由于步进电机是一个把电脉冲转换成离散的机械运动的装置，具有很好的数据控制特性，因此，计算机成为步进电机的理想驱动源，随着微电子和计算机技术的发展，软硬件结合的控制方式成为了主流，即通过程序产生控制脉冲,驱动硬件电路。单片机通过软件来控制步进电机，更好地挖掘出了电机的潜力。因此，用单片机控制步进电机已经成为了一种必然的趋势，也符合数字化的时代趋。

自适应控制是在 20 世纪 50 年代发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 ,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 。文献将闭环反馈控制与自适应控制结合来检测转子的位置和速度 , 通过反馈和自适应处理 ,按照优化的升降运行曲线 , 自动地发出驱动的脉冲串 ，提高了电机的拖动力矩特性 ，同时使电机获得更的位置控制和较高较平稳的转速 。

神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整的方法 。它可以充分逼近任意复杂的非线性系统，能够学习和自适应未知或不确定的系统 ，具有很强的鲁棒性和容错性，因而在步进电机系统中得到了广泛的应用 。将神经网络用于实现步进电机细分电流 ，在学习中使用 Bayes 正则化算法 ,使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部点 ，有效解决了等步距角细分问题 。

许多汽车制动元件的检测，例如液压制动系中制动主缸助力器总成的检测，气压制动系中气制动阀的检测，在测试系统中需要用到电机推动滚珠丝杠来模拟在实际汽车制动时踩下制动踏板进行制动的过程，滚珠丝杠推动主缸或者制动阀使其达到汽车制动时所需要的各种工作状态，以便来测试各种性能。

而步进电机由于角位移与输入脉冲严格成正比关系，在其运动过程中没有累计误差，跟随性良好，因此选择步进电机是汽车制动元件测试系统中性能较好的执行元件。系统硬件组成有位移传感器，力传感器，步进电机；控制采用工控机和数据采集卡。