ด้วยการมาถึงของยุคแห่งปัญญาประดิษฐ์และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง ข้อกำหนดในการควบคุมมอเตอร์สเต็ปเปอร์จึงแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบมอเตอร์สเต็ปเปอร์ วิธีการควบคุมมอเตอร์สเต็ปเปอร์จึงถูกอธิบายจากสี่ทิศทาง:
1. การควบคุม PID: ตามค่า r(t) ที่กำหนดและค่าเอาต์พุตจริง c(t) ค่าเบี่ยงเบนการควบคุม e(t) จะถูกสร้างขึ้น และสัดส่วน อินทิกรัล และอนุพันธ์ของค่าเบี่ยงเบนจะถูกสร้างขึ้นโดยการรวมเชิงเส้นเพื่อควบคุมวัตถุที่ถูกควบคุม
2. การควบคุมแบบปรับตัว: ด้วยความซับซ้อนของวัตถุควบคุม เมื่อลักษณะไดนามิกไม่สามารถรับรู้หรือเปลี่ยนแปลงได้ เพื่อให้ได้ตัวควบคุมประสิทธิภาพสูง จึงได้พัฒนาอัลกอริทึมการควบคุมแบบปรับตัวที่เสถียรทั่วโลกตามแบบจำลองเชิงเส้นหรือแบบจำลองเชิงเส้นโดยประมาณของมอเตอร์สเต็ปเปอร์ ข้อดีหลักคือใช้งานง่ายและความเร็วในการปรับตัวที่รวดเร็ว สามารถเอาชนะอิทธิพลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ ของพารามิเตอร์แบบจำลองมอเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อัลกอริทึมควบคุมเหล่านี้ใช้การติดตามสัญญาณเอาต์พุตเป็นสัญญาณอ้างอิง แต่อัลกอริทึมเหล่านี้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์แบบจำลองมอเตอร์เป็นอย่างมาก
3. การควบคุมเวกเตอร์: การควบคุมเวกเตอร์เป็นพื้นฐานทางทฤษฎีของการควบคุมมอเตอร์ประสิทธิภาพสูงสมัยใหม่ ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการควบคุมแรงบิดของมอเตอร์ได้ การควบคุมเวกเตอร์แบ่งกระแสสเตเตอร์ออกเป็นองค์ประกอบกระตุ้นและองค์ประกอบแรงบิดเพื่อควบคุมโดยการวางแนวสนามแม่เหล็ก เพื่อให้ได้คุณสมบัติการแยกส่วนที่ดี ดังนั้น การควบคุมเวกเตอร์จึงจำเป็นต้องควบคุมทั้งแอมพลิจูดและเฟสของกระแสสเตเตอร์
4. การควบคุมอัจฉริยะ: ก้าวข้ามวิธีการควบคุมแบบดั้งเดิมที่ต้องอาศัยกรอบแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยไม่ต้องพึ่งพาหรือไม่พึ่งพาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของวัตถุควบคุมทั้งหมด แต่เพียงพิจารณาผลกระทบที่แท้จริงของการควบคุม การควบคุมมีความสามารถในการพิจารณาความไม่แน่นอนและความแม่นยำของระบบ มีความทนทานและปรับตัวได้ดี ปัจจุบัน การควบคุมแบบฟัซซีลอจิกและการควบคุมเครือข่ายประสาทเทียมมีการพัฒนาและนำไปใช้งานมากขึ้น
(1) การควบคุมแบบฟัซซี: การควบคุมแบบฟัซซีเป็นวิธีการควบคุมระบบโดยอาศัยแบบจำลองฟัซซีของวัตถุที่ถูกควบคุมและการใช้เหตุผลโดยประมาณของตัวควบคุมแบบฟัซซี ระบบนี้เป็นระบบควบคุมมุมขั้นสูง การออกแบบไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ และมีเวลาตอบสนองความเร็วที่สั้น
(2) การควบคุมเครือข่ายประสาท: การใช้เซลล์ประสาทจำนวนมากตามโทโพโลยีและการปรับการเรียนรู้บางอย่าง ทำให้สามารถประมาณระบบที่ไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนได้อย่างสมบูรณ์ สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับระบบที่ไม่รู้จักหรือไม่แน่นอน และมีความทนทานและทนต่อข้อผิดพลาดที่แข็งแกร่ง
ผลิตภัณฑ์ TT MOTOR ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในยานพาหนะ อุปกรณ์ทางการแพทย์ อุปกรณ์เสียงและวิดีโอ อุปกรณ์สารสนเทศและการสื่อสาร เครื่องใช้ในครัวเรือน โมเดลเครื่องบิน เครื่องมือไฟฟ้า อุปกรณ์นวดเพื่อสุขภาพ แปรงสีฟันไฟฟ้า เครื่องโกนหนวดไฟฟ้า มีดโกนหนวด ไดร์เป่าผม กล้องพกพา อุปกรณ์รักษาความปลอดภัย เครื่องมือความแม่นยำ ของเล่นไฟฟ้า และผลิตภัณฑ์ไฟฟ้าอื่นๆ
เวลาโพสต์: 21 ก.ค. 2566
