众所周知，步进电机在各个领域都有着应用场景，其主要的优势还是在于可操作性和准确性。不同的运行场景下，所需要配置的运行参数不尽相同，以合理的运行参数去配置，可以让我们在调试过程中少走很多的弯路。

对于常见的运行任务模型来说，一个运行任务涉及到的就是电机加速，减速，运行3个阶段。组合起来完成要求运行的参数。加速和减速阶段就包含了运行的启动速度，停止速度，最大速度和加速度这几个参数的适配。例如速度也快，步数短，加速度小，这样设置下去很可能电机在加速度过程中，就走完了要求的步数，加速过程不完整，即使设置速度再快，也没有达到预期的高速运行效果。 这个时候就需要计算控制器的速度要求，匹配对应的加减速度，以达到高速运行的要求。

以PMC007CXSP2的pp模式为例，运行能够以梯形加速的方式，匀加/减速到启动/停止速度，方便我们对参数进行运算。需要配置的参数就是启动速度，停止速度，加速度，最大速度和步进距离。那么根据运行特点我们知道，当刚刚好加速完成就进行减速完成的步进距离，就是最短的步数要求。步数再小的话，加减速过程就不完全。以加速过程为例:

其次启动速度和停止速度要小于，最大速度。 且启动速度/停止速度/加速度/最大速度都必须大于600。例如设置启动速度5000pps，最大速度10000pps，加速度160000pps，通过计算可得知加速时间为0.09375s，步进距离为1172个脉冲。

附上python的计算代码。

import sys


def acce_min():  # 最小加速度计算
    v_max = int(input('输入最大速度（整数）'))
    s = int(input('输入运行步数（整数）'))
    v0 = 1000  # 默认值
    t = s / 2 * 2 / (v0 + v_max)
    a = (v_max - v0) / t
    print('需要设置的最小加速度为{}pps'.format(a))


def s_min():  # 最小脉冲计算
    v_max = int(input('输入最大速度（整数）：'))
    a = int(input('输入加速度值（整数）：'))
    v0 = 1000  # 默认值
    t = (v0 + v_max) * a
    s = v0 * t + a * t * t / 2
    print('需要设置的最小步数为{}pp'.format(s))


if __name__ == '__main__':
    while 1:
        print()
        E = '请选择测试项 '
        print(E.center(22, '*'))
        print('1:确定速度和加速步数，计算最小加速度：')
        print('2:确定速度和加速度，计算最小加速步数：')
        print('0:退出测试')
        operation_code = input('请输入：')
        if operation_code == '1':
            acce_min()
        elif operation_code == '2':
            s_min()
        elif operation_code == '0':
            sys.exit('测试程序已退出')
        else:
            print('输入错误，请重新输入')