基于大脑情感学习模型的步进电机控制系统

为了优化两相混合式步进电机的速度控制,研究了步进电机强耦合磁场和时变参数对闭环控制系统的影响。依据步进电机运行原理和绕组反电势与转子位置的关系,提出了一种基于大脑情感学习模型的智能控制方法。该方法不依赖于被控对象的动态数学模型,因此避免了步进电机时变参数对模型准确性的影响。将该方法与常见的PID控制进行对比,结果表明:该方法能够更好地抑制运动过程中的抖动,加快电机的响应速度,提高速度跟踪精度,适用于对响应速度、精度和稳定性要求较高的场合。