自动化步进电机 铭锐昂科技有限公司

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 。
步距角：对应一个脉冲信号，电机转子转过的角位移用θ表示。θ=360度/（转子齿数*运行拍数），以常规二、四相，转子齿为50齿电机为例。四拍运行时步距角为θ=360度/（50*4）=1.8度（俗称整步），八拍运行时步距角为θ=360度/（50*8）=0.9度（俗称半步）。4、定位转矩：电机在不通电状态下，电机转子自身的锁定力矩（由磁场齿形的谐波以及机械误差造成的）。
作为一种直接模拟人类思维结果的控制方式 ，自动化步进电机， 模糊控制已广泛应用于工业控制领域 。与常规控制相比，模糊控制无须精1确的数学模型 ， 具有较强的鲁棒性 、自适应性 ， 因此适用于非线性 、时变 、时滞系统的控制 。文献[ 16]给出了模糊控制在二相混合式步进电机速度控制中应用实例 。系统为超前角控制 ，设计无需数学模型 ，速度响应时间短 。[2]
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