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                步(bu)进(jin)电(dian)机控(kong)制策略(lve)

                随(sui)着社(she)会的(de)发展,对(dui)步进电机控(kong)制系(xi)统的精(jing)度要(yao)求越(yue)来越高(gao),早期的(de)控制(zhi)策略(lve)已(yi)经(jing)不能(neng)满足当(dang)前(qian)系(xi)统的需求,为(wei)了提高(gao)步(bu)进电(dian)机(ji)系统(tong)精(jing)度(du)和可靠性(xing),展开了(le)步进电机控(kong)制策(ce)略的(de)研究。下面(mian)叙述(shu)最(zui)广(guang)泛(fan)的四个(ge)方向:

                1PID控(kong)制:它根据(ju)给定值(zhi) r( t) 与实(shi)际(ji)输出(chu)值 c(t) 构(gou)成(cheng)控(kong)制(zhi)偏差 e( t) , 将偏差的(de)比例 、积(ji)分(fen)和(he)微(wei)分通(tong)过(guo)线性组合构(gou)成(cheng)控制量(liang) ,对(dui)被(bei)控(kong)对(dui)象(xiang)进(jin)行控(kong)制(zhi) 。现已验(yan)证了(le)该(gai)控制(zhi)法具(ju)有较(jiao)好的动态(tai)响(xiang)应特(te)性(xing)。所(suo)制造的PID 控制器具有(you)结构(gou)简(jian)单(dan) 、鲁(lu)棒性强(qiang) 、可(ke)靠性(xing)高等优点(dian) ,但是(shi)它无(wu)法(fa)有(you)效(xiao)应(ying)对系(xi)统(tong)中的不(bu)确(que)定(ding)信息(xi) 。


                2、自(zi)适应(ying)控(kong)制:它是(shi)上(shang)世(shi)纪50年代(dai)发(fa)展(zhan)起来的(de)自动控制(zhi)领(ling)域(yu)的(de)分(fen)支。随(sui)着控制对(dui)象的(de)复(fu)杂(za)化(hua) ,当(dang)动态(tai)特(te)性不可(ke)知(zhi)或(huo)发生(sheng)不可(ke)预测的(de)变(bian)化(hua)时(shi),为(wei)得到(dao)高性能(neng)的(de)控(kong)制(zhi)器,根据(ju)步(bu)进(jin)电机(ji)的(de)线性或近似线(xian)性(xing)模(mo)型推导(dao)出(chu)了全(quan)局稳(wen)定(ding)的(de)自适应控(kong)制算法 ,。其(qi)主(zhu)要优(you)点(dian)是容(rong)易(yi)实现和自适(shi)应(ying)速度(du)快(kuai) ,能(neng)有(you)效地(di)克(ke)服(fu)电(dian)机(ji)模型(xing)参数的缓(huan)慢(man)变化(hua)所引(yin)起的影(ying)响(xiang) ,是(shi)输(shu)出(chu)信号跟(gen)踪(zong)参考(kao)信号 ,但(dan)这(zhe)些控(kong)制(zhi)算法都严重依赖于电(dian)机(ji)模型(xing)参数

                3、矢量控制:矢(shi)量(liang)控(kong)制是(shi)现代电(dian)机(ji)高性能控(kong)制的(de)理论基础(chu) ,可以改(gai)善电(dian)机的(de)转(zhuan)矩(ju)控制性(xing)能(neng) 。它(ta)通(tong)过(guo)磁(ci)场(chang)定向(xiang)将(jiang)定(ding)子(zi)电(dian)流(liu)分为励磁分量(liang)和转矩分量(liang)分别加以(yi)控制 ,从(cong)而(er)获(huo)得(de)良好的(de)解耦(ou)特性 ,因(yin)此(ci) , 矢量控(kong)制既(ji)需要控(kong)制(zhi)定(ding)子电流的(de)幅值(zhi) ,又需(xu)要控制(zhi)电流的(de)相(xiang)位(wei) 。

                捕(bu)获(huo)5


                4、智能(neng)控制(zhi):它(ta)突破了必须基(ji)于数(shu)学模(mo)型的框架(jia)的传(chuan)统(tong)控(kong)制(zhi)方(fang)法 ,不依赖(lai)或不完全(quan)依赖控(kong)制对象的(de)数(shu)学模(mo)型(xing) ,只按实际(ji)效果(guo)进行(xing)控(kong)制(zhi) , 在控(kong)制中(zhong)有能力考(kao)虑(lv)系统(tong)的(de)不(bu)确定(ding)性和(he)精(jing)确(que)性,具有(you)较强的(de)鲁(lu)棒(bang)性 、自适(shi)应性(xing) 。现(xian)已有(you)模(mo)糊逻辑控(kong)制(zhi)、神经网(wang)络控(kong)制在应(ying)用(yong)中(zhong)较为成(cheng)熟(shu)。


                  a、模(mo)糊控制:模(mo)糊控(kong)制就是(shi)在(zai)被控(kong)制对(dui)象的(de)模糊(hu)模型的基(ji)础(chu)上 ,运(yun)用(yong)模糊控(kong)制器的近(jin)似(shi)推(tui)理等(deng)手段(duan) ,实(shi)现(xian)系统(tong)控制(zhi)的(de)方法 。系统(tong)为超(chao)前角(jiao)控制 ,设计(ji)无需(xu)数学模(mo)型 ,速(su)度响应时间(jian)短 。

                  b、神经网(wang)络(luo)控(kong)制:利用大量的神(shen)经(jing)元按(an)一定(ding)的拓扑结(jie)构和(he)学(xue)习(xi)调(diao)整(zheng),可以(yi)充(chong)分(fen)逼(bi)近(jin)任意(yi)复杂(za)的非(fei)线(xian)性系(xi)统(tong) ,能够(gou)学习和(he)自适(shi)应未知或不确(que)定(ding)的系统(tong) ,具(ju)有(you)很(hen)强(qiang)的鲁棒性(xing)和容(rong)错(cuo)性(xing) 。

                目(mu)前(qian),很(hen)多(duo)学(xue)者(zhe)将(jiang)这(zhe)些控制技术相(xiang)互结(jie)合(he),以解决单(dan)纯控(kong)制(zhi)技术(shu)的不足(zu)。

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                铸(zhu)剑为军(jun),砥(di)砺奋进。2019年7月27日,深圳(zhen)万(wan)至达(da)年中研讨(tao)会及(ji)团建活(huo)动在(zai)沙井(jing)海(hai)上(shang)田园(yuan)顺利召开(kai),万至(zhi)达总经(jing)理张(zhang)万用(yong),各部门(men)负责人,以(yi)及全(quan)体业务(wu)精英(ying)齐(qi)聚一(yi)堂(tang)。本(ben)次会议(yi)主要(yao)总结了公司(si)上半(ban)年经(jing)营情况(kuang),并(bing)对(dui)下半(ban)年(nian)的销(xiao)售目(mu)标和(he)发(fa)展规(gui)划(hua)进行(xing)了(le)详(xiang)细(xi)讨论,明(ming)确了(le)下半年(nian)营销(xiao)工作的(de)核(he)心(xin)与关(guan)键。

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                ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍⁢⁠⁤‍⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤⁠⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁢⁣‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁢‍
                ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍⁠‍‌⁠⁣
                ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‌⁣⁢‌⁢‍
                ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍⁠⁣‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍⁠‌‍
              2. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁤‍
              3. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁢⁠‍
                ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁢⁣
                ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‌⁣⁢‍⁢‍
                ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‍⁢⁣‍⁠‍
                ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‍‌‍
                  ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍‌⁢‌⁠‍⁢‌⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‍⁢‌⁣⁣
                    ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤⁠⁠‍⁠⁠‌‍

                  ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁤‍

                    ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‌⁢‌
                    ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠‌⁢‌⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁠⁣⁤⁢‍

                    ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‌⁢‍⁢‍⁢‌

                    ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁢‌
                    ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁣⁠‍‌⁠⁣

                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‍⁢‍
                    ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤⁠⁢‌
                    ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍⁢‌⁠⁠‌‍
                    1. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍⁠⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁤‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍‌⁢‍⁠⁠⁣
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‌⁢‍⁤⁢‌
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‍‌‍‌⁠⁢‌
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤⁠‌‍⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁤‍⁢⁢⁠‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁠⁣‍‌⁢‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢‍⁠‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‌⁢‌⁠‍‌‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢‍⁠‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢‍⁢‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍⁢‌‍‌⁠⁢‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍‌⁣
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍‌⁢‌⁢‍‌‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁢⁠‍⁠⁠⁣
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁤‍⁢⁢⁣
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁢‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁢⁣
                    2. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁣
                    3. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‍⁢‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‌⁢‌

                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‌⁠‍‌⁠⁢‌

                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢⁢⁣⁠‍‌‍⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‌⁣⁢‍⁢‍
                    4. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁠⁣
                    5. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁠⁠‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁣⁢‌⁣⁢‌
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁠⁠‍⁢‍⁠‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤⁢‌‍⁢‌⁢‍⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍‌⁢‍⁢⁢⁠‍⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‍⁢⁣‌⁠‍
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‌⁢‍⁢⁠⁠‍
                      ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢‌⁢‌
                      ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍‌⁣⁠‌‍
                    6. ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‍⁢‌⁢⁣‍
                    7. ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁠‌‍

                        • ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁢⁢‌‍
                          ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍⁢‌‍‌⁣⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢⁤‍⁠⁠⁣
                        • ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‍⁢‍⁠‍⁢‍
                          ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‍‌‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤⁢⁠‍
                          ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤‍‌‍
                            ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁠‍
                          ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍⁢⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁣<tbody id="FqjeZZ"></tbody>

                          ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍‌⁢‌

                          ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠⁠‌‍⁢⁠‌‍
                          ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢⁢⁠‍⁢⁠⁠‍
                        • ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁠⁠‍
                          1. ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍⁢⁣⁢⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁢‌⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠⁤‌⁣⁠‍⁢‍
                            ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢‍⁢‌⁠⁤‍
                            ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌‍‌⁣‌⁢⁠‍⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁠‍‌⁣‍⁠‍‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁠⁠⁣
                            ⁠⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌⁠‌⁢⁢‌⁣⁠⁢‌
                            ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍⁤⁢⁠‍
                            ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌‍⁠⁠‍
                            ‍⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤⁤‌‍‌⁣⁢‌