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 ，武汉步进电机， 在学习中使用 bay es 正则化算法 ，自动化步进电机厂家，使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部点 ，步进电机批发，有效解决了等步距角细分问题 。
步进电机的细分驱动控制步进电机由于受到自身制造工艺的---，如步距角的大小由转子齿数和运行拍数决定，但转子齿数和运行拍数是有限的，因此步进电机的步距角一般较大并且是固定的，步进的分辨率低、缺乏灵活性、在低频运行时振动，噪音比其他微电机都高，使物理装置容易疲劳或损坏。这些缺点使步进电机只能应用在一些要求较低的场合，对要求较高的场合，只能采取闭环控制，增加了系统的复杂性，这些缺点------了步进电机作为优良的开环控制组件的有效利用。细分驱动技术在一定程度上有效地克服了这些缺点。
步进电机又称为脉冲电机，基于基本的电磁铁原理，它是一种可以自由回转的电磁铁，其动作原理是依靠气隙磁导的变化来产生电磁转矩。其原始模型是起源于年至年间。年前后开始以控制为目的的尝试，步进电机厂家，应用于氢弧灯的电极输送机构中。这被认为是初的步进电机。二十世纪初，在电话自动交换机中广泛使用了步进电机。由于西方列强争夺---，步进电机在缺乏交流电源的船舶和飞机等独立系统中得到了广泛的使用。二十世纪五十年代后期晶体管的发明也逐渐应用在步进电机上，对于数字化的控制变得更为容易。到了八十年代后，由于廉价的微型计算机以多功能的姿态出现，步进电机的控制方式灵活多样。
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