HFI高频方波注入方案stm32f405 无感FOC控制 直接闭环启动 永磁同步电机无感控制...

HFI高频方波注入方案stm32f405 无感FOC控制 直接闭环启动 永磁同步电机无感控制,0速带载启动,堵转保持扭矩 低速HFI, 高速SMO,全速域运行。 基于stm32f405。 高频注入零速启动三步走: 1 .先是高频注入,角度估算收敛。 2.脉冲NS磁极辨识。 3 .角度,速度双闭坏零速启动运行。 包括完整的cubemx配置文件,mdk工程,原理图和开发笔记,初始角度检测仿真,代码全C语言,宏定义选项均有中文注释,方便我植到自己的项目中。 内涵升级版hfi程序和新的foc程序框架,新版hfi程序速度波动更小。

玩过无感FOC的朋友都知道,零速带载启动是个头疼的问题。最近在STM32F405上折腾出一套靠谱方案:高频方波注入+滑模观测器混合方案,实测零速带载5牛米稳稳启动,堵转时扭矩能保持住不抖。今天咱们扒一扒这个方案的代码实现。

先说核心架构:低速用高频注入(HFI),高速切滑模观测器(SMO)。切换点在200转左右,这个阈值在motorctrl.h里通过#define SPEEDSWITCH_THRESHOLD调。关键点在于两种观测器的无缝衔接,代码里用了状态机管理:

void Observer_Switch(uint16_t speed){
    static uint8_t observer_state = HFI_MODE;
    if(speed > SPEED_SWITCH_THRESHOLD && observer_state == HFI_MODE){
        HFI_Disable();
        SMO_Enable();
        observer_state = SMO_MODE;
    } 
    // 切换回HFI需要速度低于阈值且持续5个周期
    else if(...){...} 
}

这段状态机藏在定时器中断里每毫秒执行一次,注意切换时的滤波处理,直接暴力切换会抖得亲妈都不认识。

重点说下高频注入三步走。启动时先怼个1kHz的方波到γ轴,在hfi_inject.c里能看到注入逻辑:

void HFI_InjectPulse(){
    static uint8_t pulse_sign = 0;
    V_alfa = (pulse_sign) ? INJECT_AMP : -INJECT_AMP;
    pulse_sign ^= 1;
}

注入幅值别超过电机额定电压的30%,实测12V电机用3.6V注入效果最佳。角度收敛判断是个技术活,代码里用方差计算器判断角度是否稳定:

if(angle_variance < 0.05f){
    HFI_Status |= ANGLE_CONVERGED_FLAG;
}

磁极辨识阶段要特别注意,这个在pole_identify.c里的骚操作:

void Pole_Detection(){
    // 先给个d轴正向脉冲
    FOC_SetVoltage(6, 0);
    delay_ms(5);
    current_peak = Get_PhaseCurrentPeak();
    
    // 再给反向脉冲对比响应电流
    FOC_SetVoltage(-6, 0);
    delay_ms(5);
    if(Get_PhaseCurrentPeak() > current_peak){
        Motor.pole_flag = N_POLE;
    } else {
        Motor.pole_flag = S_POLE; 
    }
}

这里有个坑:脉冲宽度不能超过10ms,否则可能让电机抽搐。实测5ms脉冲+双电阻采样方案最稳。

双闭环启动时的电流环参数要够硬核,在current_loop.c里看到这样的配置:

// 电流环PI参数
#define D_AXIS_KP  12.5f
#define D_AXIS_KI  1500.0f
#define Q_AXIS_KP  8.3f
#define Q_AXIS_KI  1200.0f

注意d轴参数比q轴激进,这是为了在启动时优先稳住转子位置。新版代码在hfi观测器里加了个滑动均值滤波器,速度波动从±3rpm压到±1rpm以内:

float Get_SmoothSpeed(){
    static float speed_buf[8];
    static uint8_t index = 0;
    
    speed_buf[index++] = raw_speed;
    if(index >=8 ) index = 0;
    
    return Moving_Average(speed_buf, 8);
}

这个滤波器放在速度计算之后、PI控制器之前,效果立竿见影。

工程文件里有个hficalibration工具,自动扫描最优注入频率。通过修改hfifreq_table数组,可以适配不同电感特性的电机:

const uint16_t hfi_freq_table[] = {800,1000,1200,1500};

实测1200Hz在大多数PMSM上表现良好,但对某些IPM电机可能需要调整到800Hz。

最后说下堵转保持功能,在zerospeedhold.c里有个扭矩维持算法:

void Torque_Hold(){
    if(speed < 5 && speed_set == 0){
        Iq_ref = sign(Iq_ref) * SATURATE(fabs(Iq_ref), MAX_HOLD_CURRENT);
        HFI_InjectPulse(); // 持续注入维持角度观测
    }
}

这里的关键是维持最小必要的高频注入,既能保持角度观测,又不会让电机过热。代码里设置了MAXHOLDCURRENT参数,建议设为额定电流的20%。

整套工程在CubeMX里配置了HRTIM配合ADC双采样触发,具体触发时序在hrtim_config.png里有标注。ADC采样窗口要卡在PWM波形的中间位置,这个配置不对的话电流采样全是噪声。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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