Mit dem Aufkommen des Zeitalters der künstlichen Intelligenz und des Internets der Dinge steigen die Anforderungen an die Steuerung von Schrittmotoren. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Schrittmotorsystems zu verbessern, werden die Steuerungsmethoden des Schrittmotors aus vier Perspektiven beschrieben:
1. PID-Regelung: Ausgehend vom vorgegebenen Wert r(t) und dem tatsächlichen Ausgabewert c(t) wird die Stellgröße e(t) gebildet. Der Anteil, das Integral und das Differential der Stellgröße werden durch eine Linearkombination gebildet, um das Regelobjekt zu steuern.
2. Adaptive Regelung: Bei komplexen Regelungsobjekten mit unbekannten oder unvorhersehbaren dynamischen Eigenschaften wird zur Erzielung eines leistungsstarken Reglers ein global stabiler adaptiver Regelungsalgorithmus auf Basis des linearen oder annähernd linearen Modells des Schrittmotors abgeleitet. Seine Hauptvorteile sind die einfache Implementierung und die hohe Anpassungsgeschwindigkeit. Er kann den Einfluss langsamer Änderungen der Motormodellparameter effektiv kompensieren und dient als Referenzsignal für die Nachführung des Ausgangssignals. Allerdings sind diese Regelungsalgorithmen stark von den Motormodellparametern abhängig.
3. Vektorregelung: Die Vektorregelung bildet die theoretische Grundlage moderner Hochleistungsmotorsteuerungen und verbessert die Drehmomentregelung des Motors. Sie teilt den Statorstrom in Erreger- und Drehmomentkomponente auf und steuert diese durch die Ausrichtung des Magnetfelds, um gute Entkopplungseigenschaften zu erzielen. Daher muss die Vektorregelung sowohl die Amplitude als auch die Phase des Statorstroms steuern.
4. Intelligente Steuerung: Sie durchbricht die traditionelle Steuerungsmethode, die auf mathematischen Modellen basiert, und stützt sich nicht oder nur teilweise auf das mathematische Modell des Steuerungsobjekts. Stattdessen orientiert sie sich ausschließlich an der tatsächlichen Wirkung der Steuerung. Dabei berücksichtigt sie Unsicherheiten und Genauigkeit des Systems und zeichnet sich durch hohe Robustheit und Anpassungsfähigkeit aus. Fuzzy-Logik-Steuerung und neuronale Netzsteuerung sind derzeit die ausgereiftesten Verfahren in der Anwendung.
(1) Fuzzy-Regelung: Die Fuzzy-Regelung ist ein Verfahren zur Systemsteuerung, das auf einem Fuzzy-Modell des Regelobjekts und der Näherungslogik des Fuzzy-Reglers basiert. Das System ermöglicht eine fortschrittliche Winkelregelung, benötigt kein mathematisches Modell und zeichnet sich durch kurze Reaktionszeiten aus.
(2) Neuronale Netzwerksteuerung: Durch die Verwendung einer großen Anzahl von Neuronen gemäß einer bestimmten Topologie und Lernanpassung kann jedes komplexe nichtlineare System vollständig approximiert werden. Es kann lernen und sich an unbekannte oder unsichere Systeme anpassen und verfügt über eine hohe Robustheit und Fehlertoleranz.
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Veröffentlichungsdatum: 21. Juli 2023