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 。将神经网络用于实现步进电机细分电流 ，在学习中使用 Bayes 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 。
刹车步进电机型号
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 。将神经网络用于实现步进电机细分电流 ，在学习中使用 Bayes 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 。
步进电机又称脉冲电机，它是一种感应电机，涉及到机械、电机、电子及计算机等许多知识。步进电机作为执行元件，是机电一体化的关键产品之一，广泛应用在各种自动化控制系统中。随着微电子和计算机技术的发展，步进电机的需求量与日俱增，在各个国民经济领域都有应用。步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的执行机构。其将电脉冲信号转变为角位移或线位移，是现代数字程序控制系统中的主要执行元件，应用极为广泛。
步进电机也叫步进器，它利用电磁学原理，将电能转换为机械能。步进电机一般由前后端盖、轴承、中心轴、转子铁芯、定子铁芯、定子组件、波纹垫圈、螺钉等部分构成，是由缠绕在电机定子齿槽上的线圈驱动的。通常情况下，一根绕成圈状的金属丝叫做螺线管，而在电机中，绕在定子齿槽上的金属丝则叫做绕组、线圈、或相。这也就是我们常见的二相步进电机、三相步进电机、五相步进电机的由来。
在接线的过程中很容易并且出现次数多的一种情况就是接的线压到了线皮，并没有压到线的铜丝，所以会出现一个不导通的情况。所以再接线的过程中，要注意不要把线皮伸的太里面，第二点就是步进驱动器的电流没有调整，导致步进电机启动不了。这个时候需要调节一下步进驱动器的电流如图下，对应侧边的拨码。还有一种情况就是驱动器的细分，也就是图中下面的那个表格没有进行调整，可能导致细分过大，电机无法正常启动，这边默认的细分指是1600。对应侧边的拨码也就是5678对应上上下下。
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