ด้วยการถือกำเนิดของยุคแห่งความฉลาดและอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ข้อกำหนดการควบคุมของมอเตอร์สเต็ปก็มีความแม่นยำมากขึ้น เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบมอเตอร์สเต็ปเปอร์วิธีการควบคุมของมอเตอร์สเต็ปเปอร์อธิบายได้จากสี่ทิศทาง:
1. การควบคุม PID: ตามค่าที่กำหนด r (t) และค่าเอาต์พุตจริง C (t) การเบี่ยงเบนการควบคุม E (t) จะถูกสร้างขึ้นและสัดส่วนส่วนหนึ่งและความแตกต่างของการเบี่ยงเบนนั้นประกอบด้วยการรวมกันเชิงเส้นเพื่อควบคุมวัตถุที่ควบคุม
2, การควบคุมแบบปรับตัว: ด้วยความซับซ้อนของวัตถุควบคุมเมื่อคุณลักษณะแบบไดนามิกเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ไม่อาจหยั่งรู้ได้หรือไม่สามารถคาดเดาได้เพื่อให้ได้ตัวควบคุมประสิทธิภาพสูงอัลกอริทึมการควบคุมการปรับตัวที่มีความเสถียรทั่วโลกจะได้มาจากแบบจำลองเชิงเส้นหรือเชิงเส้นของมอเตอร์ Stepper ข้อได้เปรียบหลักของมันคือการใช้งานง่ายและความเร็วในการปรับตัวที่รวดเร็วสามารถเอาชนะอิทธิพลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์โมเดลมอเตอร์อย่างช้าๆคือสัญญาณอ้างอิงการติดตามสัญญาณเอาต์พุต แต่อัลกอริทึมการควบคุมเหล่านี้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์โมเดลมอเตอร์


3, การควบคุมเวกเตอร์: การควบคุมเวกเตอร์เป็นพื้นฐานทางทฤษฎีของการควบคุมประสิทธิภาพสูงมอเตอร์ที่ทันสมัยซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการควบคุมแรงบิดของมอเตอร์ มันแบ่งกระแสสเตเตอร์ออกเป็นส่วนประกอบการกระตุ้นและส่วนประกอบแรงบิดเพื่อควบคุมโดยการวางแนวสนามแม่เหล็กเพื่อให้ได้ลักษณะการแยกที่ดี ดังนั้นการควบคุมเวกเตอร์จำเป็นต้องควบคุมทั้งแอมพลิจูดและเฟสของกระแสไฟฟ้าสเตเตอร์
4, การควบคุมอัจฉริยะ: มันผ่านวิธีการควบคุมแบบดั้งเดิมที่ต้องขึ้นอยู่กับกรอบของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ไม่พึ่งพาหรือไม่พึ่งพาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของวัตถุควบคุมเฉพาะตามผลกระทบที่แท้จริงของการควบคุมในการควบคุมมีความสามารถในการพิจารณาความไม่แน่นอนและความแม่นยำของระบบ ในปัจจุบันการควบคุมตรรกะฟัซซี่และการควบคุมเครือข่ายประสาทมีความเป็นผู้ใหญ่มากขึ้นในแอปพลิเคชัน
(1) การควบคุมฟัซซี่: การควบคุมฟัซซี่เป็นวิธีที่จะตระหนักถึงการควบคุมระบบตามรูปแบบฟัซซี่ของวัตถุที่ควบคุมและการใช้เหตุผลโดยประมาณของคอนโทรลเลอร์ฟัซซี่ ระบบคือการควบคุมมุมขั้นสูงการออกแบบไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เวลาตอบสนองความเร็วสั้น
(2) การควบคุมเครือข่ายประสาท: การใช้เซลล์ประสาทจำนวนมากตามทอพอโลยีและการปรับการเรียนรู้บางอย่างมันสามารถประมาณระบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนใด ๆ สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับระบบที่ไม่รู้จักหรือไม่แน่นอน
ผลิตภัณฑ์มอเตอร์ TT ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ยานพาหนะอุปกรณ์การแพทย์อุปกรณ์เสียงและวิดีโออุปกรณ์สารสนเทศและการสื่อสารเครื่องใช้ในครัวเรือนรุ่นการบินเครื่องมือไฟฟ้าอุปกรณ์การนวดอุปกรณ์สุขภาพฟันไฟฟ้าเครื่องโกนหนวดโกนหนวดไฟฟ้ามีดคิ้ว


เวลาโพสต์: ก.ค. 21-2023