Контролери покрета су основне компоненте у савременој индустријске аутоматизације и роботике, одговорни за прецизну контролу и заказивање механичких система. Контролеријске контролери могу се контролисати на различите начине, од којих сваки има своје посебне сценарије апликације и предности. Следе анализа контролних облика контролора покрета.
Прво, контрола отворене петље
Контрола отворене петље је основни облик контроле, основна идеја је да је регулатор према улазном сигналу директно излазни контролни број, без повратних информација о излазу система. Контрола отворене петље има предности једноставне структуре и ниске трошкове, али такође има недостатке ниске тачности контроле и лоше способности против мерења.
Контрола пулса: контрола импулса је уобичајена метода контроле отворене петље, слањем сигнала импулса моторима да контролише његово кретање. Контролу импулса карактерише брзи брзина одзива и висока тачност контроле и широко се користи у ЦНЦ машинама, роботима и другим пољима.
Аналогна контрола: аналогна контрола контролише брзину и смер мотора кроз аналогне сигнале. Аналогна контрола има предности веће тачне контроле и јачих способности против мијешавања, али постоје и проблеми као што су ограничена даљина преноса сигнала и осетљивост на електромагнетно сметње.
Друго, контрола затворене петље
Контрола затворене петље је напреднији облик контроле, основна идеја је увести везе повратних информација у процесу контроле, у складу са одступањем између излаза система и жељене вредности за подешавање јачине звука контроле. Контрола затворене петље има предности велике тачне контроле и снажне способности против мерења, али такође има недостатке веће сложености система и веће трошкове.
Позиција Контрола затворене петље: Позиција Контрола затворене петље мери положај у реалном времену механичког система и упоређује га са жељеним положајем и прилагођава контролну количину према одступању. Позиција Контрола затворене петље карактерише висока тачност контроле и брзина брзог реакције и широко се користи у високо прецизним машинама, роботима и другим пољима.
СПЕЕД ЦОНТРОЛ-ЛООП ЦОНТРОЛ: СПЕЕД ЦОНТРОЛ ЦОНТРОЛ мери брзину у реалном времену механичког система и упоређује га са жељеном брзином и прилагођава контролну количину према одступању. Спеед Цонтрол-Лооп Цонтрол има предности веће тачне контроле и јаче способности против мерења, али такође има проблем већег кашњења контроле.
Убрзање контроле затворене петље: Убрзавање Контрола затворене петље мери убрзање механичког система у реалном времену и упоређује га са жељеним убрзањем да подесите количину контроле у складу са одступањем. Убрзање контроле затворене петље карактерише велика контрола и брзина брзог реакције, али истовремено постоји и проблем сложености високог система.
Трећа, адаптивна контрола
Адаптивна контрола је интелигентни облик контроле, а његова основна идеја је да аутоматски прилагоди стратегију контроле и параметре у складу са реалним перформансама система и променама у спољном окружењу. Адаптивна контрола има предности тачности велике контроле, снажне способности против мерења, прилагодљивости и тако даље, али истовремено постоји и проблем веће сложености алгоритама и веће потешкоће у реализацији.
Адаптиве ПИД контрола: Адаптиве ПИД контрола прилагођава пропорционалне, интегралне и диференцијалне параметре ПИД контролера на мрежи да се прилагоди динамичким карактеристикама система и променама у спољном окружењу. Адаптиве ПИД контрола карактерише тачност велике контроле и снажна способност против мерења и широко се користи у индустријској аутоматизацији, роботици и другим пољима.
Прилагодљива нејасна контрола: адаптивна нејасна контрола нејасни улаз и излаз система путем нејасне логике, а затим аутоматски прилагођава стратегију контроле и параметре у складу са нејасним правилима. Прилагодљива нејасна контрола карактерише велика контрола тачност, снажна способност против мерења и прилагодљивост, али такође пати од проблема веће сложености алгоритама и веће потешкоће у реализацији.
Четврта, предиктивна контрола
Предвиђајућа контрола је модел-базирани облик контроле, а његова основна идеја је успостављање математичког модела система да предвиди динамичко понашање система у будућем временском периоду и прилагођава количину контроле у складу са резултатима предвиђања. Предиктивна контрола има предности велике контроле, снажне способности против мерења, прилагодљивости итд., Али истовремено постоје и проблеми тешке производње модела и високе рачунарске сложености.
Модел Предиктивна контрола (МПЦ): Модел Предиктивна контрола предвиђа динамично понашање система у будућности успостављањем математичког модела система и прилагођава количину контроле према резултатима предвиђања.МПЦ карактерише велика контрола способност, снажно се користи у пољима хемијске индустрије, и широко се користи у областима хемијске индустрије и превладавања.
Неурална мрежа Предиктивна контрола: Неуралне мреже Предиктивни модели управљања и предвиђа динамично понашање система обуком неуронске мреже, а затим прилагођава количину контроле према резултату предвиђања. Неуралну мрежу Предиктивна контрола карактерише велика контрола, снажна способност уплитања и снажна прилагодљивост, али такође има и проблеме тешке обуке и високе рачунарске сложености.
Пета, интелигентна контрола
Интелигентна контрола је облик контроле на основу технологије вештачке интелигенције, а његова основна идеја је реализовање интелигентне контроле сложених система имитирањем људског размишљања и понашања. Интелигентна контрола има предности велике контроле, снажне способности против мешање, прилагодљивост и тако даље, али истовремено постоје и проблеми веће сложености алгоритама и веће потешкоће у реализацији.
Контрола генетске алгоритма: Генетски алгоритам контрола оптимизује стратегију и параметре контроле симулирајући природни селекцију и генетски механизам. Генске алгоритам контрола карактерише велика контрола, снажна способност против мерења и прилагодљивост и широко се користи у индустријској аутоматизацији, роботици и другим пољима.
Контрола дубоког учења: Модели контроле дубоког учења и предвиђа динамично понашање система обуком дубоких неуронских мрежа, а затим прилагођава количину контроле у складу са резултатима предвиђања. Контролу дубоког учења карактерише велика контрола тачност, снажна способност уплитања и снажна прилагодљивост, али такође има и проблеме тешке обуке и високе рачунарске сложености.
Резимирајте:
Постоје различити контролни облици контролера покрета, од којих сваки има своје специфичне сценарије и предности. У практичним апликацијама потребно је одабрати одговарајући регулатор према захтевима перформанси система, буџета трошкова, потешкоће у реализацији и другим факторима.