1. 步进电动机驱动系统
整个步进电机驱动系统是由电机和驱动器这两部分组成的。驱动系统软件的性能在在于电机本身性能的与此同时，也位居于驱动级的好坏。因而它在功效上，针对全部驱动系统软件都十分关键，必须与电机共同研究设计，全部系统软件的作用才有确保。
换句话说，步进电机驱动器是电机运用务必要应用到的一个设备，其功效十分重要，不然对电机及全部系统软件的性能和作用都是有极大的影响。针对那样的设备，生产厂家一定要与电机一同产品研发设计方案，确保二者有非常好的相互配合，才可以在电机总体质量及提升运用的完成上面有靠谱的保证。
2. 步进电动机驱动系统有哪些
细分数是指电机运行时的实际步距角是基本步距角的几分之一.
细分的功能完全是由驱动器靠精确控制电机的相电流所产生的.与电机无关.
简单的说.驱动器本来给1个相电流电机走1.8度角(二相电机).细分功能就是把这个相电流给细化了.比如.把驱动器调到10细分.就是把这个相电流给1/10化了.使得电机只能走0.18度了.
3. 步进电机驱动器
步进电机驱动脉冲细分1.5合理。
移动300mm需要的脉冲数300/200=电机转1.5转；脉冲数=1.5转 * 1000P/转=1500Pulse //驱动器接收1500个脉冲，则电机带动300mm；步距角，为一个脉冲使得步进电机旋转的角度。例如步距角1.2度，那么电机转一圈需要300个脉冲。驱动器细分设置为1000步/转，是指驱动器接收到1000个脉冲则驱动电机转一圈，为了提高控制的精度和控制的方便。
4. 步进电动机驱动装置
按相数来区分，有两相、三相、五相
按驱动方式来区分，有单极驱动和双极驱动两种
现在常用的多数是双极驱动方式的芯片，适用于混合步进电机驱动。像A3977、TB6560A、THB6128、THB7128、THB6064等等
5. 步进电动机驱动器
步进电机驱动器AC是步进电机的输出模型，控制电机正反转的，步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的执行机构，从而使步进电机运转。
6. 步进电动机驱动系统图
外接引线5根，其中之一为公用线，接12V(+)。
其它四根，分别为A，B，C，D。以次接12V(-)，
通电次序：(每变一次走一步)
正向：AB--BC--CD--DA--AB--
反向：AB--DA--CD--BC--AB--
驱动线路，有专用集成电路：UCN5804B，
也可由74系列加2003搭成。
7. 步进电动机驱动系统原理
步进电机是通过脉冲信号来进行控制，每输入一个脉冲信号，步进电机前进一步。步进电机旋转的步距角，是在电机结构的基础上等比例控制产生的，如果控制电路的细分控制不变，那么步进旋转的步距角在理论上是一个固定的角度。在实际工作中，电机旋转的步距角会有微小的差别，主要是由于电机结构上的固定有误差产生的，而且这种误差不会积累。
8. 步进电动机驱动系统由哪几部分组成?
楼主的两种理解都完全错误！6400意味着，控制器（控制器是指运动控制卡、PLC、数控系统等其他可以发脉冲的装置）发送6400个脉冲后，电机能够转一周。这样能够调整整个系统的精度，同时还能提高电机运行的平稳性。
9. 步进电动机驱动系统结构框图
不可以多次使用
PLC 的输出线圈用梯形图编程是不可以重复使用的，如果重复使用的话只有最后一个状态有效；或有梯形图出错的可能，同时相应的特殊辅助继电器会置ON。如果想重复使用的话可以用步进流程图、步进指令进行编程，可以实现重复使用的效果。
10. 步进电动机及其驱动控制系统
步进电机的控制策略：
1、PID控制
PID控制作为一种简单而实用的控制方法,在步进电机驱动中获得了广泛的应用。它根据给定值r(t)与实际输出值c(t)构成控制偏差e(t),将偏差的比例、积分和微分通过线性组合构成控制量,对被控对象进行控制。文献将集成位置传感器用于二相混合式步进电机中,以位置检测器和矢量控制为基础,设计出了一个可自动调节的PI速度控制器,此控制器在变工况的条件下能提供令人满意的瞬态特性。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,从而控制电机向指定位置运动。最后,通过仿真验证了该控制具有较好的动态响应特性。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。
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、自组织的能力,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、自适应控制
自适应控制是在20世纪50年代发展起来的自动控制领域的一个分支。它是随着控制对象的复杂化,当动态特性不可知或发生不可预测的变化时,为得到高性能的控制器而产生的。其主要优点是容易实现和自适应速度快,能有效地克服电机模型参数的缓慢变化所引起的影响,是输出信号跟踪参考信号。文献研究者根据步进电机的线性或近似线性模型推导出了全局稳定的自适应控制算法,这些控制算法都严重依赖于电机模型参数。文献将闭环反馈控制与自适应控制结合来检测转子的位置和速度,通过反馈和自适应处理,按照优化的升降运行曲线,自动地发出驱动的脉冲串,提高了电机的拖动力矩特性,同时使电机获得更精确的位置控制和较高较平稳的转速。
目前,很多学者将自适应控制与其他控制方法相结合,以解决单纯自适应控制的不足。文献设计的鲁棒自适应低速伺服控制器,确保了转动脉矩的最大化补偿及伺服系统低速高精度的跟踪控制性能。文献实现的自适应模糊PID控制器可以根据输入误差和误差变化率的变化,通过模糊推理在线调整PID参数,实现对步进电机的自适应控制,从而有效地提高系统的响应时间、计算精度和抗干扰性。
3、矢量控制
矢量控制是现代电机高性能控制的理论基础,可以改善电机的转矩控制性能。它通过磁场定向将定子电流分为励磁分量和转矩分量分别加以控制,从而获得良好的解耦特性,因此,矢量控制既需要控制定子电流的幅值,又需要控制电流的相位。由于步进电机不仅存在主电磁转矩,还有由于双凸结构产生的磁阻转矩,且内部磁场结构复杂,非线性较一般电机严重得多,所以它的矢量控制也较为复杂。文献[8]推导出了二相混合式步进电机d-q轴数学模型,以转子永磁磁链为定向坐标系,令直轴电流id=0,电动机电磁转矩与iq成正比,用PC机实现了矢量控制系统。系统中使用传感器检测电机的绕组电流和转自位置,用PWM方式控制电机绕组电流。文献推导出基于磁网络的二相混合式步进电机模型,给出了其矢量控制位置伺服系统的结构,采用神经网络模型参考自适应控制策略对系统中的不确定因素进行实时补偿,通过最大转矩/电流矢量控制实现电机的高效控制。
4、智能控制的应用
智能控制不依赖或不完全依赖控制对象的数学模型,只按实际效果进行控制,在控制中有能力考虑系统的不确定性和精确性,突破了传统控制必须基于数学模型的框架。目前,智能控制在步进电机系统中应用较为成熟的是模糊逻辑控制、神经网络和智能控制的集成。
4.1模糊控制
模糊控制就是在被控制对象的模糊模型的基础上,运用模糊控制器的近似推理等手段,实现系统控制的方法。作为一种直接模拟人类思维结果的控制方式,模糊控制已广泛应用于工业控制领域。与常规控制相比,模糊控制无须精确的数学模型,具有较强的鲁棒性、自适应性,因此适用于非线性、时变、时滞系统的控制。文献[16]给出了模糊控制在二相混合式步进电机速度控制中应用实例。系统为超前角控制,设计无需数学模型,速度响应时间短。
4.2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最佳细分电流,在学习中使用Bayes正则化算法,使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部极小点,有效解决了等步距角细分问题。