电流采样是FOC的基础,具体有电流传感器采样.电阻采样,电阻采样以其简单低成本的应用广泛使用. 电阻法采样有单电阻采样.双电阻采样.三电阻采样. 一． 单电阻采样 单电阻采用分时采样,在一个PWM周期中需要采样二次才能重构三相电流,采样时刻很关键 如下图,iB = -(iA + iC) 单电阻采样有一些缺陷,当定子电压要求矢量位于空间矢量的分界扇区时候,占空比会出现两长一短或两短一长,这样只能采集单相电流,另外两相电流不能重现:当在低调制区域的时候,三个占空比几乎一样,不可能测量任何相电流.解决

文章目录 1 引言 2 延迟类型及典型时间 3 延迟源详细分析 3.1PWM死区时间插入 3.2 光耦延迟和预驱动器延迟 3.3晶体管开关延迟 3.4其他延迟 4 结语 在电机驱动的FOC控制开发过程中,您是否遇到过电机噪声过大.效率偏低甚至无法运转的情况?这一切有可能源于相电流的采样异常,从而导致FOC算法中无法重建正确的三相电流!小编这里给大家分析影响电流采样的一个因素--延迟源! 1 引言 在双电阻采样的电机驱动FOC控制中,采样点设置为驱动桥下管打开的中间时刻.注意,这里是驱动桥下管打开

如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 如果本文帮到了你,帮忙点个赞: 创作不易 谢谢支持 文章目录 1 电流采样的作用 2 硬件架构 3 采样关键 4 采样方案 5 三电阻采样 5.1 三电阻采样点 5.2 双电阻采样 5.3 双电阻采样点 5.4 单电阻采样 5.4.1 Sa Sb Sc:100 5.4.2 Sa Sb Sc:110 5.4.3 SVPWM的开关状态 5.4.4 ST方案 6 总结 7 附录 1 电流采样的作用 在FOC算法中,电流采样在反馈环节是相当

Posted on 2011-07-28 16:46 zhousir1991 阅读(1978) 评论(0) 编辑 收藏 以下仅仅是我在做练习的时候下的环境,参照写即可:  [root@desktop26 ~]# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-br0 DEVICE="br0" BOOTPROTO="static" IPADDR="192.168.0.26" NETMASK="255.25

在三维渲染的过程中,锯齿总是让人讨厌的东西.抗锯齿的一种采用方式是多重采样,本文主要小记一下FBO与多重采样的关系.——ZwqXin.com 首先,关于FBO(Frame Buffer Object),想必都已经十分熟悉了.可以参考本博客(zwqxin.com)之前的几篇文章: [学一学,FBO]  [OpenGL怎样近似进行同时到FBO和屏幕的渲染] [联结FBO与Texture Array] 另外,本人以前也写了些关于全屏幕反锯齿(FSAA)的文章: [全屏反锯齿 - 多重采样Ⅰ]  [全屏

位置传感器:旋转编码器          MCU:STM32F405RGT6          功率MOS驱动芯片:DRV8301 全文均假设在无弱磁控制的情况下 FOC算法理论 首先,我们要知道FOC是用来干什么的?有什么用?相比于BLDC的六步方波驱动有什么优点? 传统的六步方波驱动由于产生的磁场旋转运动不连续,导致电机转子受的驱动力矩发生突变(转矩脉动),即使通过增加电机极对数也不能的很好解决这一问题.另外由于方波驱动产生的驱动力不能全部的用于转子切线方向的转矩,还有一部分力损失在转子径向

原理图地址:http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_3020313.HTM?click_from=8800020962,4950449047,2014-05-01,EDNCOL,NEWSLETTER 首先要感谢MariannaZhu 问:请问能把你的一些封装库发给我吗?我试着用Altium Designer去画原理图,可是没有原件,我不会画,刚接触,求指教,谢谢~ 答:我用的绘图软件是CadsoftEagle,基本上用里面自带的库. 问:博主,请问你的原理图中的

[导读] XC866是新型8位微控制器系列(XC800)的第一代系列产品,集成高性能8051核.片内FLASH及功能强大的外设集.此外,XC800系列产品内部集成的片 内振荡器和支持3.3V或5.0V单电源供电的嵌入式电压调节器(EVR)进一步增强了产品性能并有效地节省了系统成本. 关键词:XC8668位MCU英飞凌 往期系列文章推荐: 全球主流8位MCU芯片详细解剖No.1:飞思卡尔 MC9S08AC60 简介 XC866是 新型8位微控制器系列(XC800)的第一代系列产品,集成高性能805

1  序言 相信对云台有兴趣的小伙伴对STorM32 BGC这块云台控制板并不陌生,虽说这块控制板的软件已经不再开源,但是在GitHub上依旧可以找到两三个版本的代码,而硬件呢我们也可以从Olliw(BGC的作者)的个人网站上找到,我手头上目前由于两个版本的电路图.而这两个电路中的电机驱动电路所使用的控制芯片的型号均为TC4452DF N08,对于我们所购买到的驱动板,其上面所使用的控制芯片为DRV8313.Olliw的电路使用了9块芯片,而使用DRV8313则只需要三片即可.如果想要自己设计主

我把之前在学习和工作中使用STM32进行嵌入式开发的经验和教程等相关整理到这里,方便查阅学习,如果能帮助到您,请帮忙点个赞: 本文的宗旨 STM32 只是一个硬件平台,同样地他可以换成MSP430,NXP的RT等等,除了对硬件平台特性的掌握,另外扩展开的是对基础外设原理,各种传感器,各种接口基本原理和各种通讯协议的掌握,这时候就需要基础的电路知识理论,包括传感器技术,信号系统等等,另外裸机编程需要有一定软件架构思想,这时候需要数据结构/设计模式作为辅助,如果需要RTOS,需要掌握基本的操作系统的

你是否经历过一个人独自摸索前进磕磕碰碰最终体无完肤,然后将胜利的旗帜插到山顶的时刻,如果有,本文也许能帮你在调试FOC电流环的时候给你带来一些帮助和思路. 如果本文帮到了您,请帮忙点个赞

1. FOC基本概念 参考:https://www.sohu.com/a/432103720_120929980 FOC(field-oriented control)为磁场导向控制,又称为矢量控制(vector control),是一种利用变频器(Variable-frequency Drive,VFD)控制三相交流马达的技术,利用调整变频器的输出频率.输出电压的大小及角度,来控制马达的输出.其特性是可以分别控制马达的磁场及转矩,类似他激式直流马达的特性.由于处理时会将三相输出电流及电压以矢量

1. 电流采样时间及通道 FOC需要通过采集相电流来进行控制,采样时间及通道极为关键,在二或三电阻采样方案中,采用如下方式: 在1.6扇区,B.C为采样通道: 在2.3扇区,A.C为采样通道: 在4.5扇区,A.B为采样通道: 要在下臂导通时间内进行采样,在PWM定时器工作在中心对齐模式下,最佳采样点为PWM定时器过零点,详细分析见FOC中的电流采样 2. 数据处理 FOC算法中涉及到很多运算,为了加快运算或者使用不支持浮点运算的处理器,通常用Q格式标定来把浮点数转换为定点数进行计算 ${X_Q

以下总结了网上八种电流与线宽的关系公式,表和计算公式,虽然各不相同(大体相近),但大家可以在实际的PCB板设计中,综合考虑PCB板的大小,通过电流,选择一个合适的线宽. 一.PCB电流与线宽 PCB载流能力的计算一直缺乏权威的技术方法.公式,经验丰富CAD工程师依靠个人经验能作出较准确的判断.但是对于CAD新手,不可谓遇上一道难题. PCB的载流能力取决与以下因素:线宽.线厚(铜箔厚度).容许温升.大家都知道,PCB走线越宽,载流能力越大.假设在同等条件下,10MIL的走线能承受1A,那么50M

来源:(多图) 超强整理!PCB设计之电流与线宽的关系http://www.51hei.com/bbs/dpj-39134-1.html 关于PCB线宽和电流的经验公式,关系表和软件网上都很多,本文把网上的整理了一下,旨在给广大工程师在设计PCB板的时候提供方便. 以下总结了八种电流与线宽的关系公式,表和计算公式,虽然各不相同(大体相近),但大家可以在实际的PCB板设计中,综合考虑PCB板的大小,通过电流,选择一个合适的线宽. 一.PCB电流与线宽 PCB载流能力的计算一直缺乏权威的技术方法.公

1 引言 MOSFET凭开关速度快.导通电阻低等优点在开关电源及电机驱动等应用中得到了广泛应用.要想使MOSFET在应用中充分发挥其性能,就必须设计一个适合应用的最优驱动电路和参数.在应用中MOSFET一般工作在桥式拓扑结构模式下,如图1所示.由于下桥MOSFET驱动电压的参考点为地,较容易设计驱动电路,而上桥的驱动电压是跟随相线电压浮动的,因此如何很好地驱动上桥MOSFET成了设计能否成功的关键.半桥驱动芯片由于其易于设计驱动电路.外围元器件少.驱动能力强.可靠性高等优点在MOSFET驱动电路

文章目录 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 2 FOC算法架构 3 坐标变换 3.1 Clark变换 3.2 Park变换 3.3 Park反变换 4 SVPWM 5 反馈部分 5.1 相电流 5.2 电角度和转速 6 闭环控制 6.1 电流环 6.2 速度环 6.3 位置环 写在最后 基于STM32的有感FOC算法学习与实现总结 1 前言 Field Oriented Control 磁场定向控制 (FOC),FOC是有效换向的公认方法.FOC的核心是估计转子电场的方向.

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC