智能控制的应用智能控制不依赖或不完全依赖控制对象的数学模型 ，只按实际效果进行控制 ， 在控制中有能力考虑系统的不确定性和精1确性 ， 突破了传统控制必须基于数学模型的框架 。目前 ， 智能控制在步进电机系统中应用较为成熟的是模糊逻辑控制 、神经网络和智能控制的集成 。 [2] 4 . 1 模糊控制模糊控制就是在被控制对象的模糊模型的基础上 ，运用模糊控制器的近似推理等手段 ，实现系统控制的方法 。
电机在较高速或大惯量负载时，一般不在工作速度起动，而采用逐渐升频提速，一电机不失步，二可以减少噪音同时可以提高停止的定位精度；6、时，应通过机械减速、提高电机速度，或采用高细分数的驱动器来解决，也可以采用5相电机，恩施步进电机，不过其整个系统的价格较贵，生产厂家少，其被淘汰的说法是外行话；7、电机不应在振动区内工作，如若必须可通过改变电压、电流或加一些阻尼的解决；8、电机在600PPS（0.9度）以下工作，应采用小电流、大电感、低电压来驱动；9、应遵循先选电机后选驱动的原则。
文献根据步进电机的数学模型 ，步进电机厂家，设计了步进电机的 PID 控制系统 ，采用 PID 控制算法得到控制量 ，步进电机供应，从而控制电机向指1定位置运动 。后 ，通过验证了该控制具有较好的动态响应特性 。采用 PID 控制器具有结构简单 、鲁棒性强 、可靠性高等优点 ，但是它无法有效应对系统中的不确定信息 。 [2] 目前 ， PID 控制更多的是与其他控制策略相结合 ， 形成带有智能的新型复合控制 。这种智能复合型控制具有自学习 、自适应 、自组织的能力 ，能够自动辨识被控过程参数 ， 自动整定控制参数 ， 适应被控过程参数的变化 ，同时又具有常规 PID 控制器的特点。 [2]
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