Abstract Stepper motors are used in robotic applications, industrial machines, and many different application areas. Mechanical resonance problems occur in the control of stepper motors at low speeds. In the control of robotic systems with nonlinear characteristics, conventional control methods are inadequate. Single link manipulators are the most basic structure used in the identification and control of the nonlinear load in robotic systems. In this study, the control of single link manipulator was performed using the stepper motor. As in a real system, the single link manipulator is modelled by connecting to the stepper motor via the gearbox. An Artificial Neural Network (ANN)-based NARMA-L2 controller was preferred for the control of the stepper motor. The NARMA-L2 controller offers superior performance especially in the control of nonlinear loads. Firstly, simulation of the single link manipulator and the stepper motor, which also included resonance moments, was carried out in the MATLAB/Simulink environment. Then the training data of the NARMA-L2 controller was created and the training process was realized. Position control of the stepper motor was performed in MATLAB/Simulink environment using conventional control method and NARMA-L2 controller. The simulation results were obtained at three different speeds and for different angle values. By comparing the conventional control method with the proposed control method, the superior performance of the NARMA-L2 controller in the speed and position control of the motor was demonstrated.

中文翻译：

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用于具有低速共振阻尼的单连杆机械手步进电机的 narma-L2 控制器

摘要 步进电机用于机器人应用、工业机器和许多不同的应用领域。在低速控制步进电机时会出现机械共振问题。在具有非线性特性的机器人系统的控制中，传统的控制方法是不够的。单连杆机械手是用于机器人系统中非线性负载识别和控制的最基本结构。在这项研究中，单连杆机械手的控制是使用步进电机进行的。在真实系统中，单连杆机械手是通过齿轮箱连接到步进电机来建模的。基于人工神经网络 (ANN) 的 NARMA-L2 控制器是步进电机控制的首选。纳尔马-L2 控制器提供卓越的性能，尤其是在控制非线性负载方面。首先，在 MATLAB/Simulink 环境中对单连杆机械手和步进电机进行仿真，其中也包括共振力矩。然后创建NARMA-L2控制器的训练数据并实现训练过程。步进电机的位置控制是在 MATLAB/Simulink 环境中使用传统控制方法和 NARMA-L2 控制器进行的。模拟结果是在三种不同的速度和不同的角度值下获得的。通过将传统控制方法与提出的控制方法进行比较，证明了 NARMA-L2 控制器在电机速度和位置控制方面的优越性能。在 MATLAB/Simulink 环境中进行了单连杆机械手和步进电机的仿真，其中还包括共振力矩。然后创建NARMA-L2控制器的训练数据并实现训练过程。步进电机的位置控制是在 MATLAB/Simulink 环境中使用传统控制方法和 NARMA-L2 控制器进行的。模拟结果是在三种不同的速度和不同的角度值下获得的。通过将传统控制方法与提出的控制方法进行比较，证明了 NARMA-L2 控制器在电机速度和位置控制方面的优越性能。在 MATLAB/Simulink 环境中进行了单连杆机械手和步进电机的仿真，其中还包括共振力矩。然后创建NARMA-L2控制器的训练数据并实现训练过程。步进电机的位置控制是在 MATLAB/Simulink 环境中使用传统控制方法和 NARMA-L2 控制器进行的。模拟结果是在三种不同的速度和不同的角度值下获得的。通过将传统控制方法与提出的控制方法进行比较，证明了 NARMA-L2 控制器在电机速度和位置控制方面的优越性能。然后创建NARMA-L2控制器的训练数据并实现训练过程。步进电机的位置控制是在 MATLAB/Simulink 环境中使用传统控制方法和 NARMA-L2 控制器进行的。模拟结果是在三种不同的速度和不同的角度值下获得的。通过将传统控制方法与提出的控制方法进行比较，证明了 NARMA-L2 控制器在电机速度和位置控制方面的优越性能。然后创建NARMA-L2控制器的训练数据并实现训练过程。步进电机的位置控制是在 MATLAB/Simulink 环境中使用传统控制方法和 NARMA-L2 控制器进行的。模拟结果是在三种不同的速度和不同的角度值下获得的。通过将传统控制方法与提出的控制方法进行比较，证明了 NARMA-L2 控制器在电机速度和位置控制方面的优越性能。