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

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

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样(待填坑) 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$.而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法,进而用于蒙特卡罗模拟.本篇我们就讨论解决这个问题的办法:MCMC采样和它的易用版M-H采样. 1. 马尔科夫链的细致平稳条件 在解决从平稳分布$\pi$, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩

C2B电商三种主要模式的分析_数据分析师 在过去的一年中电商领域血雨腥风,尤其是天猫.京东.苏宁.当当.易讯等B2C电商打得不亦乐乎.而随着B2C领域竞争进入白热化阶段,C2B模式也在天猫"双11"的预售后慢慢为更多人所知.目前的中国电商市场,C2C领域淘宝是绝对王者,B2C领域中平台式的天猫也稳坐第一,而自主式的京东.易讯.苏宁等几家在争夺第二的路上也没有给其它人留下太多机会,但C2B领域目前还存在一定的空白,那么C2B领域会是电商的另一条路或下一个方向吗? 其实C2B的概念比较泛化

为了熟悉定时器定时器和ADC 用STM32F407DIS做了一个简单的工程: 通过高级定时器TIM1溢出更新时间作为触发输出信号(TRGO),触发TIM8开始计数: 同时TIM1的通道1.2.3以及分别的互补通道输出6路PWM波用于控制三相电机: TIM1的通道4用于触发ADC1的注入通道: TIM8的通道1用于触发三个ADC的的规则通道: TIM8的通道2用于触发ADC2的注入通道: 最后采样结果通过DMA传输到数组内保存起来: 为此,绘制了程序框图: 由框图来看工程更加清晰,更便于理解: 接

主要内容:Modelsim和Quartus的使用坑点 Modelsim: 新建Project:   在每新建一个verilog文件时,均需要添加一project的独立路径,否则不同文件之间会相互影响! 编写.v文件:包括源文件和testbench文件 仿真:   仿真时的设置方法如上,注意选择".tb"文件,对应为有源.   在文件上右键选择"add wave",可以进行输出波形.同时按上方四个小白框框可以使波形输出. 关于如何关闭project:   有可能当你想

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.

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

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

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

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

本文介绍了PMSM的转子初始位置的各种情况: 文章目录 1 什么是转子的初始位置? 2 如何让转子运行到初始位置? 3 iq=IDC;id=0;θ=0i_{q}=I_{DC} ;i_{d}=0;\theta = 0iq​=IDC​;id​=0;θ=0 1 什么是转子的初始位置? 其实转子的初始位置是不确定的,但是在电机启动的时候,我们需要得到电角度,这样才可以进行矢量控制:所以,这里将转子与A轴重合作为初始位置,此时电角度也恰好为零,具体如下图所示: ) 至于原理下面会详细分析,这样在转子到初始

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题.但是M-H采样有两个缺点:一是需要计算接受率,在高维时计算量大.并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长.二是有些高维数据,特征的条件概率分布好求,但是特征的联合分布不好求.因此需要一个好的方法来改进M-H采样,这就是我们下面讲到的Gibbs采样.

黑白摄像机会返回每个像素所对应的能量采用结果,这些结果组成了一幅单通道灰度值图像,而对于RGB彩色摄像机,它将返回每个像素所对应的三个采样结果,也就是一幅三通道图像.下面这些是与图像通道有关的函数: 1.access_channel ( MultiChannelImage : Image : Channel : ) 获取多通道图像MultiChannelImage的Channel通道的图像Image. 2.append_channel ( MultiChannelImage, Image : I

前面介绍了三种采样求均值的算法 ——MC ——TD ——TD(lamda) 下面我们基于这几种方法来 迭代优化agent 传统的强化学习算法 || ν ν 已经知道完整MDP——使用价值函数V(s) 没有给出完整MDP——使用价值函数Q(s,a) 可见我们的目标就是确定下来最优策略和最优价值函数 | |——有完整MDP &&  用DP解决复杂度较低 |     ====>  使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程求解 |——没有完整MDP(ENV未知) or 知道MDP但是硬解MDP问题复杂

在开发一些相对较大的场景时,例如:一片铺满相同草地纹理的丘陵地形,如果不采用一些技术手段,就会出现远处的丘陵较近处的丘陵相比更加的清晰的视觉效果,而这种效果与真实世界中近处的物体清晰远处物体模糊的效果是相违背的. 这是因为采用"透视投影"进行三维场景的绘制过程中,会产生近大远小的效果,而远处的丘陵与近处丘陵在绘制过程中采用的却是同一幅纹理图.如下图所示为未采用Mipmap纹理贴图和采用Mipmap纹理贴图后的运行效果. 从两幅运行效果图可以看出: 第一幅图 近处山体与远处山体在视觉效果

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于采样(Sampling) 采样很好理解:使用Jaeger时,未必需要将所有请求都上报到Jaeger,有时候只要抽取其中一部分观察即可,这就是按照一定策略进行采样: Jaeger SDK是支持多种采样配置的,在分布式系统中,他们遵循的原则是前置判定(consistent upfront 或者

目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 STC8H开发(四): FwLib_STC8 封装库的介绍和使用注意事项 STC8H开发(五): SPI驱动nRF24L01无线模块 STC8H开发(六): SPI驱动ADXL345三轴加速度检测模块 ADXL345 A

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