隨著社會的發展，對步進電機控制系統的精度要求越來越高，早期的控制策略已經不能滿足當前系統的需求，為了提高步進電機系統精度和可靠性，展開了步進電機控制策略的研究。下面敘述最廣泛的四個方向：

1、PID控制：它根據給定值 r( t) 與實際輸出值 c(t) 構成控制偏差 e( t) , 將偏差的比例 、積分和微分通過線性組合構成控制量 ,對被控對象進行控制 。現已驗證了該控制法具有較好的動態響應特性。所制造的PID 控制器具有結構簡單 、魯棒性強 、可靠性高等優點 ,但是它無法有效應對系統中的不確定信息 。

2、自適應控制：它是上世紀50年代發展起來的自動控制領域的分支。隨著控制對象的復雜化 ,當動態特性不可知或發生不可預測的變化時，為得到高性能的控制器，根據步進電機的線性或近似線性模型推導出了全局穩定的自適應控制算法 ,。其主要優點是容易實現和自適應速度快 ,能有效地克服電機模型參數的緩慢變化所引起的影響 ,是輸出信號跟蹤參考信號 ，但這些控制算法都嚴重依賴于電機模型參數

3、矢量控制：矢量控制是現代電機高性能控制的理論基礎 ,可以改善電機的轉矩控制性能 。它通過磁場定向將定子電流分為勵磁分量和轉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 。

4、智能控制：它突破了必須基于數學模型的框架的傳統控制方法 ，不依賴或不完全依賴控制對象的數學模型 ,只按實際效果進行控制 , 在控制中有能力考慮系統的不確定性和精確性，具有較強的魯棒性 、自適應性 。現已有模糊邏輯控制、神經網絡控制在應用中較為成熟。

  a、模糊控制：模糊控制就是在被控制對象的模糊模型的基礎上 ,運用模糊控制器的近似推理等手段 ,實現系統控制的方法 。系統為超前角控制 ,設計無需數學模型 ,速度響應時間短 。

  b、神經網絡控制：利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整，可以充分逼近任意復雜的非線性系統 ,能夠學習和自適應未知或不確定的系統 ,具有很強的魯棒性和容錯性 。

目前，很多學者將這些控制技術相互結合，以解決單純控制技術的不足。

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