60步进电机的优化计划，充分使用SA算法能够找到大局长处的特色和GA收敛速度快的长处。这些缺点使步进电机只能应用在一些要求较低的场合,对要求较高的场合,只能采取闭环控制,增加了系统的复杂性,这些缺点严重限制了步进电机作为优良的开环控制组件的有效利用。1988年美国的Harth等人提出一种处理组合优化、形式匹配等疑问的随机并行优化算法一Alopex算法，这是一种启示和随机优化相联系的优化算法，它既战胜了传统的直接法堕入部分长处的缺点，又战胜了SA算法收敛缓慢的缺乏。初次将Alopex优化算法用在轿车空调机用永磁直流电动机的优化计划中，并获得了满意作用。
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。相形之下，PSO不光具有GA的大局寻优才干，而旦经过参数调整PS0还具有较强的部分寻优才干。
因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。通常情况下，一根绕成圈状的金属丝叫做螺线管，而在电机中，绕在齿上的金属丝则叫做绕组、线圈、或相。粒子群优化算法（PS0）是一种全新优化算法，在60步进电机优化中的使用并不深化。依据这一原理，用VB编制了直线感应60步进电机优化计划程序，对双方非磁性次级直线感应60步进电机进行了优化，成果功率因数、同步功率较初始计划都有显着改善。
在九十年代中期的到了较大的发展。因为没有个别杂交、变异等杂乱操作，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。主要应用在工业、航天、机器人、精密测量等领域,如跟踪卫1星用光电经纬仪、军1用仪器、通讯和雷达等设备,细分驱动技术的广泛应用,使得电机的相数不受步距角的限制,为产品设计带来了方便。目前在步进电机的细分驱动技术上,采用斩波恒流驱动,仪脉冲宽度调制驱动、电流矢量恒幅均匀旋转驱动控制止,,几大大提高步进电机运行运转精度,使步进电机在中、小功率应用领域向高速且精密化的方向发展。
***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 。8度（俗称整步），八拍运行时步距角为θ=360度/（50*8）=0。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 。