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    步进电机在控制方面有四大策略

      随着相关行业技术的提升以及步进电机本身技术的提高,此类电机在越来越多的领域得到了应用,并且在很多应用中都取得了十分优秀的表现。就电机本身技术的提高来看,大到控制策略小道材料装置都是有体现的,比如在电机的控制方面主要就有下面这四大策略,这些策略能够解决电机原本存在的很多不足,使其在功能及品质等方面得到很大程度的提升,从而进一步优化电机的应用,并扩大电机的应用范围。

      控制策略一:PID 控制。

      因为具备着简单而实用这个最大优点,所以此种控制方法在步进电机驱动中获得了广泛的应用。所谓的PID 控制,简单来说就是根据给定值与实际输出值构成控制偏差,来将偏差的比例 、积分和微分通过线性组合构成控制量,利用这个控制量来对被控对象进行控制 。

      就PID 控制策略在PID 控制上的具体应用来看,可以通过将集成位置传感器用于二相混合式步进电机中,在位置检测器和矢量控制为基础的情况下,设计出一个可自动调节的 PI 速度控制器,利用这个控制器来实现对电机的控制,尤其是确保在变工况的条件下提供令人满意的瞬态特性。

      就当前PID 控制在步进电机中的应用来看,通常都不是单独应用,需要与其它的控制策略像结合,以此形成带有智能的新型复合控制。这样的复合控制不仅具备常规PID 控制器的特点,往往还具有自学习、自适应 、自组织的能力,且能够自动辨识被控过程参数,可以对控制参数自动进行整定,能够适应被控过程参数的变化。

      控制策略二:矢量控制。

      这种控制策略可以说是现代电机高性能控制的理论基础,通过采用这种控制策略能够有效改善步进电机的转矩控制性能。就其原理来看,主要是通过磁场定向将定子电流分为励磁分量和转矩分量并分别加以控制,以此来获得良好的解耦特性,也就是说矢量控制需要对定子电流的幅值和电流的相位都进行控制。考虑到步进电机不仅存在主电磁转矩,还会因为双凸结构产生的磁阻转矩,同时其内部磁场结构也比较复杂,在非线性上比一般电机会更加严重,所以在矢量控制方面相对会比较复杂。

      控制策略三:自适应控制。

      这种控制策略出现的时间是比较早的,在 20 世纪 50 年代就已经发展起来,是自动控制领域的一个分支。之所以会有这种控制策略,是为了在控制对象动态特性不可知或发生不可预测的变化,导致控制动向变得复杂化的时候,以自适应控制方式保证依然可以得到高性能的控制器,以此优化步进电机的控制、运行及功能发挥。

      就自适应控制策略在步进电机中的应用来看,体现除了容易实现和自适应速度快这两个最大优点,以此可以有效克服电机模型参数的缓慢变化所引起的影响,成为输出信号的跟踪参考信号。

      比较早的时候就有研究者在依赖点击模型参数的基础上,根据步进电机的线性或近似线性模型推导出了全局稳定的自适应控制算法,通过将闭环反馈控制与自适应控制结合的方式来检测转子的位置和速度。这样在经过反馈和自适应处理的情况下,使得电机可以按照优化的升降运行曲线自动地发出驱动的脉冲串,这样可以一定程度地提高电机的拖动力矩特性,也能让电机得到更精确的位置控制和高且平稳的转速。

      发展到现在,自适应控制技术水平已经有很大程度的提升,可以通过将自适应控制与其他控制方法相结合来有效解决单纯自适应控制的不足,以实现对步进电机的自适应控制,这样在有效提高系统响应时间的同时,也有效提高系统的计算精度和抗干扰特性。

      控制策略四:智能控制。

      相较于自适应控制需要完全依靠电机数学模型参数来说,智能控制能够做到不依赖或不完全依赖电机的数学模型,而是按实际效果进行控制,这种情况下其在控制中依然有考虑系统不确定性和精确性的能力,这是对传统控制必须以数学模型的框架为主要依据的突破。且随着科技水平的提升,智能控制技术水平在不断提升,类型在不断丰富,发展到现在智能控制在步进电机系统中的应用有很多,具体技术品种比较丰富,其中发展成熟的主要有模糊逻辑控制、神经网络和智能控制的集成这两种。

      模糊控制:这种智能控制技术简单来说就是在被控制对象的模糊模型的基础上,运用模糊控制器的近似推理等手段来实现对步进电机系统的控制的方法,在工业控制领域有广泛的应用。相较于常规控制来看,模糊控制并不需要有精确的数学模型,所以体现出了自适应性强的特点,非常适合应用功能在非线性、时变 、时滞系统的控制方面。

      神经网络控制:这种智能控制技术是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整的方法,在应用上可以充分逼近任意复杂的非线性系统,同时也能够学习和自适应未知或不确定的系统,在鲁棒性和容错性上都有十分优秀的表现,凭借着这些优点,其在步进电机系统中有非常广泛的应用。


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