Miaraka amin'ny fahatongavan'ny vanim-potoanan'ny faharanitan-tsaina sy ny Internet of Things, dia miha-marina kokoa ny fepetra takian'ny motera stepper.Mba hanatsarana ny fahitsiana sy ny fahamendrehan'ny rafitra maotera stepper, ny fomba fanaraha-maso ny motera stepper dia voafaritra amin'ny lalana efatra:
1. Fanaraha-maso PID: Araka ny sanda nomena r (t) sy ny tena sanda Output c (t), ny fanaraha-maso ny deviation e (t) dia voaforona, ary ny ampahany, integral sy differential ny deviation dia voaforona amin'ny linear fitambarana hifehy ny zavatra voafehy.
2, fanaraha-maso adaptive: miaraka amin'ny fahasarotan'ny zavatra fanaraha-maso, rehefa ny toetra mavitrika dia tsy fantatra na fiovana tsy ampoizina, mba hahazoana ny fanaraha-maso avo lenta, ny algorithm adaptive fanaraha-maso maharitra manerantany dia azo avy amin'ny modely linear na eo ho eo amin'ny ny motera stepper.Ny tombony lehibe indrindra dia mora ampiharina sy haingana adaptive hafainganam-pandeha, dia afaka mandresy amin'ny fomba mahomby ny fitaomana ateraky ny miadana ny maotera modely masontsivana, dia ny Output famantarana fanaraha-maso famantarana famantarana, fa ny fanaraha-maso algorithms dia miankina tanteraka amin'ny maotera modely masontsivana.
3, Vector Control: Vector Control no fototry ny teorika amin'ny fanaraha-maso avo lenta amin'ny maotera maoderina, izay afaka manatsara ny fahombiazan'ny fanaraha-maso ny motera.Izy io dia mizara ny stator amin'izao fotoana izao ho singa excitation sy singa torque mba hifehezana amin'ny alàlan'ny orientation andriamby, mba hahazoana toetra tsara decoupling.Noho izany, ny fanaraha-maso ny vector dia mila mifehy ny amplitude sy ny dingana amin'ny stator ankehitriny.
4, fanaraha-maso manan-tsaina: dia mamaky ny fomba fanaraha-maso nentim-paharazana izay tsy maintsy mifototra amin'ny rafitry ny matematika modely, tsy miantehitra na tsy miantehitra tanteraka amin'ny matematika modely ny fanaraha-maso zavatra, afa-tsy araka ny tena vokatry ny fanaraha-maso, amin'ny ny fanaraha-maso dia manana fahafahana mandinika ny tsy fahatokisana sy ny fahamarinan'ny rafitra, miaraka amin'ny tanjaka matanjaka sy ny fampifanarahana.Amin'izao fotoana izao, ny fanaraha-maso ny lojika fuzzy sy ny fanaraha-maso ny tambajotra neural dia matotra kokoa amin'ny fampiharana.
(1) Fanaraha-maso manjavozavo: Ny fanaraha-maso manjavozavo dia fomba iray ahafahana manara-maso ny rafitra mifototra amin'ny modely manjavozavo amin'ny zavatra voafehy sy ny fanjohian-kevitra eo ho eo amin'ny fanaraha-maso fuzzy.Ny rafitra dia mandroso zoro fanaraha-maso, ny famolavolana tsy mila matematika modely, ny hafainganam-pandeha ny fotoana dia fohy.
(2) Fanaraha-maso ny tamba-jotra neural: Amin'ny fampiasana neurons marobe araka ny topologie sy fanitsiana fianarana, dia afaka manombana tanteraka izay rafitra tsy mitongilana sarotra, afaka mianatra sy mampifanaraka amin'ny rafitra tsy fantatra na tsy azo antoka, ary manana tanjaka matanjaka sy fandeferana diso.
Ny vokatra TT MOTOR dia ampiasaina betsaka amin'ny fitaovana elektronika fiara, fitaovana fitsaboana, fitaovana audio sy horonan-tsary, fitaovana fampahafantarana sy fifandraisana, kojakoja an-trano, modely fiaramanidina, fitaovana herinaratra, fitaovana ara-pahasalamana fanorana, borosy nify elektrika, shaver elektrika, antsy volomaso, fanamainana volo azo entina. fakan-tsary, fitaovam-piarovana, fitaovana marim-pototra ary kilalao elektrika ary vokatra elektrika hafa.
Fotoana fandefasana: Jul-21-2023