神經網絡是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整的方法 。它可以充分逼近任意復雜的非線性系統，能夠學習和自適應未知或不確定的系統 ，具有很強的魯棒性和容錯性，因而在步進電機系統中得到了廣泛的應用 。將神經網絡用于實現步進電機細分電流 ，在學習中使用 bayes 正則化算法 ，使用權值調整技術避免多層前向神經網絡陷入局部點 ，剎車步進電機，有效解決了等步距角細分問題 。
步進電機的輸出力矩隨著脈沖頻率的上升而下降，剎車步進電機，啟動頻率越高，啟動力矩就越小，帶動負載的能力越差，啟動時會造成失步，而在停止時又會發生過沖。要使步進電機快速的達到所要求的速度又不失步或過沖，其關鍵在于使加速過程中，剎車步進電機多少錢，加速度所要求的力矩既能充分利用各個運行頻率下步進電機所提供的力矩，又不能超過這個力矩。因此，步進電機的運行一般要經過加速、勻速、減速三個階段，要求加減速過程時間盡量的短，恒速時間盡量長。---是在要求快速響應的工作中，從起點到終點運行的時間要求短，這就必須要求加速、減速的過程短，而恒速時的速度高。
步進電動機的結構形式和分類方法較多，一般按勵磁方式分為磁阻式、永磁式和混磁式三種；按相數可分為單相、兩相、三相和多相等形式。在我國所采用的步進電機中以反應式步進電機為主。步進電機的運行性能與控制方式有密切的關系，步進電機控制系統從其控制方式來看，可以分為以下三類：開環控制系統、閉環控制系統、半閉環控制系統。半閉環控制系統在實際應用中一般歸類于開環或閉環系統中。
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