A kefe nélküli egyenáramú motorvezérlő vezérlési módja

A kefe nélküli egyenáramú motorvezérlő vezérlése helyzetérzékelővel és pozícióérzékelővel, valamint háromféle intelligens vezérléssel. Az egyik, helyzetérzékelős vezérléssel helyzetérzékelővel van felszerelve a kefe nélküli egyenáramú motor állórész helyzetérzékelőjére a forgórész helyzetének érzékelésére és az állórész tekercselés kommutációjának vezérlésére. A helyzetérzékelőt elektromágneses (például mágneses ellenállás forgó transzformátor), fotoelektromos (ha a maszk), mágneses érzékenység (például Hall-érzékelő) és így tovább, a hall-érzékelőt használják a legszélesebb körben. Másodszor, az érzékelő nélküli érzékelő nélküli kefe nélküli egyenáramú motor vezérlése, nem közvetlenül a kefe nélküli egyenáramú motor állórészének telepítési helyzetérzékelői a rotor helyzetének észleléséhez. Általában közvetlenül a potenciálérzékelés ellen, a potenciális három harmonikus módszer, az áramút megfigyelési módszer, a nyitott áramköri feszültség módszer, a fázisinduktivitás módszere, a potenciális logikai szintű módszerek, például az integrált összehasonlító módszer a rotor helyzetének közvetett kimutatására használják. Három, az intelligens vezérlés, az intelligens vezérlés az irányításelmélet fejlesztési szakasza, általában magában foglalja a fuzzy vezérlést, a neurális hálózati vezérlést, a szakértői rendszert stb. Az intelligens vezérlőrendszernek olyan funkciója van, mint az öntanuló, adaptív, önszerveződő, képes megoldani a modell bizonytalanságának, nemlineáris vezérlésének és más összetettebb problémáknak a problémáját. Szigorúan véve a BLDCM egy többváltozós, nemlineáris, erős csatolás, így az intelligens vezérléssel kielégítő vezérlési eredmény érhető el. Jelenleg sokkal kiforrottabb intelligens vezérlési módszereket alkalmaznak a kefe nélküli egyenáramú motorvezérlésben, például: Fuzzy vezérlés és PID vezérlés Fuzzy -PID vezérlés, fuzzy vezérlés és neurális hálózat kombinációja a vegyületvezérlés és a tagsági fok paramétereinek kombinációjával a genetikai algoritmus segítségével a fuzzy vezérlés és az egyneuron adaptív vezérlés optimalizálására stb.