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  • 3个方法有效提升用户的控制感
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    2017-10-31 14:02:33
    魏永振:用户体验的概念一路成长壮大,系统性概述的书籍和理念层出不穷,可执行落地的方法技巧随着技术的进步在不断变换。然而无论概念、环境如何变换,都是让产品通过媒介与人建立关系。所以其研究人性、塑造人类行为的目的却一直未变。本文从人对控制感的喜好出发,通过一些方法来保护用户的控制感或利用控制错觉给用户一些虚拟的控制感,????来保护用户体验或强化用户体验。


    1. 以塑造行为为目的的交互设计
    无论商业产品以什么形态呈现在我们面前,其核心的一个目的就是:“希望潜在用户,作出有利于其本身的行为”。举个通俗的例子:“超市”。促销商品,特别是以某种主题促销(如中秋,圣诞,洗护,婴童等)的商品都放在超市进门最醒目的位置。其目的是让你一下子感知到:“来对了”。生鲜区,蔬菜、水果都是利用较大的容器、平台展示,以通过大面积的、鲜翠欲滴、高饱和的色彩来愉悦心情并吸引你将它们放入你的购物车。货架上你最方便伸手可得的商品是利润率最大的商品。是因为在品牌识别率不高、商品功能相同、价格相差无几时,顾客往往会为了省一点事将最容易拿到的商品放入购物车。结账区往往放置一些小体积的儿童玩具、零食什么的,以等待着成为家长安抚孩子的工具。当然还有烘培区的一系列故意的设计。如果将超市定义为一个产品形态的话,其以上的各种方法都是为了(方便)让顾客做出有利于超市的行为,即“购买”。如今做为互联网行业的从业者,互联网技术将我们所服务的产品形态从真实存在的物理空间挪移到了一方电子屏幕中。做为交互设计师,我们的工作内容就非常类似于商超空间规划师、商品布置设计师、购物路线规划员等。我们的核心目的就是让用户在我们的设计(建议)下做出那些有利于产品的行为,并且在情感上自愿的、高兴的、被尊重的。这也正是我们所追求的用户体验。既然核心目的是塑造行为,那么首先要知道行为从何而来,又去往何处?答案会有很多,“控制感”就是其中之一。


    2. 我们需要控制感,即使是控制错觉
    什么是控制感呢?通俗的说:当你使用某一个工具(产品)时,通过自己的操作达成了你期望的目的而产生的掌控感和胜任感以及操作过程中的安全感就是控制感。控制感的对立面就是挫败感,如:“当你使用打印机时,由于不熟悉其操作方法,经常会出错、失败,无法达成自己打印的目的,这个过程所带来的就是挫败感。挫败感伴随的是使用产品前的恐惧,以及使用产品时的低效和不准确性,多次的挫败感还会来带习得性无助,最终导致放弃使用产品。
    目前关于控制感的研究分为两个方面,分别为:
    2.1. 首要控制和次要控制
    首要控制:个体努力改变环境来满足自身需要时所体验到的掌控感和胜任感,强调行为和结果。
    次要控制:当个体处于一种低控制情境之中时, 自身的努力无法达到预想的结果和目标, 个体通过对自我的调节来努力接受现实状况并且适应环境,强调自我调节、理解和使用辅助工具。
    2.2. 控制错觉
    控制错觉,由于控制感的存在,所以人类往往高估自己对事件的控制程度,而低估机运或不可控制因素在事件发展过程及其结果上所扮演的角色。且日常生活中无处不在,如:
    打游戏时,往往会粗暴或高频的按键,然并卵,但我们依然很卖力。
    在赌博游戏中(掷骰子),我们会很认真的做一些仪式性的动作(揉手、用力、吹气、大喊等),以此来期待自己可以控制这个结果,然并卵。
    买彩票时我们往往会倾向于自选号码,即使我们知道中奖的概率一致。
    无论是控制感还是控制错觉,控制感都可以帮助打破对陌生的恐惧和迷茫,激发用户主动调试自己以适应陌生事物,从而提升操作中的效率和准确性,将未知和不可控因素转化为熟知、可控、可胜任的工具。


    3. 保护控制感,提升用户体验
    任何概念、产品、信息从产生到产品化、再到用户接受都会存在三个阶段,分别是:
    原生模型:团队内部对根据资源、知识、经验、市场环境,定义产品的原生模型(产品诉求、聚焦侧重、目标),并因此决定产品呈现。
    产品呈现:产品创造过程就是将原生模型进行内容诠释、信息呈现、视觉包装等产品化后推到用户面前。即结构层、框架层、表现层的设计,是产品外显的过程,也决定了对象理解难度。
    对象理解:用户基于自己的心理认知(包括知识、经验,环境、学习)对产品进行理解、认知和使用。
    三者的关系永远是:原生模型≈内容呈现≈对象理解,三者偏差越大,其使用过程中不确定性、预期&结果不一致的困惑和挫败感、以及由此带来的习得性无助就会越大,其控制感就越弱,反之则控制感越强。由此可见,目前交互设计理论中的一致性、经验继承(借鉴)、建立预期、结果揭示、及时响应、上下文对应、容错等概念皆是为了缩小偏差或者修补偏差,以此来避免控制感的缺失。除了以上内容之外,我们还可以通过其他方式来保护用户的控制感。
    3.1. 正确响应
    用户对系统操作,系统作出响应是控制感的基本体现之一。但从响应速度上来讲,响应可以分为两种:及时响应和过渡响应。及时响应,如:竞技类游戏CS,DOTA,对于角色的控制、技能的使用等,这个自不必说。何为过渡响应?在一些对数据进行操作的过程中,由于数据增加,删除,导致内容重新排序。由于内容相似性过高,瞬间响应未打破用户的感知阀限,导致用户无法识别操作后内容的变化。
    正如最近做的一个项目:首页是内容单位list,单位内容相近,排列方式是以更新时间排列,一旦内容变化(包括删除、发布、更新等)都会重新排序,正是由于内容单位相近、瞬间相应导致用户无法识别到操作反馈,也因此损失掌控感,增加不确定性导致错误操作,乃至演化为习得性无助。所以,面对此类情况,往往需要增加过渡响应效果,如增加线性移动来进行结果告知,来保护控制感。 类似的操作还有很多,如Tmall的将商品加入购物车的动画,除了增加趣味性之外还通过过渡效果来保护用户的控制感。
    3.2. 解释性控制,传递意义帮助用户掌控产品
    解释性控制属于次要控制范畴,强调个体从情境和事件中寻求意义可以使其获得控制感。互联网产品中有一些针对企业类的应用服务(SaaS)、检测工具(手机安全助手)、量化自我工具(智能手环)等,产品的首页往往是dashboard,通过一些或一组精准细分的数据指标来反应产品运行情况。这些数据中有些是与业务紧密相关需要立即处理的,有些仅仅是统计记录,有些本来就无意义,仅仅是反应一些情况数据而已。然而正是这些数据在进行意义传递,告知你可以全局掌控产品、包括:“有哪些指标、各指标的情况分别如何、哪些指标需要关注、哪些指标是正常的”。如:智能手环将各个身体指标数据进行记录展示,然而数据本身细微的变化对你意味着什么?你会根据这些数据指导下一步的作息计划吗?其实非也。这些数据只是给我们一种控制感,让我们感觉自己的身体仅在掌握而已。
    3.3. 替代性控制,通过权力他人获得控制感
    替代性控制也属于次要控制的范畴,是指个体在某些不可控情境中通过权力他人(通俗的理解为发号施令,指挥别人)的联系来获得自身控制感,同样互联网产品中也存在很多类似的替代性控制操作:
    a. 提醒卖家发货
    淘宝产品中的 “提醒卖家发货”功能,提醒卖家发货本身是一个业务本身的功能,商家可以根据提醒优先发货或者置之不理,但对于买家来讲其背后也是权力他人的体现。如果卖家长时间没有发货,买家心理肯定不是很愉快,有可能会投诉、撤单等,如果增加提醒卖家发货的功能,会将买家一部分的不愉快引向此功能,卖家如果收到提醒及时安排了发货,对买家来说获得了一种可以权利他人感受,这本身也是一种控制感。假设卖家对提醒置之不理,但如果发货时间和买家的提醒时间接近,还可以营造一种控制错觉。
    b. 投诉卡顿
    在一些视频网站,观看视频中由于各种原因会出现视频卡顿的情况,所以“投诉卡顿”除了给用户一个宣泄的通道,还给了用户一个权利他人通道,以此来保护控制感。同时,还可以因为投诉卡顿的时间换来了网络加载时间,使原来的卡顿变得不卡顿,产生控制错觉。
    3.4 利用控制错觉打破恐惧和疑惑
    电梯制造商为了提高电梯的安全性,需要把人的可控性降到最低。因为当电梯出现问题的时候,频繁的开/关、盲目自救是非常危险的。所以(大多数)电梯设计了一个闭合的系统,除了少数几个(如楼层,开门等)是由人控制的,其他的它尽可能是一种自动控制的,以提高安全性。以此为考虑,关门键是一个没有功能意义的按钮。无论你按或是不按,电梯都会在固定的时间关门。那么为什么还需要这样一个按钮呢?答案很简单,给你带来控制错觉,给你一些控制感,消除没有此类按钮带来的疑惑或恐惧。同样,互联网产品中也存在很多类似的控制错觉的按钮:
    a. 邮件的收信按钮
    “收信”按钮是客户端中必不可少功能,因为本地邮件与网络端邮件无法实时同步,需要一个“收信”按钮。而目前来说,网页端已经是实时同步了(不用点击就可以收信了),那么“收信”这个按钮就显得多余了。但如果没有“收信”按钮,用户就会损失自由控制收信的控制感,但其实收信按钮本身属于一个安慰按钮。
    b. chrome的书签功能
    chrome在添加书签时,为用户做了实时保存功能,当你点击”加入书签chrome就会为你添加到默认书签文件夹(或上次的选择)中,无需在点击“完成”按钮。所以从功能上完全不需要“完成”按钮。但如果没有“完成”按钮,对于用户来讲缺少了整个流程中的最重要的一个环节,用户不仅损失了控制感,还会因此增加书签的保存的不确定性。在当前的互联网产品设计中,一些表单中的输入控件,也做到自动保存。交互设计师往往会减少一步点击和操作,减去“确认/保存”按钮。但这很有可能是好心办坏事,因为减去操作的同时也减去了用户的控制感。


    3.5 避免习得性无助
    习得性无助是美国心理学家塞利格曼提出的一个概念。他用狗做了一项经典实验,起初把狗关在笼子里,只要蜂音器一响,就给以难受的电击,狗关在笼子里逃避不了电击,多次实验后,蜂音器一响,在给电击前,先把笼门打开,此时狗不但不逃而是不等电击出现就先倒在地上开始呻吟和颤抖,本来可以主动地逃避却绝望地等待痛苦的来临,这就是习得性无助。在互联网产品中由于系统的复杂性和陌生性,以及使用环境的不稳定,经常会出现使用过程中的挫败感,这些挫败感频繁后就会导致习得性无助,从而放弃使用产品。那么如果在使用过程中在可能出错误的场景下,给予引导提示或者正确告知,以避免习得性无助的产生也是在保护控制感。如:在语音聊天机器人中,由于机器人服务范围的限制,往往无法满足用户的问答。一旦出现此类错误的情况下,就会陷入死循环。那么如果连续出现N次无法回答的问题后,激活机器人询问,是否需要人工协助或者进入学习流程,都会避免习得性无助的产生。


    4. 利用控制感,即使是错觉,为用户体验加分
    综上所述,产品在不同的环境下、结合不同的技术、留存于不同的空间,其目的是服务与人,并期望人做出有利于产品的行为。人之所以能够使用并长久使用一款产品,是因为在开始接触的过程中人能够控制产品,然后才利用其满足自我需求。产品,行为,人之间通过控制感形成闭环,所以控制感是用户使用产品的先决条件,是用户体验的重要组成部分,如果能够在产品的交互设计中故意保护用户的控制感,通过首要控制、次要控制和控制的错觉,来帮助用户一步一步的建立掌控感和胜任感,他都会开心的、更容易的接受你的建议,而且感受不错。所以在以后的互联网产品的交互设计中,我们不妨多考虑一下用户的控制感。


    本文来自公众号:网易UEDC
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  • 感应电机FOC控制及matlab仿真

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    电机控制难点:在很宽的速度变化范围内控制安全有效、动态下控制转矩、无传感器控制、快速瞬时响应、硬件和实时条件限制 FOC控制的坐标转换。 视频内容:这个例子展示了感应电动机的磁场定向控制。使用matlab ...

    电机控制难点:在很宽的速度变化范围内控制安全有效、动态下控制转矩、无传感器控制、快速瞬时响应、硬件和实时条件限制

    FOC控制的坐标转换。

     

    视频内容:这个例子展示了感应电动机的磁场定向控制。使用matlab Simulink Simscape Electrical建立一个包括鼠笼式异步电机、电源逆变器、电压源、电源变压器和整流器的模型。如何更改模型中各个模块的参数,包括电机参数、逆变器中的开关设备和变压器参数,以便为您的应用定制模型。演示了如何从模型中测量相电流和相电压。它还展示了如何对电机轴上的机械负载进行建模。讨论了如何正确选择仿真求解器,以达到仿真速度和精度的平衡。解释了如何对磁场定向控制器的各种组件进行建模。其中包括内部电流环和外部速度和磁通回路的比例积分(PI)控制器、Park和Clarke变换、空间矢量PWM发生器以及估计转子位置和速度的观测器。

    in induction motors,the 3-phase current in the stator windings creates a magnetic field,that rotate at a synchronous speed,causing the rotor move at a slightly slower speed.

    this speed difference is called slip and is necessray for torque production.

    in field oriented control the motor torque and the rotor flux are controlled independently.

    to accommplish this,the three sinusodial stator currents are first transformed into 2 DC components on a synchronously rotating reference frame using Clark &Park transformations.

    the d-axis current on the new frame allows control of the rotor flux and provides a way to adjust motor efficiency and power-factor.

    the q-axis current is to orthogonal the d-axis and allows control of the motor torque.

    for example,if you're driving a electric vechiel where electric machine is controlled using field-oriented control,when you push down the accelerater pedal to go faster,you are commanding more torque,which translate in more q-axis current.

    alternatively,you can use the cruise control system of the vechiel to obtain the torque request through an outter loop speed controller.

    在感应电动机中,定子绕组中的三相电流产生磁场,磁场以同步速度旋转,导致转子以稍慢的速度移动。

    这种速度差称为滑差,是产生转矩所必需的。

    在磁场定向控制中,电机转矩和转子磁链是独立控制的。

    为此,首先在同步旋转的坐标系上用Clark&Park变换将三个正弦波定子电流转化为2个直流分量。

    新机架上的d轴电流允许控制转子磁通,并提供一种调整电机效率和功率因数的方法。

    q轴电流与d轴正交,允许控制电机转矩。

    例如,如果你驾驶的是一辆电动汽车,在那里电机是通过磁场定向控制来控制的,当你踩下加速踏板来加速时,你正在控制更多的扭矩,这些扭矩转化成更多的q轴电流。

    或者,您可以使用车辆的巡航控制系统通过外环速度控制器获得扭矩请求。

     

     

     

    视频4摘要:

    磁场定向控制(FOC)是一种用于控制各种电机类型的技术,包括永磁同步电机(PMSM)。FOC利用Clarke和Park变换将三相正弦电流转换为直流和正交电流。你将学习如何控制直流和正交电流,使定子磁场矢量与转子磁场矢量正交,从而使产生的转矩最大化。

    正文:

    在这段视频中,我们将讨论面向领域的控制,也就是FOC。我们将讨论为什么我们使用FOC和Clarke和Park变换,这些转换是实现FOC算法所必需的。

    在前面的视频中,我们讨论了无刷直流电动机是如何工作的,以及如何使用六步换向或梯形控制来旋转它们。这种控制的一个缺点是我们在电机的速度和转矩响应中观察到的波纹。这里,青色和洋红矢量向我们展示了无刷直流电动机六步换向过程中转子和定子磁场的大小和方向如何变化。我们清楚地看到,定子和转子磁场之间的角度在60到120度之间波动。这就是速度和转矩波动的原因。它还防止我们获得最大扭矩,当磁场在90度对齐时发生。

    克服了永磁同步电动机六步换向的磁场定向控制的缺点。下面是另一个动画,它显示了当我们在永磁同步电机上实现磁场定向控制时产生的转子和定子磁场。你会看到定子磁场方向总是与转子磁场保持正交的。磁场定向控制大大减小了系统响应的脉动,使电机运行更加平稳。它还允许电机以高于标称转速的速度运行,使用一种称为磁场弱化的技术。这里需要注意的一点是,您可以获得这些好处,而不是实现比六步换向更复杂的控制算法。因为现在你不是直流电流,而是处理交流信号来控制电机。

    接下来,我们将讨论FOC算法是如何工作的。假设我们想用FOC控制PMSM电机。我们的目标是产生扭矩,并最大化这个扭矩,以提高电机性能。我们知道,当转子和定子磁场完全对准时,不会产生转矩。随着它们之间的角度的增加,我们开始产生一些扭矩,在90度时,我们得到最大扭矩。那么,我们如何始终保持这些场90度?我们首先需要知道或测量转子的位置。根据测量的转子位置,确定了需要与转子磁场正交的定子磁场矢量的期望方向。算法的其余部分是通过这样的方式来操纵三相电流,从而产生所需的定子场矢量。

    我们将使用此动画来了解如何使定子磁场矢量与转子磁场正交。这里的洋红色矢量显示了定子磁场的矢量空间表示。灰色矢量是我们的参考,指向与转子磁场相同的方向。我们希望洋红色的矢量引导参考90度。目前,洋红矢量比我们的参考值提前45度。领先45度。我们在左边的旋转框上看到这个。这是时间序列图上相线的样子。这些周期波形之间的相位差相当于45度。现在,这个洋红色的定子磁场矢量有助于产生转矩,但是由于它没有与参考矢量或转子磁场成90度角,所以我们产生的转矩比实际可能要小。这里有一个诀窍,使这些向量正交排列。我们沿着这两个轴把洋红矢量分成它的分量。沿参考矢量或转子磁场的轴称为直轴,通常用字母d表示。与直轴成90度角的另一个轴称为正交轴,用字母q表示。以下是如何将洋红矢量分解为其直轴和正交轴分量。一旦我们有了这些组件,剩下的算法就很简单了。我们只需强制直轴分量为零,同时允许正交轴分量增长。一旦直接分量完全减小,我们的定子磁场矢量与参考矢量正好成90度角。在右边,我们可以看到时域中的情况。接下来,我们来看看这个动画,了解三相电流是如何变化的,以保持定子磁场与转子磁场正交。我们在这里暂停一下,讨论不同颜色的向量代表什么。红色、绿色和蓝色矢量表示A、B和C相电流。这些矢量之和给出了以洋红色表示的定子磁场矢量。在前面的例子中,灰色矢量是我们的参考,它与转子磁场矢量的方向相同。我们希望定子磁场矢量引导参考方向90度。为了使这成为可能,正如我们前面所讨论的,我们将定子磁场矢量分解为它的直轴分量和交轴分量,并迫使直接分量为零。当我们这样做时,我们会看到黄色的正交分量是如何开始增长的。我们在右边的时间序列图上也观察到了这一点。当它与参考完全正交时,我们得到定子和转子磁场之间的90度。在这张图上,我们可以看到由120度分开的正弦三相电流。

    总之,我们展示了如何将电流矢量分解为其直轴分量和交轴分量。从数学上讲,这个过程被称为克拉克和帕克变换。克拉克和帕克变换的数学方程不在本视频的范围之内,但这里是一个高层次的概述。在磁场定向控制中,我们感兴趣的是控制三相电流来控制电机的转速和转矩。我们不需要处理三相电流,而是通过Clarke和Park变换将其转换为直流和正交电流。为什么?因为在FOC中,我们处理的是正弦波形的交流电流,我们很难通过PID控制器来控制这些交流信号。当我们使用Clarke和Park变换时,这些变换将静止定子坐标系转换为旋转坐标系。换句话说,我们不再需要处理交流电流,只需要处理直流信号,即直流和正交电流。我们知道的是,正交电流Iq有助于产生转矩,而直流Id不产生任何转矩。所以,为了得到最大扭矩,我们可以使用两个PI控制器:一个是零Id,另一个是最大化Iq。让我们试着在图表上显示这些电流控制回路。我们首先测量三相电流,然后应用Clarke和Park变换将三相电流转换为Iq和Id电流。接下来,我们将这些测量到的电流与所需的参考值进行比较,并将它们馈送给PI控制器,然后由PI控制器输出电压vq和vd。请注意,这些电压在旋转框架中表示,在我们将其发送到电机之前,需要将其转换为三相电压。这意味着我们需要做反变换来找到三相电压。

    让我们总结一下我们讨论的内容。采用磁场定向控制,可以产生与转子磁场正交的定子磁场。这样,我们可以最大限度地提高产生的转矩,也可以减少电动机转矩和转速响应中出现的波动。FOC利用Clarke变换和Park变换将三相交流电流转换为两个直流电流,再由两个PI控制回路分别控制。

    有关Clarke和Park变换以及FOC算法的更多信息,请不要忘记查看这些页面。你可以找到这个视频下面的链接。下一次,我们将讨论空间矢量脉冲宽度调制。

     

     

     

     

    参考文献:

    [1] Field-Oriented Control of Inductance Motors with Simulink, Part 1: What Is Field-Oriented Control? Video - MATLAB & Simulink  https://ww2.mathworks.cn/videos/what-is-field-oriented-control-1538568554720.html?s_tid=srchtitle

    [2] Field-Oriented Control of Inductance Motors with Simulink, Part 2: Modeling Motor, Inverter, and Field-Oriented Controller Video - MATLAB & Simulink  https://ww2.mathworks.cn/videos/modeling-motor-inverter-and-field-oriented-controller-1538569648219.html?s_tid=srchtitle

    [3] Field-Oriented Control of Inductance Motors with Simulink, Part 3: Automatic Tuning of Field-Oriented Controllers for an Induction Motor Video - MATLAB & Simulink  https://ww2.mathworks.cn/videos/automatic-tuning-of-field-oriented-controllers-for-an-induction-motor-1531393004518.html?s_tid=srchtitle

    [4] 现代电机控制技术,王成元

    [5] Motor Control, Part 4: Understanding Field-Oriented Control Video - MATLAB & Simulink  https://ww2.mathworks.cn/videos/motor-control-part-4-understanding-field-oriented-control-1587967749983.html?s_tid=srchtitle

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    原文:https://blog.csdn.net/zhanglifu3601881/article/details/105189844

     

    前言

    上一节《STM32 电机教程 32 - 基于ST X-CUBE-SPN7 无刷无感电机库的电机驱动实现》给大家分享了ST的官方的无刷电机无感控制实现方案(基于NUCLEO-F103RB和X-NUCLEO-IHM07M1 3SH开发板),并给大家简要地介绍了ST官方源码工程结构和电机关键参数据的配置,给大家演示了基于ST无刷无感电机控制库实现的电机控制效果。

    说实话,个人对于ST官方库的控制效果还是有些不满意的,主要有1,电机启动时有较明显的停顿,2,启动成功机率也不是很好(当然这也有可能是个人的一些关键参数没设置好),3,个人觉得ST的官方库把无刷无感控制方案实现地过于复杂,也不容易看懂,移植起来也很不方便,加上个人并未找到ST无刷无感控制方案官方库的原理说明文档。

    基于上述因素,本人还是决定自己动手实现无刷电机无感控制方案源码。该源码基于《STM32 电机教程 29 - 无刷无感入门1》进行补充实现。开始之前先给大家简要介绍一下本节无感无刷电机无感控制的大致原理:

    在X-NUCLEO-IHM07M1 3SH开发板上,有如下可检测三相反电动势的电路图:

    直接使用《STM32 电机教程 29 - 无刷无感入门1》一节的程序以控制步进电机的方式驱动无刷电机,其相电压OUTX及与之对应的BEMFX的波形如下:

    而使用带hall传感方式控制无刷电机,程序可以用之前的《STM32 电机教程 11 - BLDC 6 步方波开环速度控制》一节的程序,其相电压OUTX及与之对应的BEMFX的波形如下:

    通过上面的对对,使用hall位置传感方式下,BEMFX上的反电机势波形(图中红色粗线部分)在6步对应的OUTX关闭时(高阻态)时前后两个波形大体是对称,且反电动势过零点并不对是在所在步的中间位置,电机电流也小了很多。

    即然我们有电机可以检测到反电动势,那么就可以通过程序调整电机6步换相时间,以实现反电动势波形表示出来的特征与带HALL位置传感控制时相似,从而实现相近的控制效果。这也是本节核心思想,类似的控制思想在SILICON LABS的《SENSORLESS BRUSHLESS DC MOTOR REFERENCE DESIGN》也有提到,在本系列教程的第32讲附件包含该文档。

     

    接下来就是实现环节,本节所用电机为2836无刷电机,电机有两组线(hall传感器线和电机三相线),工作电压24V,最大转速12000rpm:

     

    示例详解

    本节用到ST官方推出的NUCLEO-F103RB和X-NUCLEO-IHM07M1 3SH 开发板。

     

     

     

    1. 准备操作

    按下图连接好 NUCLEO-F103RB、X-NUCLEO-IHM07M1和电机根据电机的工作电压提供正确的电源,如我所演示电机工作电压是24V,即需给X-NUCLEO-IHM07M1的J1接口提供24V电源,同时X-NUCLEO-IHM07M1一些跳帽设置为:J5,J6选择1sh, 两个FOC跳帽都不接。

    先简要介绍本节项目工程所用到的硬件资源,及其参数配置:

     

    上面这个详细配置可以看附件中的.IOC文件,也可以直接查看对应源代码的对应模块文件,关于无感无刷电机实现,核心是BLDC.C 和 stm32f1xx_it.c文件:

    BldcMove函数简单地实现了对电机从空闲到对齐-》启动-》运行控制状态机,因本人经历有限,这里只是实现了简单的运动功能,关于更多的如异常保护,出错检测等功能还需自行去实现:

    在bldc.h文件中定义了一些工程电机控制相关的宏及结构体,代码量较少,一看便知。

    OK,代码就差不对介绍到这,更多的细节还需同学位自行去阅读代码(因个人经历有限,代码较为粗糙,还请大家将就着看!!),同时大家手头的电机可能各不相同,如果该程序不能直接驱动您的电机,记得适当修改Bldc.H中电机参数中的相关参数。

     

    编译工程后下载到开发板后即可成功驱动电机,按STM32F103RB-Nucleo开发板上的蓝色按键可以启动或停止电机,调节X-NUCLEO-IHM07M1 3SH上蓝色电位器可以对电机进行调速!

    下面给出一些电机成功驱动后的效果图:

     

     

     

    最后,本节完!同时我们的 《STM32 电机教程》第一期系列教程先更新到此,谢谢大家的一路支持。接下来我们将会推出更多的技术教程,也希望大家能一如既往地支持我们,谢谢大家。

     

    老规矩,在公众号里给十三发送 “下载|STM32 电机教程33” 即可下载文中资料及程序源码。

    微信关注图中张十三的博客公众号:

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  • 作者:Hardy Zhou本文主要参考了TIDA-010031参考设计,分析下ADC采样积分方波无感控制的原理,方便大家更好地完成类似的方案设计。1.下面是典型的三相BLDC电机控制框图.三个半桥驱动BLDC无刷电机,检测低边总线电流2...

    作者:Hardy Zhou

    本文主要参考了TIDA-010031参考设计,分析下ADC采样积分方波无感控制的原理,方便大家更好地完成类似的方案设计。

    1.下面是典型的三相BLDC电机控制框图.

    三个半桥驱动BLDC无刷电机,检测低边总线电流

    2.典型的BLDC电机相电流和反电动势波形图分析

    从波形上看,每60度电角度,只有两个半桥有驱动电压输出,另外一个半桥上下管全关,这个相电压是悬浮态。

    BLDC电机运行后,相线都有反电动势。

    电机反电动势来源于电机转子旋转引起磁通的变化,而磁通的变化在定子绕组上会产生感应电压。

    对同一个电机来说,反电动势峰值跟电机转速几乎是固定的比例。

    3.反电动势过零点到峰值的反电动势电压和时间的积分

    根据上面对反电动势峰值跟转速(电频率)几乎成固定比例的描述,设定

    。Vm为反电动势峰值, 对于同一个电机,我们可以认为Kv几乎不变。

    以上图左边的蓝色区域为例,该区域(反电动势过零点时刻到下一次换相点时刻之间的区域)的电角度是30度,也就是电角度(360度)的1/12。

    设当前电机电频率为f, 单位为Hz。

    反电动势的峰值电压为

    ,单位为伏特。

    设反电动势从center tap value到最大值的时间为t1, 而

    那么蓝色积分区域的积分值就等于蓝色三角形的面积:

    可以看到,积分结果是Kv值的

    ,因此积分结果也是几乎不变的。

    所以我们可以根据积分的值跟固定阈值

    作比较来判断换相点。

    4.ADC如何采样反电动势

    方波无感BLDC的ADC采样积分控制,电路设计有三相相电压ADC采样电路,每60度电角度区间电机的两相由于半桥有输入电压同时有电感电流,在不增加额外电路的情况下很难获得反电动势电压,而悬浮相由于没有半桥电压输入和电感电流,所以可以从检测该相端电压推导出该相实际的反电动势电压,具体可以看下面的推导,推导过程参考了TI的参考设计TIDA-010031 http://www.ti.com/lit/ug/tiduej4/tiduej4.pdf?ts=1588819919326

    所以如果对这个电机控制方法感兴趣的,可以在TI官网上查看该参考设计的软硬件开发资料。

    设计上采用下管常开,上管打PWM的策略驱动电机。考虑到电机驱动的PWM duty的大小是变化的,可以根据半桥上管ON的时间长短来决定采样策略,因为如果上管导通时间太短,为了避开MOSFET开通关断的影响,留给采样的时间就变得很少,不利于采样的准确性.

    在上管ON的时间比较长时,在上管ON时远离MOSFET开关时刻检测悬浮相的反电动势电压(一般在ON时间的正中间进行采样)。

    此时的驱动逻辑是A相上管导通,B相下管导通, 所以有

    Ea, Eb, Ec为电机三相反电动势电压,va, vb, vc为三相半桥中点电压,也就是电机三相输入电压。

    La,Lb,Lc为电机三相相电感,ia, ib,ic为电机三相输入电流,Ra, Rb, Rc为电机三相输入电阻(考虑三相电阻相等), vn为电机三相中点电压。

    可以得到当Ec=0,也就是反电动势过零时,

    , 也就是说当ADC检测到

    时,就意味着这个时刻是C相的反电动势过零点, 那么理论上再经过1/12 的电周期时间,电机就需要进行换向.

    上管ON的时间比较短时,在上管OFF时检测悬浮相的反电动势电压(一般在OFF时间的正中间进行采样)

    此时的驱动逻辑是A相上管关闭,B相下管仍导通,此时A相下管MOSFET体二极管续流,所以有

    得到当Ec=0,也就是反电动势过零时,vc=0, 也就是说当ADC检测到vc=0时,就意味着这个时刻是C相的反电动势过零点, 那么理论上再经过1/12的电周期时间,电机就需要进行换向.

    从上面的分析,我们可以看到,使用ADC采样积分方式进行无感BLDC控制,设计上需要注意以下两点

    积分阈值跟电机的反电动势峰值和转速比值相关,可能会随着电机不同而不同,需要针对电机进行调整。

    上管做PWM驱动的设计下, 可以采用不同的ADC采样策略来针对大duty和小duty的情况,同时反电动势过零点的判断也需要调整

    电机高速情况下,电频率相对比较高,而ADC积分采样基于PWM开关周期采样的,所以要获得比较准确的换相点,需要比较高的开关频率,如果开关频率比较低,意味着采样速率慢,可能会造成换相延迟比较大,从而影响电机的正常控制。

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