粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研讨而发明的进化核算技能（EC），由Eberhart博士和Kennedy博士初次提出。相形之下，PSO不光具有GA的大局寻优才干，而旦经过参数调整PS0还具有较强的部分寻优才干。
因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。粒子群优化算法（PS0）是一种全新优化算法，在60步进
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粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研讨而发明的进化核算技能（EC），由Eberhart博士和Kennedy博士初次提出。相形之下，PSO不光具有GA的大局寻优才干，而旦经过参数调整PS0还具有较强的部分寻优才干。
因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。粒子群优化算法（PS0）是一种全新优化算法，在60步进电机优化中的使用并不深化。智能控制的应用智能控制不依赖或不完全依赖控制对象的数学模型,只按实际效果进行控制,在控制中有能力考虑系统的不确定性和精1确性,突破了传统控制必须基于数学模型的框架。依据这一原理，用VB编制了直线感应60步进电机优化计划程序，对双方非磁性次级直线感应60步进电机进行了优化，成果功率因数、同步功率较初始计划都有显着改善。
步距角：对应一个脉冲信号，电机转子转过的角位移用θ表示。θ=360度/（转子齿数*运行拍数），以常规二、四相，转子齿为50齿电机为例。四拍运行时步距角为θ=360度/（50*4）=1.8度（俗称整步），八拍运行时步距角为θ=360度/（50*8）=0.9度（俗称半步）。本公司自行研制的混合式步进电机，结合德国百格拉技术而设计，全部采用材料和精良工艺制造。4、定位转矩：电机在不通电状态下，电机转子自身的锁定力矩（由磁场齿形的谐波以及机械误差造成的）。
矢量控制矢量控制是现代电机控制的理论基础 ,可以改善电机的转矩控制性能 。它通过磁场定向将定子电流分为励磁分量和转矩分量分别加以控制 ,从而获得良好的解耦特性 ,因此 , 矢量控制既需要控制定子电流的幅值 ,又需要控制电流的相位 。由于步进电机是借助它的同步力矩而启动的,为了不发生失步,启动频率是不高的。由于步进电机不仅存在主电磁转矩 , 还有由于双凸结构产生的磁阻转矩 , 且内部磁场结构复杂 , 非线性较一般电机严重得多 , 所以它的矢量控制也较为复杂 。
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