步進(jìn)電機(jī)的功能模塊<三>

　　
      今天去給大家說步進(jìn)電機(jī)的功能模塊里面的智能控制系統(tǒng)的一些分類以及作用，希望大家可以好好的來看看。

   
        在這個智能控制不在去依賴或者是不完全依賴控制對象的這個數(shù)學(xué)模型的時候，如果我們要去只能去按實際效果進(jìn)行控制了，所以在控制中有一些能力會考慮到系統(tǒng)的不確定性以及精確性，所以突破了傳統(tǒng)的控制

必須要去基于數(shù)學(xué)模型的框架了 ，現(xiàn)有的智能控制在步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)中的應(yīng)用還是比較成熟的是模糊邏輯控制了，在有就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與智能控制的集成了了 。

 

　　還有就是模糊控制了，這個模糊控制就是把，在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上去 ,運(yùn)用模糊控制器的近似推理等等手段 ,這樣一來就去實現(xiàn)了系統(tǒng)控制的方法了，就可以去作為一種直接或者是模擬人類思維得到的

結(jié)果的一種控制方式，其實現(xiàn)在的模糊控制早早就已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在工業(yè)控制領(lǐng)域了，與我們最常規(guī)控制去相比,模糊控制是不需要精確的數(shù)學(xué)模型的 ,而且還具有較強(qiáng)的一個魯棒性以及自適應(yīng)性了,所以因此都是去適用

于非線性還有時變 、時滯系統(tǒng)的控制了。

 

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是去利用大量的神經(jīng)元按照一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)調(diào)整的方法，去進(jìn)行充分逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)了,這樣就可以能夠去學(xué)習(xí)與自適應(yīng)未知或者是不確定的系統(tǒng)了 ,具有一個很強(qiáng)的

魯棒性與容錯性能,所以在步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)中同樣也是得到了廣泛的應(yīng)用了，我們可以把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去用于實現(xiàn)步進(jìn)電機(jī)最佳細(xì)分的電流，所以在學(xué)習(xí)的時候可以去使用 Bay es 正則化算法 ,使用權(quán)值去進(jìn)行調(diào)整了，這樣技

術(shù)避免多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小點了，這樣就可以有效的去解決了等步距角細(xì)分的這個問題了。

 

更多步進(jìn)電機(jī)，無刷電機(jī)，步進(jìn)驅(qū)動器，無刷驅(qū)動器，步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動器，無刷電機(jī)驅(qū)動器問題歡迎訪問深圳市東么川伺服控制技術(shù)有限公司官網(wǎng)進(jìn)行咨詢。