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，自动化步进电机***，PS0的参数调整变得简略而易行，更合适于核算机编程。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，步进电机***，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。
自适应控制自适应控制是在 20 世纪 50 年***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 ，安防步进电机***，当动态特性不可知或发生不可预测的变化时 ，为得到的控制器而产生的 。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 。
步距角：对应一个脉冲信号，电机转子转过的角位移用θ表示。θ=360度/（转子齿数*运行拍数），以常规二、四相，转子齿为50齿电机为例。四拍运行时步距角为θ=360度/（50*4）=1.8度（俗称整步），八拍运行时步距角为θ=360度/（50*8）=0.9度（俗称半步）。4、***转矩：电机在不通电状态下，电机转子自身的锁定力矩（由磁场齿形的谐波以及机械误差造成的）。
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