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江蘇邱成機(jī)電有限公司

專業(yè)采購歐洲工控產(chǎn)品、備品備件 。

優(yōu)勢供應(yīng)品牌及型號：伍爾特五金工具及化學(xué)品，哈恩庫博，蓋米閥門，施邁賽開關(guān)，IMM噴嘴，Ergoswiss液壓升降系統(tǒng)，Socla閥，kobold   科寶流量計(jì)開關(guān)等，SBS平衡裝置，ODU連接器，SCHURTER  碩特濾波器等，amf 夾具，菲尼克斯魏格米勒端子連接器，本特利  英維思的模塊卡件等  

我們的優(yōu)勢：

1）直接從廠家采購，保證所有產(chǎn)品均為原裝。

2）價(jià)格合理，繞過層層代理，zui大限度的讓利給客戶。

3）渠道廣泛，國內(nèi)有代理，或者有客戶保護(hù)廠家不賣的產(chǎn)品，只要您能提供型號，我們同樣可以從各國的分銷商來采購。

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5）工程師為您提供專業(yè)的售前及售后技術(shù)咨詢服務(wù)。

江蘇邱成機(jī)電有限公司是一家集研發(fā)、工程、銷售、技術(shù)服務(wù)于一體的現(xiàn)代化企業(yè)，是國內(nèi)自動(dòng)化領(lǐng)域具競爭力的設(shè)備供應(yīng)商。公司主要經(jīng)營歐美和日韓 等發(fā)達(dá)國家的機(jī)電一體化設(shè)備、高精度分析檢測儀器、環(huán)境與新能源工業(yè)設(shè)備及電動(dòng)工具等工控自動(dòng)化產(chǎn)品。 

憑借專業(yè)*的技術(shù)與商務(wù)團(tuán)隊(duì)， 公司在為客戶帶來優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的同時(shí)還可提供自動(dòng)化工程技術(shù)服務(wù)及成套解決方案。

公司

PID 控制

PID 控制作為一種簡單而實(shí)用的控制方法 , 在步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)中獲得了廣泛的應(yīng)用。它根據(jù)給定值 r( t) 與實(shí)際輸出值 c(t) 構(gòu)成控制偏差 e( t) , 將偏差的比例 、積分和微分通過線性組合構(gòu)成控制量 ,對被控對象進(jìn)行控制 。文獻(xiàn)將集成位置傳感器用于二相混合式步進(jìn)電機(jī)中 ,以位置檢測器和矢量控制為基礎(chǔ) ,設(shè)計(jì)出了一個(gè)可自動(dòng)調(diào)節(jié)的 PI 速度控制器 ,此控制器在變工況的條件下能提供令人滿意的瞬態(tài)特性 。文獻(xiàn)根據(jù)步進(jìn)電機(jī)的數(shù)學(xué)模型 ,設(shè)計(jì)了步進(jìn)電機(jī)的 PID 控制系統(tǒng) ,采用 PID 控制算法得到控制量 ,從而控制電機(jī)向位置運(yùn)動(dòng) 。最后 ,通過仿真驗(yàn)證了該控制具有較好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性 。采用 PID 控制器具有結(jié)構(gòu)簡單 、魯棒性強(qiáng) 、可靠性高等優(yōu)點(diǎn) ,但是它無法有效應(yīng)對系統(tǒng)中的不確定信息 。 [3]

目前 , PID 控制更多的是與其他控制策略相結(jié)合 , 形成帶有智能的新型復(fù)合控制 。這種智能復(fù)合型控制具有自學(xué)習(xí) 、自適應(yīng) 、自組織的能力 ,能夠自動(dòng)辨識被控過程參數(shù) , 自動(dòng)整定控制參數(shù) , 適應(yīng)被控過程參數(shù)的變化 ,同時(shí)又具有常規(guī) PID 控制器的特點(diǎn)。 [3]

自適應(yīng)控制

自適應(yīng)控制是在 20 世紀(jì) 50 年代發(fā)展起來的自動(dòng)控制領(lǐng)域的一個(gè)分支 。它是隨著控制對象的復(fù)雜化 ,當(dāng)動(dòng)態(tài)特性不可知或發(fā)生不可預(yù)測的變化時(shí) ，為得到高性能的控制器而產(chǎn)生的 。其主要優(yōu)點(diǎn)是容易實(shí)現(xiàn)和自適應(yīng)速度快 ,能有效地克服電機(jī)模型參數(shù)的緩慢變化所引起的影響 ,是輸出信號跟蹤參考信號 。文獻(xiàn)研究者根據(jù)步進(jìn)電機(jī)的線性或近似線性模型推導(dǎo)出了全局穩(wěn)定的自適應(yīng)控制算法 , 這些控制算法都嚴(yán)重依賴于電機(jī)模型參數(shù) 。文獻(xiàn)將閉環(huán)反饋控制與自適應(yīng)控制結(jié)合來檢測轉(zhuǎn)子的位置和速度 , 通過反饋和自適應(yīng)處理 ,按照優(yōu)化的升降運(yùn)行曲線 , 自動(dòng)地發(fā)出驅(qū)動(dòng)的脈沖串 ，提高了電機(jī)的拖動(dòng)力矩特性 ，同時(shí)使電機(jī)獲得更精確的位置控制和較高較平穩(wěn)的轉(zhuǎn)速 。 [3]

目前 ，很多學(xué)者將自適應(yīng)控制與其他控制方法相結(jié)合 ，以解決單純自適應(yīng)控制的不足。文獻(xiàn)設(shè)計(jì)的魯棒自適應(yīng)低速伺服控制器 ，確保了轉(zhuǎn)動(dòng)脈矩的化補(bǔ)償及伺服系統(tǒng)低速高精度的跟蹤控制性能 。文獻(xiàn)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)模糊 PID 控制器可以根據(jù)輸入誤差和誤差變化率的變化 ，通過模糊推理在線調(diào)整 PID參數(shù) ，實(shí)現(xiàn)對步進(jìn)電機(jī)的自適應(yīng)控制 ,，從而有效地提高系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間 、計(jì)算精度和抗干擾性 。 [3]

矢量控制

矢量控制是現(xiàn)代電機(jī)高性能控制的理論基礎(chǔ) ,可以改善電機(jī)的轉(zhuǎn)矩控制性能 。它通過磁場定向?qū)⒍ㄗ与娏鞣譃閯?lì)磁分量和轉(zhuǎn)矩分量分別加以控制 ，從而獲得良好的解耦特性 ，因此 ，矢量控制既需要控制定子電流的幅值 ,又需要控制電流的相位 。由于步進(jìn)電機(jī)不僅存在主電磁轉(zhuǎn)矩 ，還有由于雙凸結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的磁阻轉(zhuǎn)矩 ，且內(nèi)部磁場結(jié)構(gòu)復(fù)雜 , 非線性較一般電機(jī)嚴(yán)重得多 , 所以它的矢量控制也較為復(fù)雜 。推導(dǎo)出了二相混合式步進(jìn)電機(jī) d-q 軸數(shù)學(xué)模型 ,以轉(zhuǎn)子永磁磁鏈為定向坐標(biāo)系 ,令直軸電流 id =0 ,電動(dòng)機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩與 iq 成正比 , 用PC 機(jī)實(shí)現(xiàn)了矢量控制系統(tǒng) 。系統(tǒng)中使用傳感器檢測電機(jī)的繞組電流和轉(zhuǎn)自位置 ,用 PWM 方式控制電機(jī)繞組電流 。文推導(dǎo)出基于磁網(wǎng)絡(luò)的二相混合式步進(jìn)電機(jī)模型 , 給出了其矢量控制位置伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) ,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制策略對系統(tǒng)中的不確定因素進(jìn)行實(shí)時(shí)補(bǔ)償 ，通過最大轉(zhuǎn)矩/電流矢量控制實(shí)現(xiàn)電機(jī)的高效控制 。 [3]

智能控制的應(yīng)用

智能控制不依賴或不依賴控制對象的數(shù)學(xué)模型 ，只按實(shí)際效果進(jìn)行控制 ，在控制中有能力考慮系統(tǒng)的不確定性和精確性 , 突破了傳統(tǒng)控制必須基于數(shù)學(xué)模型的框架 。目前 , 智能控制在步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)中應(yīng)用較為成熟的是模糊邏輯控制 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能控

制的集成 。 [3]

模糊控制

模糊控制就是在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上 ，運(yùn)用模糊控制器的近似推理等手段 ，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的方法 。作為一種直接模擬人類思維結(jié)果的控制方式 ，模糊控制已廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域 。與常規(guī)控制相比 ，模糊控制無須精確的數(shù)學(xué)模型 , 具有較強(qiáng)的魯棒性 、自適應(yīng)性 , 因此適用于非線性 、時(shí)變 、時(shí)滯系統(tǒng)的控制 。給出了模糊控制在二相混合式步進(jìn)電機(jī)速度控制中應(yīng)用實(shí)例 。系統(tǒng)為超前角控制 ，設(shè)計(jì)無需數(shù)學(xué)模型 ，速度響應(yīng)時(shí)間短 。 [3]

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量的神經(jīng)元按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)調(diào)整的方法 。它可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，能夠?qū)W習(xí)和自適應(yīng)未知或不確定的系統(tǒng) ，具有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性，因而在步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用 。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于實(shí)現(xiàn)步進(jìn)電機(jī)最佳細(xì)分電流 ，在學(xué)習(xí)中使用 Bayes 正則化算法 ,使用權(quán)值調(diào)整技術(shù)避免多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小點(diǎn) ，有效解決了等步距角細(xì)分問題 。 [3]