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神经网络控制神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整的方法 。它可以充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习和自适应未知或不确定的系统 ，具有很强的鲁棒性和容错性 ，因而在步进电机系统中得到了广泛的应用。文献将神经网络用于实现步进电机1佳细分电流 ， 在学习中使用 Bay es 正则化算法，自动化步进电机厂家电话，使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部点 ，自动化步进电机厂家，有效解决了等步距角细分问题。
步距角：对应一个脉冲信号，电机转子转过的角位移用θ表示。θ=360度/（转子齿数*运行拍数），以常规二、四相，转子齿为50齿电机为例。四拍运行时步距角为θ=360度/（50*4）=1.8度（俗称整步），八拍运行时步距角为θ=360度/（50*8）=0.9度（俗称半步）。4、定位转矩：电机在不通电状态下，自动化步进电机直销，电机转子自身的锁定力矩（由磁场齿形的谐波以及机械误差造成的）。
按定子上绕组来分，共有二相、三相和五相等系列。受欢1迎的是两相混合式步进电机，仙桃自动化步进电机，约占97%以上的市场份额，其原因是，配上细分驱动器后效果良好。该种电机的基本步距角为1.8°/步，配上半步驱动器后，步距角减少为0.9°，配上细分驱动器后其步距角可细分达256倍（0.007°/微步）。由于摩擦力和制造精度等原因，实际控制精度略低。同一步进电机可配不同细分的驱动器以改变精度和效果。
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