【电机控制】七段式SVPWM扇区、矢量作用时间计算——对比simplefoc与Ti例程

【电机控制】七段式SVPWM扇区、矢量作用时间计算——对比simplefoc与Ti例程


文章目录

  • 前言
  • 一、simplefoc——通过角度找扇区
    • 1.通过角度找扇区理论
      • 1.通过角度找扇区
      • 2.矢量作用时间计算
      • 3.矢量切换时间计算——七段式
    • 2.simplefoc代码
    • 3.解读simplefoc代码
      • 1.通过角度找扇区
      • 2.矢量作用时间计算
  • 二、TI——通过Uα、Uβ找扇区
    • 1.通过Uα、Uβ找扇区理论
    • 2.TI代码
    • 3.解读TI代码
      • 1.ABC赋值
      • 2.找扇区
      • 3.矢量作用时间计算
      • 4.矢量切换时间计算——七段式
  • 三、参考文章
  • 总结


前言

【电机控制】直流有刷电机、无刷电机汇总——持续更新
使用工具:
1.得力万用表


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、simplefoc——通过角度找扇区

1.通过角度找扇区理论

1.通过角度找扇区

在这里插入图片描述

2.矢量作用时间计算

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Udc表示电源电压(在代码中是voltage_limit),Uref表示设置的力矩大小(在代码中是target_voltage),Ts表示PWM周期(代码中没有把Ts体现出来,代码中的T1、T2是周期的百分比)。

3.矢量切换时间计算——七段式

与下列TI计算的七段式相同,不同的是TI做了优化处理

在这里插入图片描述

2.simplefoc代码

	sector = (angle_el / _PI_3) + 1;
	T1 = _SQRT3*_sin(sector*_PI_3 - angle_el) * Uout;
	T2 = _SQRT3*_sin(angle_el - (sector-1.0)*_PI_3) * Uout;
	T0 = 1 - T1 - T2;
	
	// calculate the duty cycles(times)
	switch(sector)
	{
		case 1:
			Ta = T1 + T2 + T0/2;
			Tb = T2 + T0/2;
			Tc = T0/2;
			break;
		case 2:
			Ta = T1 +  T0/2;
			Tb = T1 + T2 + T0/2;
			Tc = T0/2;
			break;
		case 3:
			Ta = T0/2;
			Tb = T1 + T2 + T0/2;
			Tc = T2 + T0/2;
			break;
		case 4:
			Ta = T0/2;
			Tb = T1+ T0/2;
			Tc = T1 + T2 + T0/2;
			break;
		case 5:
			Ta = T2 + T0/2;
			Tb = T0/2;
			Tc = T1 + T2 + T0/2;
			break;
		case 6:
			Ta = T1 + T2 + T0/2;
			Tb = T0/2;
			Tc = T1 + T0/2;
			break;
		default:  // possible error state
			Ta = 0;
			Tb = 0;
			Tc = 0;
	}
	
	TIM_SetCompare1(TIM2,Ta*PWM_Period);
	TIM_SetCompare2(TIM2,Tb*PWM_Period);
	TIM_SetCompare3(TIM2,Tc*PWM_Period);

3.解读simplefoc代码

1.通过角度找扇区

	sector = (angle_el / _PI_3) + 1;

2.矢量作用时间计算

	T1 = _SQRT3*_sin(sector*_PI_3 - angle_el) * Uout;
	T2 = _SQRT3*_sin(angle_el - (sector-1.0)*_PI_3) * Uout;
	T0 = 1 - T1 - T2;
		switch(sector)
	{
		case 1:
			Ta = T1 + T2 + T0/2;
			Tb = T2 + T0/2;
			Tc = T0/2;
			break;
		case 2:
			Ta = T1 +  T0/2;
			Tb = T1 + T2 + T0/2;
			Tc = T0/2;
			break;
		case 3:
			Ta = T0/2;
			Tb = T1 + T2 + T0/2;
			Tc = T2 + T0/2;
			break;
		case 4:
			Ta = T0/2;
			Tb = T1+ T0/2;
			Tc = T1 + T2 + T0/2;
			break;
		case 5:
			Ta = T2 + T0/2;
			Tb = T0/2;
			Tc = T1 + T2 + T0/2;
			break;
		case 6:
			Ta = T1 + T2 + T0/2;
			Tb = T0/2;
			Tc = T1 + T0/2;
			break;
		default:  // possible error state
			Ta = 0;
			Tb = 0;
			Tc = 0;
	}

二、TI——通过Uα、Uβ找扇区

1.通过Uα、Uβ找扇区理论

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

若A、B、C、任意一个不等式大于0,则为1,反之则为0
在这里插入图片描述

2.TI代码

void  SVPWM_Gen(SVGEN *v)
{
	v->tmp1= v->Ubeta;															
	v->tmp2= _IQdiv2(v->Ubeta) + _IQmpy(_IQ(0.866),v->Ualpha);					
  	v->tmp3= v->tmp2 - v->tmp1;													
																			
	v->VecSector=3;															
	v->VecSector=(v->tmp2> 0)?( v->VecSector-1):v->VecSector;					
	v->VecSector=(v->tmp3> 0)?( v->VecSector-1):v->VecSector;						
	v->VecSector=(v->tmp1< 0)?(7-v->VecSector) :v->VecSector;						
																			
	 if(v->VecSector==1 || v->VecSector==4)                                 
      {   
      		v->Ta= v->tmp2; 													
      		v->Tb= v->tmp1-v->tmp3; 											
      		v->Tc=-v->tmp2;														
      }								    										   																				
    else if(v->VecSector==2 || v->VecSector==5)                                   
      {   
      		v->Ta= v->tmp3+v->tmp2; 												
      		v->Tb= v->tmp1; 														
      		v->Tc=-v->tmp1;														
      }																	   																					
    else  if(v->VecSector==3 || v->VecSector==6)   
		
      {   
      		v->Ta= v->tmp3; 														
      		v->Tb=-v->tmp3; 														
      		v->Tc=-(v->tmp1+v->tmp2);												
      }							
	 else
	 {
			v->Ta=0;
			v->Tb=0;
			v->Tc=0;
	 }
}	

3.解读TI代码

1.ABC赋值

	v->tmp1= v->Ubeta;															
	v->tmp2= _IQdiv2(v->Ubeta) + _IQmpy(_IQ(0.866),v->Ualpha);					
  	v->tmp3= v->tmp2 - v->tmp1;			

这里TI开始进行优化,将传统的ABC稍作修改,
其中,A不变,为Uβ;
B为二分之根号三Uα+二分之一Uβ;
C为二分之根号三Uα-二分之一

2.找扇区

找扇区的方式也与传统的N=4C+2B+A不一样
先将其赋值为3再做判断

	v->VecSector=3;															
	v->VecSector=(v->tmp2> 0)?( v->VecSector-1):v->VecSector;					
	v->VecSector=(v->tmp3> 0)?( v->VecSector-1):v->VecSector;						
	v->VecSector=(v->tmp1< 0)?(7-v->VecSector) :v->VecSector;	

若A<0,则7-N,反之不变
若B>0,则N-1,反之不变
若C>0,则N-1,反之不变

3.矢量作用时间计算

这里也与传统的计算不同,舍弃掉了根号三*Ts/Udc
我们只看第一扇区与第四扇区,将画圈部分舍弃

在这里插入图片描述

4.矢量切换时间计算——七段式

将剩余部分的Tx与Ty代入到下列公式,下列公式也需要将Ts去掉,除以4去掉,再取反
例如:
第一扇区
Sa=Tx+Ty=根号三/2Uα+1/2Uβ=B
Sb=-Tx+Ty=3/2Uβ-根号三/2Uα=A-B
Sc=-Tx-Ty=-B

第四扇区
Sa=-Tx-Ty=根号三/2Uα+1/2Uβ=B
Sb=-Tx-Ty=3/2Uβ-根号三/2Uα=A-B
Sc=Tx+Ty=-B

此时,我们会发现,第一扇区与第四扇区的矢量作用时间的计算是一样的,也就是说,TI工程师是将ABC处赋值做了处理,对算法进行了优化。
我在这里举例第一扇区与第四扇区,同理可得第二扇区与第五扇区,第三扇区与第六扇区。

	 if(v->VecSector==1 || v->VecSector==4)                                 
      {   
      		v->Ta= v->tmp2; 													
      		v->Tb= v->tmp1-v->tmp3; 											
      		v->Tc=-v->tmp2;														
      }		

在这里插入图片描述

三、参考文章

SVPWM分析、各个扇区详细计算以及Matlab仿真
FOC - SVPWM扇区判断
如何在TI官网上寻找DSP的例程
[问答] F28335电机矢量控制例程,svpwm生成中的一个问题如何解答
基于TMS320F28335的五段式和七段式SVPWM实现方法

总结

本文仅仅简单介绍了【电机控制】七段式SVPWM扇区、矢量作用时间计算——对比simplefoc与Ti例程,评论区欢迎讨论。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/593529.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

关于YOLO8学习(四)模型转换为ncnn

前文 关于YOLO8学习(一)环境搭建,官方检测模型部署到手机 关于YOLO8学习(二)数据集收集,处理 关于YOLO8学习(三)训练自定义的数据集 简介 本文将会讲解: (1)如何通过PyCharm,进行pt模型的转换,最后输出一个适合手机端使用的模型 开发环境 win10、python 3.11…

[ARM系列]coresight(一)

原文链接 目的&#xff1a;对复杂SOC实现debug和trace的架构 典型环境 包含&#xff1a;2个ARM core&#xff0c;一个DSP&#xff0c;众多coresight组件 coresight组件实现对core、DSP的debug和trace功能 环境中包含3个通路 trace通路&#xff1a;将core和DSP内部信息输出到…

【机器学习-21】集成学习---Bagging之随机森林(RF)

【机器学习】集成学习---Bagging之随机森林&#xff08;RF&#xff09; 一、引言1. 简要介绍集成学习的概念及其在机器学习领域的重要性。2. 引出随机森林作为Bagging算法的一个典型应用。 二、随机森林原理1. Bagging算法的基本思想2. 随机森林的构造3. 随机森林的工作机制 三…

【C++】学习笔记——vector_3

文章目录 七、vector3. vector的模拟实现4. vector实现代码整合 未完待续 七、vector 3. vector的模拟实现 上篇文章我们讲解了非常 玄幻 的拷贝构造函数&#xff0c;同样的方法&#xff0c;我们也能用这种方法来实现 赋值重载函数 。 void swap(vector<T>& v) {s…

【Linux 网络】网络基础(一)(局域网、广域网、网络协议、TCP/IP结构模型、网络传输、封装和分用)-- 详解

一、计算机网络的发展背景 1、网络的定义 网络是指将多个计算机或设备通过通信线路、传输协议和网络设备连接起来&#xff0c;形成一个相互通信和共享资源的系统。 &#xff08;1&#xff09; 独立模式 独立模式 &#xff1a; 计算机之间相互独立。 &#xff08;2&#xff09;…

C语言二分查找的区间问题

概念 什么是二分查找呢&#xff1f; 二分查找&#xff1a;在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。 二分查找又称折半查找&#xff0c;通过将数组折半&#xff0c;用中间值和查找值作比较&#xff0c;多次使用&#xff0c;直到找到要查找的值。 注意:二分查找的前提是&#…

【xxl-job | 第二篇】Windows源码安装xxl-job

文章目录 2.Windows源码安装xxl-Job2.1拉取源码2.2IDEA导入2.3初始数据库数据2.4修改properties配置2.5启动admin并进入任务管理后台2.6jar包运行&#xff08;部署到Linux服务器上&#xff09;2.6.1打包2.6.2在xxl-job-admin打开jar包目录2.6.3cmd运行jar包 2.Windows源码安装x…

贪心,蓝桥杯真题 [巧克力]

一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 2.巧克力 - 蓝桥云课 (lanqiao.cn) 二、解题报告 1、思路分析 做法&#xff1a;我们将巧克力按照价格升序排序&#xff0c;然后顺序枚举巧克力wi&#xff0c;查找小于等于bi的日期中最大的未被选择日期&…

代码审计之浅谈RASP技术

前言&#xff1a; 想摆会烂&#xff0c;所以就落个笔吧。 其实本来是想写关于iast技术的&#xff0c;但是认真思考了下&#xff0c;感觉笔者自己本身也不太能讲清楚iast技术&#xff0c;怕误人子弟。 所以最后还是基于笔者的理解以及实际应用写一篇关于RASP技术的文章&#xf…

使用memcache 和 redis 、 实现session 会话复制和保持

一、NoSQL介绍 NoSQL是对Not Only SQL、非传统关系型数据库的统称 NoSQL一词诞生于1998年&#xff0c;2009年这个词汇再次提出指非关系型、分布式、不提供ACID的数据库设计模式 随着互联网时代的数据爆发时增长、数据库技术发展的日新月异&#xff0c;要适应新的业务需求&am…

【网络通信】Windows搭建RTMP视频流服务器(含推流/拉流详细教程)

RTMP&#xff08;Real-Time Messaging Protocol&#xff09;是一种用于实时流媒体传输的网络协议&#xff0c;主要用于传输音频、视频和数据。RTMP最初是由Adobe Systems公司开发的&#xff0c;用于其Flash平台和Adobe Media Server&#xff0c;但随着技术的发展和开源社区的推…

数据结构学习/复习6---双向链表的实现/随机指针链表练习/顺序表与链表对比/存储体系简述

一、链表的结构*8 二、带头双向循环链表的实现 注意事项1&#xff1a;是否需要断言于实际情况中传来的指针是否可以为空&#xff0c;不可以则要断言 三、链表、指针、拷贝经典练习题 四、顺序表与链表总结对比

通过helm在k8s上安装minio

1 helm安装minio 1.1 下载minio 添加仓库 helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami 将minio拉取下来 helm pull bitnami/minio --version 版本号 解压到本地开始编辑配置文件 tar -zxf minio-xxx.tgz [rootk8s-master01 minio]# vi values.yaml 1.2…

【C语言】简单有趣的扫雷游戏

**©作者:末央&#xff06; ©系列:C语言初阶(适合小白入门) ©说明:以凡人之笔墨&#xff0c;书写未来之大梦 目录 一、分析游戏规则二、分文件三、菜单实现四、游戏内容核心实现1.初始化棋盘2.打印棋盘3.布置雷4.排查雷5.game()函数实现调用 五、全部源码 一、分…

二维泊松方程(Neumann+Direchliet边界条件)有限元Matlab编程求解|程序源码+说明文本

专栏导读 作者简介&#xff1a;工学博士&#xff0c;高级工程师&#xff0c;专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏&#xff1a;《有限元编程从入门到精通》本专栏旨在提供 1.以案例的形式讲解各类有限元问题的程序实现&#xff0c;并提供所有案例完整源码&#xff1b;2.单元…

MySQL索引及优化

MySQL索引及优化 一、MySQL索引1、什么是索引&#xff1f;2、了解过索引的数据结构吗&#xff1f;B树和B树的区别&#xff1f;&#xff08;底层原理&#xff09;3、什么是聚簇索引&#xff08;聚集索引&#xff09;&#xff1f;什么是非聚簇索引&#xff08;二级索引&#xff0…

给Ollama套个WebUI,方便使用

Ollama 基本的安装使用参考前文 https://xugaoxiang.com/2024/05/01/ollama-offline-deploy/&#xff0c;前文使用的模型是 llama2&#xff0c;本篇将使用 llama3&#xff0c;因此在启动时&#xff0c;命令是 ollama run llama3。 Ollama Llama3 Llama3 是 Meta 发布的大语言模…

【AI工具声音克隆】——OpenVoice一键部署modelScope一键使用

一、声音/音色克隆简介 声音或音色克隆的原理实现步骤主要基于深度学习技术&#xff0c;特别是语音合成和生成模型。以下是声音/音色克隆的大致实现步骤&#xff1a; 数据收集&#xff1a; 收集语音数据&#xff0c;作为模型的训练样本。数据应尽可能多样化&#xff0c;包括不…

GRU模块:nn.GRU层的输出state与output

在 GRU&#xff08;Gated Recurrent Unit&#xff09;中&#xff0c;output 和 state 都是由 GRU 层的循环计算产生的&#xff0c;它们之间有直接的关系。state 实际上是 output 中最后一个时间步的隐藏状态。 GRU 的基本公式 GRU 的核心计算包括更新门&#xff08;update gat…

[C++基础学习-04]----C++数组详解

前言 在C中&#xff0c;数组是一种用来存储相同类型元素的数据结构。一维数组是最简单的数组形式&#xff0c;它由一系列按顺序存储的元素组成。二维数组则是由一维数组构成的数组&#xff0c;可以看作是一堆一维数组堆叠在一起形成的矩阵。 正文 01-数组简介 一维数组和二维…
最新文章