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。文献将集成位置传感器用于二相混合式步进电机中,以位置检测器和矢量控制为基础,设计出了一个可自动调节的PI速度控制器,此控制器在变工况的条件下能提供令人满意的瞬态特性。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
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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。文献将集成位置传感器用于二相混合式步进电机中,以位置检测器和矢量控制为基础,设计出了一个可自动调节的PI速度控制器,此控制器在变工况的条件下能提供令人满意的瞬态特性。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）。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）。
主要特性1、步进电机必须加驱动才可以运转，驱动信号必须为脉冲信号，步进电机（图9）没有脉冲的时候，步进电机静止，如果加入适当的脉冲信号，就会以一定的角度（称为步角）转动。转动的速度和脉冲的频率成正比。2、三相步进电机的步进角度为7.5度，一圈360度，需要48个脉冲完成。2、静力矩的选择步进电机的动态力矩一下子很难确定，我们往往先确定电机的静力矩。3、步进电机具有瞬间启动和急速停止的优越特性。4、改变脉冲的顺序，可以方便的改变转动的方向。因此，打印机、绘图仪、机器人等设备都以步进电机为动力核心。
神经网络控制神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整的方法 。它可以充分逼近任意复杂的非线性系统 ,能够学习和自适应未知或不确定的系统 ,具有很强的鲁棒性和容错性 ,因而在步进电机系统中得到了广泛的应用 。驱动要求编辑1、能够提供较快的电流上升和下降速度，步进电机（图12）使电流波形尽量接近矩形。文献将神经网络用于实现步进电机1佳细分电流 , 在学习中使用 Bay es 正则化算法 ,使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部点 ,有效解决了等步距角细分问题 。
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