要使步进电机的达到所要求的速度又不失步或过冲,其关键在于使加速过程中,加速度所要求的力矩既能充分利用各个运行频率下步进电机所提供的力矩,又不能超过这个力矩。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。因此,步进电机的运行一般要经过加速、匀速、减速三个阶段,要求加减速过程时间尽量的短,恒速时间尽量长。特别是在要求响应的工作中,从起点到终点运行
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要使步进电机的达到所要求的速度又不失步或过冲,其关键在于使加速过程中,加速度所要求的力矩既能充分利用各个运行频率下步进电机所提供的力矩,又不能超过这个力矩。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。因此,步进电机的运行一般要经过加速、匀速、减速三个阶段,要求加减速过程时间尽量的短,恒速时间尽量长。特别是在要求响应的工作中,从起点到终点运行的时间要求短,这就必须要求加速、减速的过程短,而恒速时的速度1高。
文献将闭环反馈控制与自适应控制结合来检测转子的位置和速度 , 通过反馈和自适应处理 ,按照优化的升降运行曲线 , 自动地发出驱动的脉冲串 ,提高了电机的拖动力矩特性 ,同时使电机获得更精1确的位置控制和较高较平稳的转速 。别的新式60步进电机优化计划算法概述在60步进电机优化计划进程中，计划变量初始值的可行性是优化计划胜败的要害。 [2] 目前 ,很多学者将自适应控制与其他控制方法相结合 ,以解决单纯自适应控制的不足。文献设计的鲁棒自适应低速伺服控制器 ,确保了转动脉矩的1大化补偿及伺服系统低速的跟踪控制性能 。文献实现的自适应模糊 PID 控制器可以根据输入误差和误差变化率的变化 , 通过模糊推理在线调整 PID参数 ,实现对步进电机的自适应控制 , 从而有效地提高系统的响应时间 、计算精度和抗干扰性 。
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 。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。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 。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 。
功能模块设计编辑本模块可分为如下3个部分：· 单片机系统：控制步进电动机；· 外围电路：PIC单片机和步进电动机的接口电路；· PIC程序：编写单片机控制步进电功机的接口程序，实现三角波信号的输出功能。要使步进电机的达到所要求的速度又不失步或过冲,其关键在于使加速过程中,加速度所要求的力矩既能充分利用各个运行频率下步进电机所提供的力矩,又不能超过这个力矩。（1）步进电动机与单片机的接口。单片机是性能极1佳的控制处理器，在控制步进电机工作时，接口部件必须要有下列功能。
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