基于GD32的直流无刷电机控制算法实现和验证

目录

[1 项目概述](#1 项目概述)

[1.1 项目背景](#1.1 项目背景)

[1.2 系统功能介绍](#1.2 系统功能介绍)

[1.3 系统使用的技术要点](#1.3 系统使用的技术要点)

[2 系统硬件框架结构](#2 系统硬件框架结构)

[2.1 电机PWM接口](#2.1 电机PWM接口)

[2.2 电流采样接口](#2.2 电流采样接口)

[2.3 编码器接口](#2.3 编码器接口)

[3 驱动程序实现](#3 驱动程序实现)

[3.1 PWM 功能实现](#3.1 PWM 功能实现)

[3.1.1 PWM接口配置](#3.1.1 PWM接口配置)

[3.1.2 验证PWM输出波形](#3.1.2 验证PWM输出波形)

[3.2 AS5600的驱动](#3.2 AS5600的驱动)

[3.2.1 AS5600与MCU之间的电路结构](#3.2.1 AS5600与MCU之间的电路结构)

[3.2.2 驱动程序实现](#3.2.2 驱动程序实现)

[3.2.3 验证角度值](#3.2.3 验证角度值)

[3.3 读取电流值驱动](#3.3 读取电流值驱动)

[3.3.1 MCU的ADC与驱动板接口](#3.3.1 MCU的ADC与驱动板接口)

[3.3.2 电流数据验证](#3.3.2 电流数据验证)

[3.4 RT-Thread Nano版本在GB32上的移植](#3.4 RT-Thread Nano版本在GB32上的移植)

[4 控制算法实现](#4 控制算法实现)

[4.1 FOC控制算法](#4.1 FOC控制算法)

[4.1.1 FOC控制算法的模型](#4.1.1 FOC控制算法的模型)

[4.1.2 Clarke和Park变换数学原理](#4.1.2 Clarke和Park变换数学原理)

[4.2 PID算法实现原理](#4.2 PID算法实现原理)

[4.2.1 闭环控制系统模型](#4.2.1 闭环控制系统模型)

[4.2.2 PID算法模型](#4.2.2 PID算法模型)

[5 功能验证](#5 功能验证)

[5.1 开环控制(设置Vq)](#5.1 开环控制(设置Vq))

[5.2 速度环实现和PID调参验证](#5.2 速度环实现和PID调参验证)

[5.2.1 电机加速-PID算法验证](#5.2.1 电机加速-PID算法验证)

[5.2.2 电机减速-PID算法](#5.2.2 电机减速-PID算法)

[5.2.3 kd参数对速度环的影响](#5.2.3 kd参数对速度环的影响)

---

测试视频：

【兆易创新 GD32F5】直流无刷电机控制FOC算法的实现和验证_哔哩哔哩_bilibili

【兆易创新 GD32F5】直流无刷电机控制FOC算法的实现和验证-角度、svpwm波形_哔哩哔哩_bilibili

【兆易创新 GD32F5】直流无刷电机控制FOC算法的实现和验证_哔哩哔哩_bilibili

1 项目概述

1.1 项目背景

如果要问当下那个行业最火，当属人形机器人行业。而机器人最核心的执行设备为关节，控制关节的动力来源一般为电机，而直流无刷电机控制需要专门的控制电路和软件控制算法，以实现其精确的位置，速度控制。

本项目主要是基于 GD32F527I-EVAL开发板，应用RT-Thread软件操作系统，设计一套直流无刷电机的控制算法，实现闭环速度、位置等功能的控制和参数验证。

1.2 系统功能介绍

基于GD32F527I-EVAL开发板实现如下功能：

1） 移植RT-Thread Nano，管理整个系统资源

2） 实现FOC控制算法，并计算个输出PWM控制波至BLCD直流无刷电机驱动驱动模块。

3）BLCD通过转换电路将PWM

4. 编码器模块

-- 1） GD32F527I驱动AS5600芯片获取编码器的角度值

-- 2） 将机械角度转换为电角度，在FOC算法中使用该角度计算SVPWM的值

5） 电机控制算法实现的主要功能：

--1） 开环控制： 该环主要验证FOC算法的是否能满足驱动电机的功能，无需加上PID算法

--2）闭环控制（速度环）：使用编码器测试电机的转动角度，并根据该值计算速度值。基于该值使用PID算法形成闭环控制。

--3）闭环控制（位置环）：使用编码器测试电机的转动角度，并根据该值计算电机当前转过的线性值。基于该值使用PID算法形成闭环控制。

1.3 系统使用的技术要点

1）主控模块基于RT-Thread 软件架构设计

2）使用的MCU: GD32F527I

1. 硬件开发板： GD32F527I-EVAL,

2. 开发软件和工具： RT-Studio ， Keil, Visual Code ，VOFA

3）开发语言： C语言，

6） 控制算法： PID控制技术，FOC控制算法，SVPWM

7）编码器测试技术

8） I2C总线挂载多个设备，实时进行数据传输

9）控制：PWM调速，运动方向控制，直流无刷电机控制原理

10）RT-Thread Nano版本在GD32F527I上的移植

2 系统硬件框架结构

2.1 电机PWM接口

1） MCU上 IO接口位置： pwm波频率：20 K hz , 对应的时间为： 20 000 Hz 近似 5us

2）其对应摄像头上的插针接口位置

3） 原理图上位置：

2.2 电流采样接口

1） MCU上 IO接口位置

2） 其对应摄像头上的插针接口位置

3） 原理图上位置：

2.3 编码器接口

1） MCU上 IO接口位置

2） 其对应摄像头上的插针接口位置

3） 其对应摄像头上的插针接口位置

3 驱动程序实现

3.1 PWM 功能实现

3.1.1 PWM接口配置

1. 直流无刷电机的驱动板与MCU之间的通过PWM信号进行控制，其接口电路框架结构如下：

3）通过定时器配置PWM输出功能

3.1.2 验证PWM输出波形

配置PWM的的占空比，使用逻辑分析仪观察波形的占空比，其具体波形如下：

1） 程序中配置占空比参数如下：

2） 逻辑分析仪测试的波形

PWM-U路波形

PWM-V路波形

PWM-W路波形

3.2 AS5600的驱动

3.2.1 AS5600与MCU之间的电路结构

AS5600与MCU之间通过I2C接口连接，其与磁环和电机一起集成在电机控制单元中。具体连接结构图如下：

3.2.2 驱动程序实现

3.2.3 验证角度值

电机模块与开发板的连接结构图如下：

用手拨动电机旋转，使用VOFA接收编码器的数据，并显示波形数据

使用定时器单次读取AS5600的角度值数据所需要的时间为：

3.3 读取电流值驱动

3.3.1 MCU的ADC与驱动板接口

使用GB32的PA4和PA6接口采样电流值

电机驱动板上的电流输入接口位置如下图：

3.3.2 电流数据验证

电路连接方式如下：

驱动电机转动，并使用VOFA显示数据的波形，具体波形如下：

数据log如下：

3.4 RT-Thread Nano版本在GB32上的移植

笔者使用GB32板卡作为电机的控制模块，为了更好的利用GB32的资源，这里选用RT-Thread Nano版本作为该MCU的操作系统。在使用该系统之前，需要移植该系统，其具体步骤如下：

Step -1: 在Keil IDE上选择RTOS（笔者已经安装了RT-Thread packet）

Step-2: 配置相关的代码

1）在board.c文件中添加MCU的时钟初始化函数

2）在rtconfig.h文件中使能RT_USING_CONSOLE

3. 实现console的相关接口

4）控制台命令接口

5） SysTick_Handler函数调用rt_os_tick_callback函数

step-3: 测试RT-Thread运行情况，当系统打印如下log信息，说明RT-Thread在板卡上已经移植成功。

4 控制算法实现

4.1 FOC控制算法

4.1.1 FOC控制算法的模型

模型介绍：

1. 测量 ：通过电流传感器测量电机的两相或三相电流 ，通过编码器测量转子角度 (θ)。

2. Clarke变换 ：将三相电流 转换为两相静止坐标系下的 。

3. Park变换 ：利用转子角度 θ，将 转换为旋转坐标系下的直流分量 。

4. PI控制 ：将测量到的 与给定的目标值 进行比较，通过PI控制器计算出需要施加的电压 。

5. Park逆变换 ：将控制器的输出 利用角度 θ 反变换回静止坐标系下的

6. SVPWM ：利用 () 生成驱动三相逆变器的PWM信号，最终产生所需的三相电压施加到电机上。

4.1.2 Clarke和Park变换数学原理

矢量控制（FOC）中的完整流程 如下：

1) Clarke变换数学原理

Clarke变换是将坐标系从三相静止坐标系（a, b, c）变换到两相静止坐标系（α, β）。

假设三相电流 是平衡的，即 。

等幅值变换（变换前后矢量幅值不变）：

为了计算方便，通常假设: , 所以, 上式可以简化为：

等功率变换（变换前后功率不变）：矩阵系数会有所不同，但在FOC中常用等幅值变换。

2) Park变换数学原理

Park变换 是将坐标系从两相静止坐标系（α, β）变换到两相旋转坐标系（d, q）。 Park变换需要一个关键参数：转子当前的电角度 θ。这个角度通常通过编码器等位置传感器获得。

其逆变换（Park反变换）为：

4.2 PID算法实现原理

4.2.1 闭环控制系统模型

闭环（Closed Loop）：控制器输出值给被控对象，同时获取被控对象的反馈，控制器知道被控对象的执行状态，可以根据反馈修改输出值以优化控制。其控制模型如下：

4.2.2 PID算法模型

核心思想 ：根据系统的"当前误差 "（P）、"过去累积的误差 "（I）和"未来误差的变化趋势"（D）这三个因素，通过线性组合的方式计算出控制量，从而让被控对象（电机转速）快速、准确、稳定地达到并维持在目标值（Setpoint）。PID算法是一种常用的反馈控制算法，全称为Proportional-Integral-Derivative。它根据测量值与设定值的差距，经过比例、积分和微分的处理，得到控制器的输出。 其定义如下：

具体控制模型如下图：

离散化的PID控制算法（位置式）公式如下：

5 功能验证

5.1 开环控制(设置Vq)

根据FOC 控制算法的原理，设置Vq的值，驱动电机转动，观察角度值的变化，同时逆变器输出的电压波形图，本测试不将加入PID相关的自动控制算法。

系统电源的工作最大电压为： 12V

电机Uq的取值范围为：（-6， 6），单位为: V

1） 设置Uq = 1（v）时，电压运行的状态

参数意义：

2）设置Uq = 4（v）时，电压运行速度明显加快，其波形如下：

3. 验证算法的运行时间：

使用示波器验证foc算法的运行时间， 通过波形可得，该算法消耗时间为： 256.688 ns

5.2 速度环实现和PID调参验证

5.2.1 电机加速-PID算法验证

目标速度值为： 20 rad/s

运行的波形图：

5.2.2 电机减速-PID算法

目标速度值为： 12 rad/s

运行的波形图：

当前运行速度： 20 rad/s

目标速度值为： 1 rad/s

运行的波形图：

5.2.3 kd参数对速度环的影响

更改PID参数如下：

当前运行速度： 20 rad/s

目标速度值为： 1 rad/s

运行的波形图如下，其和4.2.2中的运行波形相比，调节速度明显快很多。

当前运行速度： 1 rad/s

目标速度值为： 20 rad/s