引言

作为一名计算机专业的学生，我一直对控制算法和嵌入式系统充满兴趣。最近，我完成了将FOC(Field Oriented Control，磁场定向控制)算法应用于自制平衡小车的项目。这篇博客将记录我的学习过程和实现细节，希望能为同样对电机控制和机器人感兴趣的同学提供参考。

什么是FOC算法？

FOC(磁场定向控制)是一种先进的电机控制技术，主要用于三相无刷直流电机(BLDC)和永磁同步电机(PMSM)的高效控制。与传统控制方法相比，FOC能够：

  1. 实现更平滑的转矩控制
  2. 提高电机效率
  3. 减少转矩脉动
  4. 实现精确的速度和位置控制

对于平衡小车这种需要快速响应和精确控制的应用，FOC算法显得尤为合适。

硬件组成

我的平衡小车主要由以下部件构成：

  • 主控制器：STM32F4系列开发板(足够处理FOC算法)
  • 电机：两个带编码器的PMSM电机
  • 传感器：MPU6050(六轴陀螺仪加速度计)
  • 电源：3S锂电池(11.1V)
  • 驱动模块：DRV8323三相电机驱动芯片
  • 车体结构：3D打印的底盘和支架

软件实现

1. FOC算法核心实现

FOC算法的核心包括三个主要部分：

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// 1. Clarke变换(三相转两相)
void ClarkeTransform(float Ia, float Ib, float Ic, float *Ialpha, float *Ibeta) {
    *Ialpha = Ia;
    *Ibeta = (Ia + 2*Ib) * ONE_BY_SQRT3;
}

// 2. Park变换(静止坐标系转旋转坐标系)
void ParkTransform(float Ialpha, float Ibeta, float sinTheta, float cosTheta, float *Id, float *Iq) {
    *Id = Ialpha * cosTheta + Ibeta * sinTheta;
    *Iq = Ibeta * cosTheta - Ialpha * sinTheta;
}

// 3. 逆Park变换
void InvParkTransform(float Vd, float Vq, float sinTheta, float cosTheta, float *Valpha, float *Vbeta) {
    *Valpha = Vd * cosTheta - Vq * sinTheta;
    *Vbeta = Vq * cosTheta + Vd * sinTheta;
}

2. SVPWM生成

空间矢量脉宽调制(SVPWM)是FOC控制的关键部分：

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void SVPWM(float Valpha, float Vbeta, float *Ta, float *Tb, float *Tc) {
    // 计算扇区
    int sector = 0;
    if(Vbeta > 0) sector = (Valpha > 0) ? 1 : 2;
    else sector = (Valpha > 0) ? 6 : (Valpha > -0.5f*sqrt(3)*Vbeta) ? 3 : 4;
    
    // 计算占空比
    // ...具体实现省略...
}

3. 平衡控制算法

结合FOC和PID控制实现平衡：

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void BalanceControlLoop() {
    // 读取传感器数据
    MPU6050_Read(&accel, &gyro);
    motorEncoders_Read(&leftPos, &rightPos);
    
    // 计算倾角(互补滤波)
    float angle = ComplementaryFilter(accel, gyro);
    
    // 直立环PID
    float balanceOut = PID_Calculate(&balancePID, angle, DESIRED_ANGLE);
    
    // 速度环PID
    float speed = (leftSpeed + rightSpeed) / 2;
    float speedOut = PID_Calculate(&speedPID, speed, DESIRED_SPEED);
    
    // 转向控制
    float turnOut = PID_Calculate(&turnPID, leftSpeed-rightSpeed, turnCommand);
    
    // 综合输出
    float leftOut = balanceOut + speedOut - turnOut;
    float rightOut = balanceOut + speedOut + turnOut;
    
    // FOC控制
    FOC_Update(leftOut, rightOut);
}

开发过程中的挑战

  1. 电机参数识别：最初没有准确测量电机参数导致控制效果不佳，后来通过实验确定了正确的电阻、电感和反电动势常数。
  2. 传感器噪声：MPU6050的原始数据噪声较大，通过卡尔曼滤波和互补滤波相结合的方式显著提高了角度估计的准确性。
  3. 实时性要求：FOC算法计算量较大，最初在低端MCU上无法满足实时性要求，升级到STM32F4后问题解决。
  4. PID调参：平衡控制需要精心调节PID参数，通过Ziegler-Nichols方法初步确定参数后，再手动微调。

优化与改进

项目完成后，我做了以下优化：

  1. 实现了基于串口的上位机调试界面，可以实时调整参数和监控状态
  2. 加入了电流环控制，提高电机响应速度
  3. 开发了手机蓝牙控制功能
  4. 优化了电源管理，续航时间提高了30%

学习收获

通过这个项目，我深入理解了：

  • 电机控制理论从基础PWM到FOC的演进
  • 多传感器数据融合技术
  • 实时系统的设计和优化
  • PID控制算法的实际应用
  • 嵌入式系统开发的全流程

未来计划

  1. 尝试将机器学习算法应用于平衡控制
  2. 实现更复杂的运动模式，如上下坡、越障等
  3. 开发集群控制，让多台小车协同工作
  4. 优化能源效率，实现太阳能充电

结语

这个项目让我深刻体会到理论知识与实践结合的重要性。FOC算法在教科书上看起来可能很抽象，但通过实际应用才能真正掌握其精髓。希望这篇博客能为对电机控制感兴趣的同学提供一些帮助，也欢迎大家在评论区交流讨论！