【84】004 开环Foc驱动无刷电机

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1 引言

        本博客是为了记录自己在无人机公司中,所涉及的技术栈,博客既是记录自己的成长轨迹,亦是总结所学,便于后续持续学习进步。

        实验使用到了STM32F407 + EG2133三相独立半桥驱动芯片 + MT6701磁性角度编码器芯片 + 无刷电机(10对极)无刷电机,本博客记录的是Foc开环驱动无刷电机转动实验过程,记录可能理解浅薄,请多包涵。

2 实验记录

        在进行开环foc驱动无刷电机过程中,遇到的记录点如下。

(1)foc驱动无刷电机转动,无需校准转子位置,转子在任何位置都可以。

        原因是foc开始驱动转子转动时,首先通过软电角度生成器不断累计角度,磁场矢量随之旋转,在未来的某一刻总能抓住转子,驱动转子转动。

时间轴:
t=0: 磁场在0°,转子在30° → 夹角30°,有微弱力矩
t=1ms: 磁场转到10°,转子还在30° → 夹角20°,力矩增大
t=2ms: 磁场转到20°,转子开始跟随 → 夹角变小,进入同步

(2)foc驱动无刷电机,需要增加软角度生成器,使得转子先转动起来。

        原因是转子初始时是静止的,此时即使角度传感器,但因为转子未转动,此时得到的角速度就是0 rad/s。如果将0 rad/s输入clark和park变换,那么得到的输出是一个定值,磁场矢量不会旋转变化,就无法驱动转动转动。因此需要实现一个软件角度生成器,逐步累加角度,然磁场缓慢变化,用以驱动转子转动。

(3)软角度生成器注意点

1角度生成速度不宜过快,此会导致转子跟不上变化的旋转磁场
2公式:θ = current_rad_s + ∫ accel*dt
3注意单位,rad_s那么积分的时间也必须是s,如果获取的是ms或us,那么也要转换成s才行
4开环foc驱动时,目标角速度不要太大,否则会失速

(4)代码说明

// 本实验中pwm周期是10KHz ,故每次进入motorTsk_foc_open_update函数都是0.1ms

void motorTsk_foc_open_update(void)

{

    ......

    // ===== 1. 计算实际时间步长 =====
    curr_tick_us = fc_timer_get_us();
    if (last_tick_us == 0)
    {
        last_tick_us = curr_tick_us;
        return;
    }

    // 单位需是s
    dt = (float)(curr_tick_us - last_tick_us) / 1000000.0f;
    if (dt > 0.001f)  dt = 0.001f;  // 防跳变


    last_tick_us = curr_tick_us;
    // ===== 2. 角速度缓慢加速(软启动) =====
    if (current_speed_rad_s < target_speed_rad_s)
    {
        current_speed_rad_s += accel * dt; // 积分
        if (current_speed_rad_s > target_speed_rad_s)
        {
            current_speed_rad_s = target_speed_rad_s;
        }
    }

    // ===== 3. 角度累加(平滑) =====
    s_elc_angle_rad += current_speed_rad_s * dt; // 角速度对时间积分得到角度
    if (s_elc_angle_rad > 6.2832f)  s_elc_angle_rad -= 6.2832f; // 弧度归一化
    

    // 进行clark变换和park变换

    ......

}

3 实验代码

 完整的代码在:git clone https://gitee.com/a1410898565/foc_pro.git

代码片段如下:

void motorTsk_foc_open_update
(
    void
)
{
    static float        angle_rad               = 0.0f;
    static float        motor_voltage           = 0.8f;      // 电压幅值 (0.0~1.0)
    static uint32_t     last_tick_us            = 0;
    uint32_t            curr_tick_us            = 0;
    float               dt                      = 0.0f;
    static float        current_speed_rad_s     = 0.0f;
    float               target_speed_rad_s      = 1000.0f;  // 目标速度 2000 rad/s (≈191 RPM)
    float               accel                   = 200.0f;   // 软启动加速度 200 rad/s²


    // ===== 1. 计算实际时间步长 =====
    curr_tick_us = fc_timer_get_us();
    if (last_tick_us == 0)
    {
        last_tick_us = curr_tick_us;
        return;
    }

    // 此中断是10kHz中断时间是0.1ms
    // 15438802us - 15436320us = 2482us
    // 2.482ms =  2482us /1000
    // 0.002482s =  2482us /1000000
    dt = (float)(curr_tick_us - last_tick_us) / 1000000.0f;
    if (dt > 0.001f)
    {
        dt = 0.001f;  // 防跳变
    }
    last_tick_us = curr_tick_us;

    // ===== 2. 缓慢加速(软启动) =====
    if (current_speed_rad_s < target_speed_rad_s)
    {
        current_speed_rad_s += accel * dt;
        if (current_speed_rad_s > target_speed_rad_s)
        {
            current_speed_rad_s = target_speed_rad_s;
        }
    }

    // ===== 3. 角度累加(平滑) =====
    s_elc_angle_rad += current_speed_rad_s * dt;
    if (s_elc_angle_rad > 6.2832f)
    {
        // 弧度归一化
        s_elc_angle_rad -= 6.2832f;
    }

    // ===== 4. clark 和 park变换 =====
    foc_clark_and_park_transf(PWM_HALF*0.2, 0.0f, s_elc_angle_rad, &s_duty_a, &s_duty_b, &s_duty_c);

    s_duty_a += PWM_HALF;
    s_duty_b += PWM_HALF;
    s_duty_c += PWM_HALF;

    // ===== 5. 限制占空比 =====
    s_duty_a = CONSTRAIN_VALUE(s_duty_a, PWM_MIN, motor_voltage*PWM_FULL);
    s_duty_b = CONSTRAIN_VALUE(s_duty_b, PWM_MIN, motor_voltage*PWM_FULL);
    s_duty_c = CONSTRAIN_VALUE(s_duty_c, PWM_MIN, motor_voltage*PWM_FULL);

    // ===== 6. 更新PWM =====
    TIM1->CCR1 = (uint32_t)s_duty_a;
    TIM1->CCR2 = (uint32_t)s_duty_b;
    TIM1->CCR3 = (uint32_t)s_duty_c;
}

4 实验记录

        下图所示为本实验驱动转动效果。

YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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