ด้วยการมาถึงของยุคแห่งปัญญาประดิษฐ์และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ข้อกำหนดในการควบคุมมอเตอร์สเต็ปเปอร์จึงแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบมอเตอร์สเต็ปเปอร์ วิธีการควบคุมมอเตอร์สเต็ปเปอร์ได้รับการอธิบายจากสี่ทิศทาง:
1. การควบคุม PID: ตามค่า r(t) ที่กำหนดและค่าเอาต์พุตจริง c(t) ค่าเบี่ยงเบนการควบคุม e(t) ถูกสร้างขึ้น และสัดส่วน อินทิกรัล และอนุพันธ์ของค่าเบี่ยงเบนถูกสร้างขึ้นโดยการรวมเชิงเส้นเพื่อควบคุมวัตถุที่ถูกควบคุม
2. การควบคุมแบบปรับตัว: ด้วยความซับซ้อนของวัตถุควบคุม เมื่อลักษณะไดนามิกไม่สามารถทราบได้หรือมีการเปลี่ยนแปลงที่คาดเดาไม่ได้ เพื่อให้ได้ตัวควบคุมประสิทธิภาพสูง อัลกอริทึมการควบคุมแบบปรับตัวที่เสถียรทั่วโลกจะถูกกำหนดตามแบบจำลองเชิงเส้นหรือเชิงเส้นโดยประมาณของมอเตอร์สเต็ปเปอร์ ข้อดีหลักคือใช้งานง่ายและความเร็วการปรับตัวที่รวดเร็ว สามารถเอาชนะอิทธิพลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงช้าของพารามิเตอร์แบบจำลองมอเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นสัญญาณอ้างอิงการติดตามสัญญาณเอาต์พุต แต่อัลกอริทึมการควบคุมเหล่านี้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์แบบจำลองมอเตอร์เป็นอย่างมาก
3. การควบคุมเวกเตอร์: การควบคุมเวกเตอร์เป็นพื้นฐานทางทฤษฎีของการควบคุมประสิทธิภาพสูงของมอเตอร์สมัยใหม่ ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการควบคุมแรงบิดของมอเตอร์ได้ โดยแบ่งกระแสสเตเตอร์ออกเป็นองค์ประกอบการกระตุ้นและองค์ประกอบแรงบิดเพื่อควบคุมตามทิศทางของสนามแม่เหล็ก เพื่อให้ได้ลักษณะการแยกตัวที่ดี ดังนั้น การควบคุมเวกเตอร์จึงต้องควบคุมทั้งแอมพลิจูดและเฟสของกระแสสเตเตอร์
4. การควบคุมอัจฉริยะ: เป็นการแหกกฎเกณฑ์การควบคุมแบบดั้งเดิมที่ต้องอิงตามกรอบของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ไม่พึ่งพาหรือไม่พึ่งพาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของวัตถุควบคุมอย่างสมบูรณ์ แต่ขึ้นอยู่กับผลที่แท้จริงของการควบคุมเท่านั้น ในการควบคุมมีความสามารถในการพิจารณาความไม่แน่นอนและความแม่นยำของระบบ มีความทนทานและปรับตัวได้ดี ในปัจจุบัน การควบคุมลอจิกฟัซซีและการควบคุมเครือข่ายประสาทเทียมมีการใช้งานที่ครบถ้วนสมบูรณ์มากขึ้น
(1) การควบคุมแบบฟัซซี: การควบคุมแบบฟัซซีเป็นวิธีการควบคุมระบบโดยอาศัยแบบจำลองฟัซซีของวัตถุที่ควบคุมและการใช้เหตุผลโดยประมาณของตัวควบคุมแบบฟัซซี ระบบนี้เป็นระบบควบคุมมุมขั้นสูง การออกแบบไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เวลาตอบสนองความเร็วสั้น
(2) การควบคุมเครือข่ายประสาท: การใช้เซลล์ประสาทจำนวนมากตามโครงสร้างและการปรับการเรียนรู้บางอย่าง ทำให้สามารถประมาณระบบที่ไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนได้อย่างสมบูรณ์ สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับระบบที่ไม่รู้จักหรือไม่แน่นอน และมีความทนทานและทนต่อข้อผิดพลาดสูง
ผลิตภัณฑ์ของ TT MOTOR ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในยานพาหนะ อุปกรณ์ทางการแพทย์ อุปกรณ์เครื่องเสียงและวิดีโอ อุปกรณ์ข้อมูลและการสื่อสาร เครื่องใช้ในครัวเรือน โมเดลเครื่องบิน เครื่องมือไฟฟ้า อุปกรณ์นวดเพื่อสุขภาพ แปรงสีฟันไฟฟ้า เครื่องโกนหนวดไฟฟ้า มีดโกนหนวด เครื่องเป่าผมกล้องพกพา อุปกรณ์รักษาความปลอดภัย เครื่องมือความแม่นยำ ของเล่นไฟฟ้า และผลิตภัณฑ์ไฟฟ้าอื่นๆ
เวลาโพสต์ : 21 ก.ค. 2566
