1, PID 제어
PID 제어는 단순하고 실용적인 제어 방법으로 스테퍼 모터 구동에 광범위하게 적용되었습니다. 주어진 값 r(t) 과 실제 출력 값 c(t) 를 기준으로 제어 편차 e(t) 를 형성하고 편차의 축척, 적분 및 미분의 선형 조합으로 제어량을 형성하여 제어된 객체를 제어합니다. 이 문서에서는 통합 위치 센서를 2 상 혼합 스테핑 모터에 적용합니다. 위치 감지기 및 벡터 제어를 기반으로 자동으로 조정 가능한 PI 속도 컨트롤러를 설계하여 비설계 조건에서 만족스러운 일시적인 특성을 제공합니다. 스테핑 모터의 수학적 모델에 따라 스테핑 모터의 PID 제어 시스템이 설계되어 PID 제어 알고리즘을 사용하여 제어량을 확보하여 모터 동작을 지정된 위치로 제어합니다. 마지막으로 시뮬레이션 결과는 제어기가 우수한 동적 응답 특성을 가지고 있음을 보여 줍니다. PID 컨트롤러를 사용하면 구조가 간단하고, 루봉성이 강하며, 신뢰성이 높다는 장점이 있지만 시스템의 불확실한 정보를 효과적으로 처리할 수는 없습니다.
현재 PID 제어는 다른 제어 전략과 결합하여 새로운 지능형 복합 제어를 형성하고 있습니다. 이러한 지능형 복합 제어는 제어된 프로세스 매개변수의 변화에 맞게 제어된 프로세스의 매개변수를 자동으로 식별하고 조정할 수 있는 자체 학습, 어댑티브 및 조직 기능을 제공합니다. 또한 일반 PID 제어기의 특성도 가지고 있습니다.
2. 적응 제어
어댑티브 제어는 1950 년대에 발전한 자동제어 분야의 한 분야이다. 제어 대상의 복잡성에 따라 동적 특성을 알 수 없거나 예측할 수 없을 때 고성능 컨트롤러가 생성됩니다. 그 주된 장점은 단순하고 적응성이 빠르며 모터 모델 매개변수 변화의 느린 영향을 효과적으로 극복할 수 있다는 것입니다. 참조 신호를 추적하는 출력 신호입니다. 문헌 연구자들은 모터 모델 매개변수에 크게 의존하는 스테퍼 모터의 선형 또는 대략적인 선형 모델을 기반으로 전역적으로 안정적인 어댑티브 제어 알고리즘을 도출합니다. 이 문헌은 폐쇄 루프 피드백 제어와 어댑티브 컨트롤을 결합하여 회전자의 위치와 속도를 감지합니다. 피드백 및 어댑티브 처리를 통해 최적화된 리프트 작동 곡선에 따라 구동 펄스 문자열을 자동으로 방출하여 모터의 드래그 토크 특성을 개선하여 모터의 정확한 위치 제어 및 더 높고 안정적인 속도를 얻을 수 있습니다.
현재 많은 학자들은 가변 제어와 다른 제어 방법을 결합하여 단순한 가변 제어의 부족을 해결하고 있습니다. 문헌에서 설계된 견고한 어댑티브 저속 서보 컨트롤러는 회전자 토크의 최대 보상과 서보 시스템의 저속 고정밀 추적 제어 성능을 보장합니다. 문헌에 구현된 어댑티브 블러 PID 컨트롤러는 입력 오류 및 오류 변경률 변화에 따라 퍼지 추론을 통해 온라인으로 PID 매개변수를 조정하여 스테핑 모터의 어댑티브 제어를 가능하게 합니다. 이를 통해 시스템의 응답 시간, 계산 정확도 및 간섭 방지 기능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
3. 벡터 컨트롤
벡터 제어는 현대 모터 고성능 제어의 이론적 기초이며 모터의 토크 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자기장 방향을 통해 고정자 전류를 여자 구성요소와 토크 구성요소로 나누고 개별적으로 제어하여 좋은 디커플링 특성을 얻습니다. 따라서 벡터 제어에는 고정자 전류의 크기와 전류의 위상을 모두 제어해야 합니다. 스테퍼 모터는 주 전자기 토크뿐만 아니라 이중 볼록 구조로 인한 자기 저항 토크도 있고, 내부 자기장 구조는 복잡하며, 비선형성은 일반 모터보다 훨씬 심각하며, 벡터 제어도 더 복잡합니다. 문헌 [8] 은 2 상 혼합식 스테퍼 모터 d-q 축의 수학적 모델을 유도했다. 벡터 제어 시스템은 PC 에 의해 구현되며, 회전자 영구 자석 체인을 방향 좌표계로 하고, 직축 전류 id=0 이며, 모터 전자기 토크는 IQ 에 비례합니다. 이 시스템에서 센서는 모터의 권선 전류와 회전 위치를 감지하는 데 사용되고 PWM 은 모터의 권선 전류를 제어하는 데 사용됩니다. 자기 네트워크를 기반으로 하는 2 상 혼합 스테핑 모터 모델을 유도하여 벡터 제어 위치 서보 시스템의 구조를 제공합니다. 신경망 모델 참조 가변 제어 전략은 시스템의 불확실성을 실시간으로 보정하고 최대 토크/전류 벡터 제어는 모터를 효율적으로 제어합니다.
4, 지능형 제어 응용 프로그램
지능 제어는 제어 대상의 수학적 모델에 의존하지 않거나 전적으로 의존하지 않고 실제 효과에 의해서만 제어되며, 제어에서 시스템 불확실성과 정확성을 고려할 수 있는 능력을 갖추고 있어 기존 제어가 수학적 모델을 기반으로 해야 하는 프레임워크를 돌파합니다. 현재, 스테퍼 모터 시스템에서 지능 제어의 응용은 퍼지 논리 제어, 신경망 및 지능 제어의 통합이다.
4. 1 퍼지 제어
블러 제어는 제어된 오브젝트의 블러 모델을 기반으로 블러 제어기의 근사치 추론을 사용하여 시스템 제어를 구현하는 방법입니다. 모호한 통제는 인간의 사고 결과를 직접 시뮬레이션하는 제어 방법으로 공업 통제 분야에서 광범위하게 응용되었다. 일반 제어와 비교해 볼 때, 퍼지 제어는 정확한 수학적 모델이 필요하지 않으며, 비선형, 시변 및 지연 시스템 제어에 적합한 강력한 견고성과 적응성을 갖추고 있습니다. 문헌 [16] 은 2 상 혼합 스테핑 모터 속도 제어에서 모호한 제어의 적용 예를 제공합니다. 시스템은 고급 각도 제어로, 설계에는 수학적 모델이 필요하지 않으므로 속도 응답 시간이 짧습니다.
4.2 신경망 제어
신경망은 대량의 뉴런을 이용하여 일정한 토폴로지에 따라 조정하고 배우는 방법이다. 복잡한 비선형 시스템에 완전히 접근할 수 있고, 알 수 없거나 불확실한 시스템에 배우고 적응할 수 있으며, 루봉과 내결함성이 강하기 때문에 스테퍼 모터 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 문헌에서는 신경망을 사용하여 스테퍼 모터의 최적 세분 전류를 구현하고, 학습에 베이시안 정규화 알고리즘을 사용하며, 사용권 조정 기술을 사용하여 다층전방 신경망이 국소극으로 떨어지는 것을 방지하여 등거리 각도 세분화 문제를 효과적으로 해결했다.