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步進電機的功能模塊<三>


步進電機的功能模塊<三>
  
      今天去給大家說步進電機的功能模塊里面的智能控制系統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學模型的時候,如果我們要去只能去按實際效果進行控制了,所以在控制中有一些能力會考慮到系統的不確定性以及精確性,所以突破了傳統的控制

必須要去基于數學模型的框架了 ,現有的智能控制在步進電機系統中的應用還是比較成熟的是模糊邏輯控制了,在有就是神經網絡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上去 ,運用模糊控制器的近似推理等等手段 ,這樣一來就去實現了系統控制的方法了,就可以去作為一種直接或者是模擬人類思維得到的

結果的一種控制方式,其實現在的模糊控制早早就已經廣泛的應用在工業控制領域了,與我們最常規控制去相比,模糊控制是不需要精確的數學模型的 ,而且還具有較強的一個魯棒性以及自適應性了,所以因此都是去適用

于非線性還有時變 、時滯系統的控制了。
 
  神經網絡控制主要是神經網絡是去利用大量的神經元按照一定的拓撲結構與學習調整的方法,去進行充分逼近任意復雜的非線性系統了,這樣就可以能夠去學習與自適應未知或者是不確定的系統了 ,具有一個很強的

魯棒性與容錯性能,所以在步進電機系統中同樣也是得到了廣泛的應用了,我們可以把神經網絡去用于實現步進電機最佳細分的電流,所以在學習的時候可以去使用 Bay es 正則化算法 ,使用權值去進行調整了,這樣技

術避免多層前向神經網絡陷入局部極小點了,這樣就可以有效的去解決了等步距角細分的這個問題了。
 
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