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

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是

文章目录 欧拉公式 几何意义 复数平面 动态过程 加法 FOC电压矢量的推导 总结 参考 FOC中电压矢量合成的推导,对于欧拉公式的几何意义做了一个全面的回顾. 欧拉公式 欧拉是一个天才,欧拉公式甚至被誉为上帝创造的公式,然后在FOC算法中也可以看到欧拉公式的影子,不过因为是最基础的知识,所以基本上的换算都是一笔带过,但是如果这里没有掌握就很难搞清楚实数平面如何换算到复数平面,以至于在SVPWM的求解中存在的都是向量运算,所以这里有必要理解欧拉公式的物理意义,这样可以加深FOC算法的理解. 欧拉

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.

https://blog.csdn.net/laotumingke/article/details/66973260 https://blog.csdn.net/qq_24369113/article/details/53645474

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

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

解决单源最短路径问题(Single Source Shortest Paths Problem)的算法包括: Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(E + VlogV),要求权值非负: Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(VE),适用于带负权值情况: 对于全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),可以认为是单源最短路径问题的推广,即分别以每个顶点作为源顶点并求其至其它顶点的最短距离.例如,对每个顶点应用 Bel

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,

资料参考 Tarjan算法寻找有向图的强连通分量 基于强联通的tarjan算法详解 有向图强连通分量的Tarjan算法 处理SCC(强连通分量问题)的Tarjan算法 强连通分量的三种算法分析 Tarjan算法详解理解集合 ppt图解分析下载 强连通分量 强连通分量(strongly connected component)是图论中的概念.图论中,强连通图指每一个顶点皆可以经由该图上的边抵达其他的每一个点的有向图.意即对于此图上每一个点对(Va,Vb),皆存在路径Va→Vb以及Vb→Va.(若有

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 大体来说有3中算法Kosaraju,Trajan,Gabow这三种!后续文章中将相继介

[有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个 顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 大体来说有3中算法Kosaraju,Trajan,Gabow这三种!后续文章中将相继

如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. Tarjan算法是用来求有向图的强连通分量的.求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的

Bellman-Ford 算法及其优化 转自:http://hi.baidu.com/jzlikewei/blog/item/94db7950f96f995a1038c2cd.html Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是

http://blog.csdn.net/anderscloud/article/details/7175209 在分布式系统设计领域,Paxos可谓是最重要一致性的算法.Google的大牛们称   All working protocols for asynchronous consensus we have so far encountered have Paxos at their core. 可见此算法的地位.网络上讨论此算法的文章多如牛毛,但大多数让人看了之后仍然是一头雾水,就连维基百

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

本文来自http://blog.csdn.net/liuxian13183/ ,引用必须注明出处! 从小白晋升,一路走来:从helloworld,到JFrame,再到Android:从城外小子,到内城的阶梯,站在高耸入云的阶梯上向前望:从迷茫的时代,到苦逼的时代,再到自信的时代:这些路有些艰难,有些坎坷,但--还算顺利:有过困惑,有过烦恼,有过委屈,但一路向前,风雨无阻:前言是遥远的,前方是未知的,前方是广阔的,前方是美好的:我要呼吁广大IT同胞们,让我们向着更遥远.更广阔.更美好的充满未知的未