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    步進電機在控制方面有四大策略

    點擊數:6068    發布日期:2019-06-20

      隨著相關行業技術的提升以及步進電機本身技術的提高,此類電機在越來越多的領域得到了應用,并且在很多應用中都取得了十分優秀的表現。就電機本身技術的提高來看,大到控制策略小道材料裝置都是有體現的,比如在電機的控制方面主要就有下面這四大策略,這些策略能夠解決電機原本存在的很多不足,使其在功能及品質等方面得到很大程度的提升,從而進一步優化電機的應用,并擴大電機的應用范圍。

      控制策略一:PID 控制。

      因為具備著簡單而實用這個最大優點,所以此種控制方法在步進電機驅動中獲得了廣泛的應用。所謂的PID 控制,簡單來說就是根據給定值與實際輸出值構成控制偏差,來將偏差的比例 、積分和微分通過線性組合構成控制量,利用這個控制量來對被控對象進行控制 。

      就PID 控制策略在PID 控制上的具體應用來看,可以通過將集成位置傳感器用于二相混合式步進電機中,在位置檢測器和矢量控制為基礎的情況下,設計出一個可自動調節的 PI 速度控制器,利用這個控制器來實現對電機的控制,尤其是確保在變工況的條件下提供令人滿意的瞬態特性。

      就當前PID 控制在步進電機中的應用來看,通常都不是單獨應用,需要與其它的控制策略像結合,以此形成帶有智能的新型復合控制。這樣的復合控制不僅具備常規PID 控制器的特點,往往還具有自學習、自適應 、自組織的能力,且能夠自動辨識被控過程參數,可以對控制參數自動進行整定,能夠適應被控過程參數的變化。

      控制策略二:矢量控制。

      這種控制策略可以說是現代電機高性能控制的理論基礎,通過采用這種控制策略能夠有效改善步進電機的轉矩控制性能。就其原理來看,主要是通過磁場定向將定子電流分為勵磁分量和轉矩分量并分別加以控制,以此來獲得良好的解耦特性,也就是說矢量控制需要對定子電流的幅值和電流的相位都進行控制。考慮到步進電機不僅存在主電磁轉矩,還會因為雙凸結構產生的磁阻轉矩,同時其內部磁場結構也比較復雜,在非線性上比一般電機會更加嚴重,所以在矢量控制方面相對會比較復雜。

      控制策略三:自適應控制。

      這種控制策略出現的時間是比較早的,在 20 世紀 50 年代就已經發展起來,是自動控制領域的一個分支。之所以會有這種控制策略,是為了在控制對象動態特性不可知或發生不可預測的變化,導致控制動向變得復雜化的時候,以自適應控制方式保證依然可以得到高性能的控制器,以此優化步進電機的控制、運行及功能發揮。

      就自適應控制策略在步進電機中的應用來看,體現除了容易實現和自適應速度快這兩個最大優點,以此可以有效克服電機模型參數的緩慢變化所引起的影響,成為輸出信號的跟蹤參考信號。

      比較早的時候就有研究者在依賴點擊模型參數的基礎上,根據步進電機的線性或近似線性模型推導出了全局穩定的自適應控制算法,通過將閉環反饋控制與自適應控制結合的方式來檢測轉子的位置和速度。這樣在經過反饋和自適應處理的情況下,使得電機可以按照優化的升降運行曲線自動地發出驅動的脈沖串,這樣可以一定程度地提高電機的拖動力矩特性,也能讓電機得到更精確的位置控制和高且平穩的轉速。

      發展到現在,自適應控制技術水平已經有很大程度的提升,可以通過將自適應控制與其他控制方法相結合來有效解決單純自適應控制的不足,以實現對步進電機的自適應控制,這樣在有效提高系統響應時間的同時,也有效提高系統的計算精度和抗干擾特性。

      控制策略四:智能控制。

      相較于自適應控制需要完全依靠電機數學模型參數來說,智能控制能夠做到不依賴或不完全依賴電機的數學模型,而是按實際效果進行控制,這種情況下其在控制中依然有考慮系統不確定性和精確性的能力,這是對傳統控制必須以數學模型的框架為主要依據的突破。且隨著科技水平的提升,智能控制技術水平在不斷提升,類型在不斷豐富,發展到現在智能控制在步進電機系統中的應用有很多,具體技術品種比較豐富,其中發展成熟的主要有模糊邏輯控制、神經網絡和智能控制的集成這兩種。

      模糊控制:這種智能控制技術簡單來說就是在被控制對象的模糊模型的基礎上,運用模糊控制器的近似推理等手段來實現對步進電機系統的控制的方法,在工業控制領域有廣泛的應用。相較于常規控制來看,模糊控制并不需要有精確的數學模型,所以體現出了自適應性強的特點,非常適合應用功能在非線性、時變 、時滯系統的控制方面。

      神經網絡控制:這種智能控制技術是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整的方法,在應用上可以充分逼近任意復雜的非線性系統,同時也能夠學習和自適應未知或不確定的系統,在魯棒性和容錯性上都有十分優秀的表現,憑借著這些優點,其在步進電機系統中有非常廣泛的應用。


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