ด้วยการมาถึงของยุคแห่งความฉลาดและ Internet of Things ข้อกำหนดในการควบคุมของสเต็ปเปอร์มอเตอร์จึงมีความแม่นยำมากขึ้นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบสเต็ปเปอร์มอเตอร์ วิธีการควบคุมของสเต็ปเปอร์มอเตอร์จะอธิบายจากสี่ทิศทาง:
1. การควบคุม PID: ตามค่าที่กำหนด r(t) และค่าเอาต์พุตจริง c(t) ค่าเบี่ยงเบนการควบคุม e(t) จะถูกสร้างขึ้น และสัดส่วน อินทิกรัล และส่วนต่างของการเบี่ยงเบนจะถูกสร้างขึ้นโดยการรวมกันเชิงเส้น เพื่อควบคุมวัตถุที่ถูกควบคุม
2 การควบคุมแบบปรับตัว: ด้วยความซับซ้อนของวัตถุควบคุม เมื่อลักษณะไดนามิกไม่สามารถทราบหรือเปลี่ยนแปลงที่ไม่สามารถคาดเดาได้ เพื่อให้ได้ตัวควบคุมที่มีประสิทธิภาพสูง อัลกอริธึมการควบคุมแบบปรับตัวที่มีเสถียรภาพทั่วโลกจะได้รับมาตามแบบจำลองเชิงเส้นหรือเชิงเส้นโดยประมาณของ สเต็ปเปอร์มอเตอร์ข้อดีหลักคือใช้งานง่ายและปรับความเร็วได้รวดเร็ว สามารถเอาชนะอิทธิพลที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์มอเตอร์อย่างช้าๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือสัญญาณอ้างอิงการติดตามสัญญาณเอาท์พุต แต่อัลกอริธึมการควบคุมเหล่านี้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์โมเดลมอเตอร์อย่างมาก
3 การควบคุมเวกเตอร์: การควบคุมเวกเตอร์เป็นพื้นฐานทางทฤษฎีของการควบคุมมอเตอร์ประสิทธิภาพสูงที่ทันสมัย ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการควบคุมแรงบิดของมอเตอร์โดยแบ่งกระแสสเตเตอร์ออกเป็นส่วนประกอบกระตุ้นและส่วนประกอบแรงบิดเพื่อควบคุมโดยการวางแนวของสนามแม่เหล็ก เพื่อให้ได้ลักษณะการแยกส่วนที่ดีดังนั้นการควบคุมเวกเตอร์จำเป็นต้องควบคุมทั้งแอมพลิจูดและเฟสของกระแสสเตเตอร์
4 การควบคุมอัจฉริยะ: มันทำลายวิธีการควบคุมแบบดั้งเดิมที่ต้องขึ้นอยู่กับกรอบของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ไม่ต้องพึ่งพาหรือไม่พึ่งพาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของวัตถุควบคุมทั้งหมด ตามผลที่แท้จริงของการควบคุมเท่านั้น การควบคุมมีความสามารถในการพิจารณาความไม่แน่นอนและความถูกต้องของระบบ ด้วยความแข็งแกร่งและความสามารถในการปรับตัวที่แข็งแกร่งในปัจจุบัน การควบคุมลอจิกคลุมเครือและการควบคุมโครงข่ายประสาทเทียมมีความเป็นผู้ใหญ่มากขึ้นในการใช้งาน
(1) การควบคุมแบบคลุมเครือ: การควบคุมแบบคลุมเครือเป็นวิธีหนึ่งในการรับรู้การควบคุมระบบโดยอิงตามแบบจำลองคลุมเครือของวัตถุที่ถูกควบคุมและเหตุผลโดยประมาณของตัวควบคุมแบบคลุมเครือระบบมีการควบคุมมุมขั้นสูง การออกแบบไม่จำเป็นต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เวลาตอบสนองความเร็วสั้น
(2) การควบคุมโครงข่ายประสาทเทียม: การใช้เซลล์ประสาทจำนวนมากตามโทโพโลยีบางอย่างและการปรับเปลี่ยนการเรียนรู้ ทำให้สามารถประมาณระบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนใดๆ ได้อย่างสมบูรณ์ สามารถเรียนรู้และปรับให้เข้ากับระบบที่ไม่รู้จักหรือไม่แน่นอน และมีความทนทานสูงและทนทานต่อข้อผิดพลาด
ผลิตภัณฑ์ของ TT MOTOR ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในรถยนต์ อุปกรณ์ทางการแพทย์ อุปกรณ์เสียงและวิดีโอ อุปกรณ์ข้อมูลและการสื่อสาร เครื่องใช้ในครัวเรือน แบบจำลองการบิน เครื่องมือไฟฟ้า อุปกรณ์นวดเพื่อสุขภาพ แปรงสีฟันไฟฟ้า เครื่องโกนหนวดไฟฟ้า มีดคิ้ว เครื่องเป่าผมแบบพกพา กล้อง อุปกรณ์รักษาความปลอดภัย เครื่องมือวัดความแม่นยำ ของเล่นไฟฟ้า และผลิตภัณฑ์ไฟฟ้าอื่นๆ
เวลาโพสต์: Jul-21-2023