隨著社會的發(fā)展，對步進電機控制系統(tǒng)的精度要求越來越高，早期的控制策略已經不能滿足當前系統(tǒng)的需求，為了提高步進電機系統(tǒng)精度和可靠性，展開了步進電機控制策略的研究。下面敘述最廣泛的四個方向：

1、PID控制：它根據(jù)給定值 r( t) 與實際輸出值 c(t) 構成控制偏差 e( t) , 將偏差的比例 、積分和微分通過線性組合構成控制量 ,對被控對象進行控制 ?，F(xiàn)已驗證了該控制法具有較好的動態(tài)響應特性。所制造的PID 控制器具有結構簡單 、魯棒性強 、可靠性高等優(yōu)點 ,但是它無法有效應對系統(tǒng)中的不確定信息 。

2、自適應控制：它是上世紀50年代發(fā)展起來的自動控制領域的分支。隨著控制對象的復雜化 ,當動態(tài)特性不可知或發(fā)生不可預測的變化時，為得到高性能的控制器，根據(jù)步進電機的線性或近似線性模型推導出了全局穩(wěn)定的自適應控制算法 ,。其主要優(yōu)點是容易實現(xiàn)和自適應速度快 ,能有效地克服電機模型參數(shù)的緩慢變化所引起的影響 ,是輸出信號跟蹤參考信號 ，但這些控制算法都嚴重依賴于電機模型參數(shù)

3、矢量控制：矢量控制是現(xiàn)代電機高性能控制的理論基礎 ,可以改善電機的轉矩控制性能 。它通過磁場定向將定子電流分為勵磁分量和轉矩分量分別加以控制 ,從而獲得良好的解耦特性 ,因此 , 矢量控制既需要控制定子電流的幅值 ,又需要控制電流的相位 。

4、智能控制：它突破了必須基于數(shù)學模型的框架的傳統(tǒng)控制方法 ，不依賴或不完全依賴控制對象的數(shù)學模型 ,只按實際效果進行控制 , 在控制中有能力考慮系統(tǒng)的不確定性和精確性，具有較強的魯棒性 、自適應性 。現(xiàn)已有模糊邏輯控制、神經網(wǎng)絡控制在應用中較為成熟。

  a、模糊控制：模糊控制就是在被控制對象的模糊模型的基礎上 ,運用模糊控制器的近似推理等手段 ,實現(xiàn)系統(tǒng)控制的方法 。系統(tǒng)為超前角控制 ,設計無需數(shù)學模型 ,速度響應時間短 。

  b、神經網(wǎng)絡控制：利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整，可以充分逼近任意復雜的非線性系統(tǒng) ,能夠學習和自適應未知或不確定的系統(tǒng) ,具有很強的魯棒性和容錯性 。

目前，很多學者將這些控制技術相互結合，以解決單純控制技術的不足。

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