目前在步进电机的细分驱动技术上,采用斩波恒流驱动,仪脉冲宽度调制驱动、电流矢量恒幅均匀旋转驱动控制止,几---提高步进电机运行运转精度,使步进电机在中、小功率应用领域向高速且精密化的方向发展。 [1] 初,对步进电机相电流的控制是由硬件来实现的,通常采用两种方法,采用多路功率开关电流供电,在绕组上进行电流叠加,这种方法使功率管损耗少,步进电机供应,但由于路数多,所以器件多,体积大。先对脉冲信号叠加,再经功率管线性放大,获得阶梯形电流,优点是所用器件少,自动化步进电机厂家,但功率管功耗大,系统功率低,如果管子工作在非线性区会引起失真、由于本身不可克服的缺点,因此目前已很少采用这两类方法。
60步进电机的优化计划,充分使用sa算法能够找到大---处的特色和ga收敛速度快的长处。1988年美国的harth等人提出一种处理组合优化、形式匹配等疑问的随机并行优化算法一alopex算法,这是一种启示和随机优化相联系的优化算法,步进电机批发,它既战胜了传统的直接法堕入部分长处的缺点,又战胜了sa算法收敛缓慢的缺乏。初次将alopex优化算法用在轿车空调机用永磁直流电动机的优化计划中,步进电机,并获得了满意作用。
神经网络控制神经网络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 。它可以充分逼近任意复杂的非线性系统 ,能够学习和自适应未知或不确定的系统 ,具有很强的鲁棒性和容错性 ,因而在步进电机系统中得到了广泛的应用 。文献将神经网络用于实现步进电机1佳细分电流 , 在学习中使用 bay es 正则化算法 ,使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部点 ,有效解决了等步距角细分问题 。
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