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.

关于坐标变换已经在这篇博客中提到<FOC中的Clarke变换和Park变换详解>,在FOC算法的实际调试过程中会遇到很多与理论有所偏差的问题,往往这些情况下,需要对理论有较深刻的理解,才能透过现象看到本质,部分情况可以结合仿真为实际的调试做一个参照. Park变换需要电角度将静止坐标系变换到旋转坐标系,如果电角度存在误差,则无法得到理想的Id和Iq的值: 调试电流环的时候,正常设置Iq为固定值,Id = 0,那么实际电流采样得到Ia和Ib,如果反馈的电角度没有很大的误差,最终经过Clark变换

文章目录 前言 程序 头文件 clark 变换 C实现 park c 变换实现 仿真 前言 仿真简单,可以参考仿真的结果,但是实际中将代码移植到MCU,会出现一些新的问题,所以需要对坐标变换部分算法进行测试,最终可以将结果同仿真进行对比,从而验证坐标变换算法的正确性.本文通过程序中模拟ABC三相信号,最终采集Clark/Park变换之后的数据,通过串口示波软件显示,最终与仿真进行对比. 程序 头文件 正弦余弦查表函数: /** * @brief Trigonometrical functions

文章目录 1 前言 2 自然坐标系ABC 3 αβ\alpha\betaαβ 坐标系 3.1 Clarke变换 3.2 Clarke反变换 4 dqdqdq 坐标系 4.1 Park变换 正转 反转 4.2 Park反变换 5 程序实现 附件 1 前言 永磁同步电机是复杂的非线性系统,为了简化其数学模型,实现控制上的解耦,需要建立相应的坐标系变换,即Clark变换和Park变换. 2 自然坐标系ABC 三相永磁同步电机的驱动电路如下图所示: 根据图示电路可以发现在三相永磁同步电机的驱动电路中,三

1.SVPWM原理简介 PWM(Pulse Width Modulation)脉宽调整,这是一种利用面积等效原理实现的控制技术.SVPWM(Space Vector PWM)空间矢量PWM控制,因为控制电动机内部的圆形旋转磁场,最终需要控制的是电压空间矢量.一般控制电机的三相电压相互成120度,以正弦的形式变换.我们需要控制的就是这三相电压呈现这种形式来最终控制到电磁转矩.主电路图如下所示: 将三相电压矢量以等幅计算方式转换为两相矢量得: 由于逆变器三相桥臂共有6个开关管,为了研究各相上下桥臂不

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

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

FOC原理框图如下: 其中涉及到两种坐标转换: 1. Clark变换:常规的三相坐标系→静止的二相坐标系α.β 正变换矩阵 $\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{\sqrt {\frac{2}{3}} }&{\frac{{ - 1}}{2}\sqrt {\frac{2}{3}} }&{\frac{{{\rm{ - }}1}}{2}\sqrt {\frac{2}{3}} }\\0&{\frac{{\sqrt 2 }}{2}}&{\frac{{{\r

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

python实现区间转换.numpy图片数据转换 需求: 客户的需求是永无止境的,这不?前几天,用户提出了一个需求,需要将一组数据从一个区间缩放到另一区间? 思路: 先将数据归一化,再乘以对应区间的差加上对于区间下限. 数据归一化的公式: # 区间变换 def unification_interval(data,interval_min,interval_max): # data :需要变换的数据或矩阵 # interval_min :变换区间下限. # interval_max :变换区间上限

ROS Indigo learning_tf-01 坐标系变换(tf)广播员 (Python版) 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 1. 什么是 tf : tf : 坐标系变换. 想要确定一个物体在什么位置,最好的方法是找一个坐标系,我们就可以得到这个物体的坐标,所以就确定了这个物体的空间位置.tf 库就是为这个而生的. 你可能还是没有明白究竟是什么意思,下面我们来写个

本文用 Python 实现 PS 中的一种滤镜 极坐标变换到平面坐标,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/42214641 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy as np import numpy.matlib import math file_name='D:/Image Processin

本文用 Python 实现 PS 滤镜中的一种几何变换特效,称为扇形变换,将图像扭曲成一个扇形,具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46789467 import numpy as np from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math im

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

说明: 字符串就是一系列字符,在Python中用引号括起来的都是字符串,引号可以是单引号,也可以是双引号,比如:“This is a book.”  ‘This is an apple.’ 接下来简单说明下关于字符串大小写的变换. 操作: casefold() 所有字母小写lower() 所有字母小写upper() 所有字母大写capitalize() 所有字母小写title() 所有首字母大写,其余字母小写swapcase() 大小写字母替换这几个方法都是生成新的字符串,不对原字符串内容进行修

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了.在图像中,我们将每个非0像素点作为圆心点,以一定的半径进行检测,如果有一个点在圆上,我们就对这个圆心累加一次.如果检测到一个圆,那么这个圆心点就累加到最大,成为峰值.因此,在检测结果中,一个峰值点,就对应一个圆心点. 霍夫圆检测的函数: skimage.transform.hough_circle

在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如