永磁电机电机控制程序代码 DSP28335电机控制程序案例 永磁同步电机霍尔传感FOC SVP...

永磁电机电机控制程序代码 DSP28335电机控制程序案例 永磁同步电机霍尔传感FOC SVPWM 速度电流双闭环 2 永磁同步正交编码ABZ FOC SVPWM 速度电流双闭环 3 永磁同步无感 FOC SVPWM 速度电流双闭环 4 永磁同步电机磁编码器FOC SVPWM 速度电流双闭环 5三相交流异步VF SVPWM调速控制 6 直流无刷电机霍尔传感方波速度电流双闭环PID控制 7直流无刷无传感方波速度电流双闭环PID控制

最近在调几个DSP28335的电机控制项目,发现不同传感器方案的代码架构差异比想象中大多了。就拿永磁同步电机来说,光是位置检测方案不同,整个观测器和控制算法都得跟着调整。今天咱们就着几个典型方案,看看代码该怎么撸。

先说最常见的霍尔传感FOC方案。初始化阶段有个关键点——霍尔信号极性处理。之前有个坑,某款电机霍尔安装相位差了30度,直接导致转子角度计算翻车。后来在QEP模块配置里加了补偿:

EQep1Regs.QPOSINIT = 0;  // 初始化位置计数器
EQep1Regs.QPOSMAX = 600; // 对应机械角度360°
EQep1Regs.QDECCTL.bit.SWAP = 1; // AB信号交换
EQep1Regs.QEPCTL.bit.PHEN = 1; // 使能位置计数器

霍尔中断里要做六步换向补偿,这里用查表法更稳:

const float HallAngle[6] = {0.0, 60.0, 120.0, 180.0, 240., 300.};
void Hall_ISR(){
    uint16_t state = (GpioDataRegs.GPBDAT >> 10) & 0x07;
    MechAngle = HallAngle[state] * PI / 180;
}

电流环采样别省事,ADC同步触发得卡准点。我们采用EPWM1的SOC触发ADC采样:

EPwm1Regs.ETSEL.bit.SOCAEN = 1; // 使能SOC
EPwm1Regs.ETSEL.bit.SOCASEL = 1; // 计数等于0时触发
EPwm1Regs.ETPS.bit.SOCAPRD = 1; // 单次触发

碰到无感方案时,滑模观测器是必备技能。这段代码实现位置估算:

float est_theta = 0;
void SMO_Update(float ialpha, ibeta){
    float e_alpha = ialpha - est_i_alpha;
    float e_beta = ibeta - est_i_beta;
    
    // 滑模面计算
    float z_alpha = (e_alpha > 0) ? 1 : -1;
    float z_beta = (e_beta > 0) ? 1 : -1;
    
    // 反电动势观测
    emf_alpha = K_SLIDE * z_alpha;
    emf_beta = K_SLIDE * z_beta;
    
    // 角度提取
    est_theta = atan2(emf_beta, emf_alpha);
}

重点说下磁编码器的坑。某次用AS5047P时,SPI读取的14位数据要做奇偶校验:

uint16_t Read_Encoder(){
    SpiRegs.SPITXBUF = 0xFFFF; // 发送读取命令
    while(!SpiRegs.SPISTS.bit.INT_FLAG);
    uint16_t data = SpiRegs.SPIRXBUF;
    
    if((parity_check(data) != (data >>15))){
        ErrorCount++;
        return LastValidData; // 校验失败用上次数据
    }
    return data & 0x3FFF; // 取低14位
}

直流无刷的方波控制反而更考验换相时机。这个换相表实测有效:

const uint16_t CommutationTable[6] = {
    PWM_AH | PWM_BL | PWM_CL_OFF,
    PWM_AH_OFF | PWM_BH | PWM_CL,
    PWM_AL | PWM_BH | PWM_CH_OFF,
    PWM_AL | PWM_BL_OFF | PWM_CH,
    PWM_AH_OFF | PWM_BL | PWM_CH,
    PWM_AH | PWM_BL_OFF | PWM_CL
};

速度环PID别直接用浮点,Q格式定点更靠谱。比如Q15格式处理:

int32_t Speed_PID(int32_t ref, int32_t fbk){
    static int32_t integ = 0;
    int32_t err = ref - fbk;
    
    integ += Ki * err;
    integ = (integ > MAX_INTEG) ? MAX_INTEG : integ;
    
    int32_t output = (Kp * err) + integ;
    return output >> 15; // 转回实际值
}

调试中发现,VF控制的三相异步电机启动时得做电压补偿。这个斜坡函数实测有效:

void VF_RampUp(){
    static float freq = 0;
    if(freq < TargetFreq){
        freq += 0.5; // 0.5Hz步进
        Vout = (freq / BaseFreq) * RatedVoltage;
        Set_PWM_Freq(freq);
    }
}

最后说个血泪教训:所有PWM输出务必配置死区!曾经烧过一打IPM模块才长记性:

EPwm1Regs.DBCTL.bit.OUT_MODE = 0x3; // 上升沿死区
EPwm1Regs.DBRED = DeadTime;  // 上升沿延迟
EPwm1Regs.DBFED = DeadTime;  // 下降沿延迟

代码是死的,电机是活的。实际调试时别迷信仿真数据,上电前先限流,示波器盯相电流波形比看代码管用百倍。不同电机参数差异大,别指望一套参数吃遍天,自适应算法该加还得加。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于拓扑优化中对应力约束的高效处理,通过引入p-范数将局部应力响应转化为全局化度量,结合伴随法精确高效地计算设计变量的敏感度,从而指导结构优化迭代。文中涵盖了有限元建模、应力评估、敏感度推导与数值实现等关键步骤,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事结构设计、拓扑优化及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①实现三维结构在应力约束下的拓扑优化;②掌握伴随法在敏感度分析中的应用;③理解p-范数在全局应力构建中的作用机制;④为科研项目或工程问题提供可复现的Matlab代码支持与算法验证平台。; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法基础知识,逐步调试Matlab代码,重点关注敏感度计算模块与有限元求解的耦合逻辑,推荐通过简单算例验证后扩展至实际工程模型应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值