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步进电机控制技术及发展概况

作为一种控制用的特种电机,步进电机无法直接接到直流或交流电源上工作,必须使用的驱动电源步进电机驱动器。在微电子技术,特别计算机技术发展以前,控制器脉冲信号发生器完全由硬件实现,控制系统采用单独的元件或者集成电路组成控制回路,不*调试安装复杂,要消耗大量元器件,而且一旦定型之后,要改变控制方案就一定要重新设计电路。这就使得需要针对不同的电机开发不同的驱动器,开发难度和开发成本都很高,控制难度较大,限制了步进电机的推广。 对隔离器件性能的主要要求是：正向衰减小（一般不超过0.5~1dB），反向隔离大（一般大于20~30dB）。广州磁材料分选自动化

铁氧体调幅器用于对微波信号进行幅度调制，其结构与调相器类似，不同的是在铁氧体中间夹有平行于波导宽边的喷涂镍铬合金电阻薄膜的云母片。当微波信号通过波导时，因受到磁化的铁氧体中电阻薄膜的影响而产生衰耗,衰耗量与载流线圈的安匝数成比例。因此,输出的微波信号的幅度也就随着衰耗大小而变化，成为微波调幅波。磁调滤波器钇铁石榴石等单晶具有很低的微波损耗，用钇铁石榴石单晶小球或圆盘作谐振器具有很高的Q值。谐振频率靠调谐外磁场而改变。中山微波材料分选流程国家无委的Ⅱ类标准为中心频率fo±10MHz带宽之内应优于25dB，fo±5MHz带宽之内优于30dB.

自适应控制是在 20 世纪 50 年代发展起来的自动控制领域的一个分支 。它是随着控制对象的复杂化 ,当动态特性不可知或发生不可预测的变化时 ,为得到高性能的控制器而产生的 。其主要优点是容易实现和自适应速度快 ,能有效地克服电机模型参数的缓慢变化所引起的影响 ,是输出信号跟进参考信号 。文献研究者根据步进电机的线性或近似线性模型推导出了全局稳定的自适应控制算法 , 这些控制算法都严重依赖于电机模型参数 。文献将闭环反馈控制与自适应控制结合来检测转子的位置和速度 , 通过反馈和自适应处理 ,按照优化的升降运行曲线 , 自动地发出驱动的脉冲串 ,提高了电机的拖动力矩特性 ,同时使电机获得更精确的位置控制和较高较平稳的转速 。

分选机是一种利用空气悬浮原理将混合粉状物料分离为轻、重两部分的分选设备。原理及特点：物料在风力输送的作用下，经过关风机、进料斗落在高速旋转的分料盘上，在离心力的作用下，物料被充分分散并甩向缓冲环，在下落过程中，较重的物料在转子产生的交叉气流的作用下，经过调节环的叶片，滑落到分选器的粗料收集器中收集，然后经过关风机排出；而较轻的物料、微粉或纤维则在交叉气流的作用下，随转子上方中部吸风口的气流输送到下方分选器的微粉收集器中收集，再经过关风机排出；分选机内混合气体中的微粉或纤维被收集后，转变成干净的空气，这些空气在转子的运转过程中，由转子下方中部吸风口吸入，通过涡流环，再经过调节环周边向转子上方中部吸风口流回，形成周而复始的自动循环。在这样的循环工作原理下，物料即被分为轻、重两部分。在工作过程中，通过调整调节环的位置，可以调节分选的效果。对来自负载的反射波则产生较大衰减，这种单向传输特性可以用于隔离负载变动对信号源的影响。

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 。作为一种直接模拟人类思维结果的控制方式 , 模糊控制已广泛应用于工业控制领域 。与常规控制相比 ,模糊控制无须精确的数学模型 , 具有较强的鲁棒性 、自适应性 , 因此适用于非线性 、时变 、时滞系统的控制 。文献[ 16] 给出了模糊控制在二相混合式步进电机速度控制中应用实例 。系统为超前角控制 ,设计无需数学模型 ,速度响应时间短 。 旋转式、谐振式、场移式、结式等；按所用材料有多品铁氧体器件、单品铁氧体器件和薄膜铁氧体器件。北京衰减片分选设备

步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制电机。广州磁材料分选自动化

由于射频/微波结构与频率有关，不同频段的元器件，结构不同，也不能通用。现代同轴结构的衰减器使用的工作频带相当宽，设计或使用中要加以注意。衰减量无论形成功率衰减的机理和具体结构如何，总是可以用下图所示的两端口网络来描述衰减器。信号输入端的功率为P1，而输出端得功率为P2，衰减器的功率衰减量为A（dB）。若P1 、P2 以分贝毫瓦（dBm）表示，则两端功率间的关系为P2（dBm）= P1（dBm）－ A（dB），可以看出，衰减量描述功率通过衰减器后功率的变小程度。衰减量的大小由构成衰减器的材料和结构确定。衰减量用分贝作单位，便于整机指标计算。广州磁材料分选自动化

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