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步进电机驱动算法应用


基于步进电机的运动控制系统的优化设计要综合考虑成本、性能、效率、不可预知的反馈困难和开发时间等因素。在许多不利环境下,现代电机控制系统面临着复杂的工作问题,而传统解决方案的总体效率往往被限制在整个系统遇到的最坏情况。为了从优化后的机电系统中提取最大效率,自适应控制算法是必不可少的,今天深圳步进电机公司东么川笔者就给大家讲讲步进电机最大效率控制算法的技巧:
体系图。
步进电机驱动器
若要获得最大效率,必须映射整个机电系统的边界条件。一切系统变量都必须考虑:温度,机械退化,加速,速度,供电电压等。它还受到系统架构的影响。
步进马达
对于开环系统,通常需要电流驱动曲线和最坏情况下的速度曲线来激励电机,因此可以认为效率并非此类系统的首要设计目标。这类测试非常耗时,因为系统必须在电动机可能使用的所有电源电压、温度和速度值下进行验证,以最大限度地降低共振风险。每一个步进电机系统都有发生共振的可能性,通常是由于工作在电机的自然频率上而引起的。关键的是要避开这些区域,因为共振可能会导致马达失去步距或进入失速状态。然而,对开环系统来说,确定这些区域可能会非常困难。
闭环控制一般分为传感器式和非传感器式两种形式。没有传感器的系统也叫“半闭环系统”,它一般是用电动机线圈产生的电压作回馈。以传感器为基础的控制系统被广泛应用,但在制图实践中还需要考虑传感器的其它变化。没有传感器的系统最大的优点之一就是只需读取与电机物理运动相关的信息。其另一个重要优点是在不使用外部传感器的情况下,减少了闭环或半闭环系统的系统成本,同时也降低了系统的复杂性。设计要成功就必须了解反电动势的特征。
sla映射
反电势技术能方便地提取机电系统的运动细节,并能为故障诊断提供数据。当马达的驱动电流脉冲间,当马达线圈通过马达磁场时,将产生电压。这种信息通常称为马达的速度和/或负载角。监测反电动势的振幅可以很好地近似估计步进电动机的角速度。


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