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步进电机的功能模块<三>
发布时间:2017-05-25 09:42:47
步进电机的功能模块<三>
今天去给大家说步进电机的功能模块里面的智能控制系统的一些分类以及作用,希望大家可以好好的来看看。
在这个智能控制不在去依赖或者是不完全依赖控制对象的这个数学模型的时候,如果我们要去只能去按实际效果进行控制了,所以在控制中有一些能力会考虑到系统的不确定性以及精确性,所以突破了传统的控制
必须要去基于数学模型的框架了 ,现有的智能控制在步进电机系统中的应用还是比较成熟的是模糊逻辑控制了,在有就是神经网络与智能控制的集成了了 。
还有就是模糊控制了,这个模糊控制就是把,在被控制对象的模糊模型的基础上去 ,运用模糊控制器的近似推理等等手段 ,这样一来就去实现了系统控制的方法了,就可以去作为一种直接或者是模拟人类思维得到的
结果的一种控制方式,其实现在的模糊控制早早就已经广泛的应用在工业控制领域了,与我们最常规控制去相比,模糊控制是不需要精确的数学模型的 ,而且还具有较强的一个鲁棒性以及自适应性了,所以因此都是去适用
于非线性还有时变 、时滞系统的控制了。
结果的一种控制方式,其实现在的模糊控制早早就已经广泛的应用在工业控制领域了,与我们最常规控制去相比,模糊控制是不需要精确的数学模型的 ,而且还具有较强的一个鲁棒性以及自适应性了,所以因此都是去适用
于非线性还有时变 、时滞系统的控制了。
神经网络控制主要是神经网络是去利用大量的神经元按照一定的拓扑结构与学习调整的方法,去进行充分逼近任意复杂的非线性系统了,这样就可以能够去学习与自适应未知或者是不确定的系统了 ,具有一个很强的
鲁棒性与容错性能,所以在步进电机系统中同样也是得到了广泛的应用了,我们可以把神经网络去用于实现步进电机最佳细分的电流,所以在学习的时候可以去使用 Bay es 正则化算法 ,使用权值去进行调整了,这样技
术避免多层前向神经网络陷入局部极小点了,这样就可以有效的去解决了等步距角细分的这个问题了。
鲁棒性与容错性能,所以在步进电机系统中同样也是得到了广泛的应用了,我们可以把神经网络去用于实现步进电机最佳细分的电流,所以在学习的时候可以去使用 Bay es 正则化算法 ,使用权值去进行调整了,这样技
术避免多层前向神经网络陷入局部极小点了,这样就可以有效的去解决了等步距角细分的这个问题了。
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