Bürstenloser Gleichstrommotor -Steuerungsmethode
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Bürstenloser Gleichstrommotor -Steuerungsmethode

Ansichten: 0     Autor: Site Editor Veröffentlichung Zeit: 2020-11-12 Herkunft: Website

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Steuerung des bürstenlosen Gleichstrommotors mit Positionssensor und ohne Positionssensor und drei Arten von intelligenter Kontrolle.

Eine mit Positionssensorsteuerung mit Positionssensorsteuerung wird am Position des pinsellosen Gleichstrommotors eingebaut, um die Rotorposition und Steuerung der Statorwicklungskommutation zu erfassen. Positionssensor wird im elektromagnetischen (z. B. Magnetwiderstand rotierenden Transformator), photoelektrisch (falls die Maske), magnetische Anfälligkeit (wie Hallsensor) usw. der Hallsensor am häufigsten verwendet.

2, sensorfreie Steuerung der sensorlosen bürstenlosen Gleichstromsteuerung, nicht direkt am bürstenlosen Gleichstrom -Motorstatator -Installationspositionssensoren, um die Rotorposition zu erkennen. Normalerweise verwendet es direkt gegen potenzielle Erkennung, potenzielle drei harmonische Methoden, die aktuelle Pfadüberwachungsmethode, die Open -Circuit -Spannungsmethode, die Phaseninduktivitätsmethode, die potenziellen Methoden auf Logikebene wie die integrale Vergleichsmethode, um die Rotorposition indirekt nachzuweisen.

3, intelligente Kontrolle, intelligente Kontrolle ist das fortgeschrittene Stadium der Entwicklung der Kontrolltheorie, umfasst im Allgemeinen Fuzzy Control, neuronales Netzwerkkontrolle, Expertensystem usw. Intelligentes Steuerungssystem hat die Funktion wie selbstlief, adaptiv, selbstorganisiert, in der Lage, das Problem der Modellunsicherheit, nichtlinearer Kontrolle und andere komplexere Probleme zu lösen. Streng genommen ist Bldcm eine multivariable, nichtlineare, starke Kopplung. Verwenden Sie daher intelligente Steuerung ein ein zufriedenstellendes Steuerergebnis. At present, there have been many more mature intelligent control methods applied in brushless dc motor control, for example: the combination of Fuzzy control and PID control Fuzzy -PID control, fuzzy control and neural network with the combination of compound control and the parameters of the membership degree by the genetic algorithm to optimize the fuzzy control and single neuron adaptive control, etc. Changzhou
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