霍尔传感器自学习原理解析

霍尔传感器自学习（Hall Sensor Auto-Calibration）的核心原理是通过 控制电机旋转+实时采样霍尔信号与电气角度的关系，自动识别霍尔安装的 机械偏移量 和 相序方向（CW/CCW）。以下是具体算法实现和步骤解析：

---

一、霍尔自学习的核心目标

1. 确定电气角度偏移（sensor_offset）
   • 补偿霍尔安装位置与电机磁极的机械偏差。
2. 检测相序方向（sensor_direction）
   • 判断霍尔信号变化方向是否与电机旋转方向匹配（避免反向控制）。

---

二、自学习算法流程（以SimpleFOC为例）

1. 初始化准备

• 硬件配置：
  • 电机三相连接驱动器，霍尔信号接入MCU中断引脚。
  • 确保电机可自由旋转（无机械阻挡）。
• 参数设置：

  motor.voltage_sensor_align = 3.0;  // 对齐电压（V）
  motor.sensor_direction = Direction::UNKNOWN;  // 方向待检测
  motor.sensor_offset = NOT_SET;     // 偏移量待计算
  

2. 开环旋转电机

• 施加固定电压：
  通过PWM输出使电机以低速匀速旋转（避免失步）。

  setPWM(voltage_sensor_align);  // 施加对齐电压
  

3. 数据采样

• 记录霍尔边沿与电气角度的映射：
  在电机旋转时，实时记录：

  • 霍尔信号跳变时的电气角度（来自反电动势或编码器）。
  • 霍尔状态组合（如 0b101, 0b001 等）。

  示例数据：