选择方法
步进电机和驱动器的选择方法：判断需多大力矩：静扭矩是选择步步进电机（图3）进电机的主要参数之一。负载大时，需采用大力矩电机。力矩指标大时，电机外形也大。粒子群优化算法（PSO）是一种源于对鸟群捕食行为的研讨而发明的进化核算技能（EC），由Eberhart博士和Kennedy博士初次提出。判断电机运转速度：转速要求高时，应选相电流较大、电感较小的电机，以增加功率输入。且在选择驱动器时采用较高供电电压。选择电机的安装规格：如57、86、110等，主要与力矩要求有关。确定***精度和振动方面的要求情况：判断是否需细分，需多少细分。根据电机的电流、细分和供电电压选择驱动器。
文献根据步进电机的数学模型 ,设计了步进电机的 PID 控制系统 ,采用 PID 控制算法得到控制量 ,从而控制电机向指1***置运动 。后 ,通过验证了该控制具有较好的动态响应特性 。5、由于没有电刷，可靠性较高，因此电机的寿命仅仅取决于轴承的寿命。采用 PID 控制器具有结构简单 、鲁棒性强 、可靠性高等优点 ,但是它无法有效应对系统中的不确定信息 。 [2] 目前 , PID 控制更多的是与其他控制策略相结合 , 形成带有智能的新型复合控制 。这种智能复合型控制具有自学习 、自适应 、自***的能力 ,能够自动辨识被控过程参数 , 自动整定控制参数 , 适应被控过程参数的变化 ,同时又具有常规 PID 控制器的特点。 [2]
***网络控制***网络是利用大量的***元按一定的拓扑结构和学习调整的方法 。步进电机每走一步所转过的角度与理论步距之间总有一定的误差，从某一步到任何一步，也总有一定的累积误差，但是，每转一圈的累积误差为零，所以步距的累积误差不是长期的累积下去。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***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 ,使用权值调整技术避免多层前向***网络陷入局部点 ,有效解决了等步距角细分问题 。步进电机的优点
（1）步距值不受各种干扰因素的影响。如电压的大小，电流的数值、波形、温度的变化等。
（2）误差不长期积累。步进电机每走一步所转过的角度与理论步距之间总有一定的误差，从某一步到任何一步，也总有一定的累积误差，但是，每转一圈的累积误差为零，所以步距的累积误差不是长期的累积下去。
（3）控制性能好，启动、停车、翻转都是在少数脉冲内完成，在一定的频率范围内运行时，任何运动方式都不会丢失一步。所以，步进电机被广泛应用于数控机床上。
