Tehnologija krmiljenja linearnega motornega pogona
Sistem za linearno uporabo motorja mora imeti ne le linearni motor z dobrim delovanjem, temveč tudi nadzorni sistem, ki lahko doseže tehnične in ekonomske zahteve v varnih in zanesljivih pogojih. Z razvojem tehnologije samodejnega nadzora in mikroračunalniške tehnologije je vedno več kontrolnih metod za linearne motorje. Raziskave o tehnologiji za nadzor linearnih motorjev lahko v osnovi razdelimo na tri vidike: ena je tradicionalna tehnologija nadzora, druga je sodobna tehnologija nadzora, tretja pa je tehnologija inteligentnega nadzora.
Tradicionalne tehnologije za nadzor, kot sta PID povratna kontrola in nadzor ločevanja, se pogosto uporabljajo v AC servo sistemih. Med njimi PID nadzor vključuje pretekle, sedanje in prihodnje informacije v dinamičnem procesu nadzora, konfiguracija pa je skoraj optimalna in ima močno robustnost. To je najbolj osnovna metoda krmiljenja v AC servo motornem pogonu. Da bi izboljšali nadzorni učinek, se pogosto uporabljajo tehnike kontrole ločevanja in vektorske kontrole.
Tradicionalna tehnika krmiljenja je enostavna in učinkovita pod pogojem, da je predmetni model določen, se ne spreminja in je linearan ter da so pogoji delovanja in delovno okolje konstantni. Pri visokozmogljivih visoko zmogljivih aplikacijah z visoko zmogljivostjo pa je treba upoštevati spremembe v strukturi objekta in parametrih. Različni nelinearni učinki, spremembe v delovnem okolju in okoljske motnje, kot so časovno spremenljivi in negotovi dejavniki, lahko dosežejo zadovoljive rezultate nadzora. Zato je sodobna tehnologija nadzora pritegnila veliko pozornost pri raziskavah linearnega krmiljenja servo motorjev. Pogosto uporabljene metode nadzora so: prilagodljivo krmiljenje, krmiljenje spremenljive strukture drsnega načina, robustno krmiljenje in inteligentno krmiljenje.
V zadnjih letih so bile v nadzor linearnih pogonskih sistemov uvedene tudi inteligentne nadzorne metode, kot sta nadzor mehke logike in nadzor nevronske mreže. Trenutno je to predvsem kombinacija mehke logike, nevronske mreže z obstoječimi metodami nadzora, kot sta PID in H∞ kontrola, in se učita drug od drugega, da bi dosegla boljše nadzorne zmogljivosti [3].
