永磁同步电机中BEMF电阻的作用
一、电路原理图
二、原理分析
如图一我们测的是相电压,从理论上我们知道我们测得相电压是一个马鞍波形,马鞍波形中并没有隐含 转子的位置和速度信息。那么为什么我们还要有这样一个电路呢?
这个问题其实困惑了我好久?直到有一天,我突然想起来了曾经看过的一堆公式:
从这里看出虽然他的相电压不包含转子的位置信息,但是它的线电压是包含了转子的位置信息的。因此应该将其转换为线电压,然后再进行反arctan得到电角度。
后面的所有的变换(clarke park)都是基于线电压做的:
问题二:如果我们用示波器测端电压的波形,我们会发现并不是标准的马鞍波,而是由PWM构成的马鞍波? 那么我们应该怎么做呢?
分析发现该马鞍波包含了很多高频成分,需要经过低通滤波才能得到标准的马鞍波,才能到AD口,所有才有上面的滤波电容
问题四:为什么我们在进行clarke变换,只需要其中两相电流即可
clarke变换:
代码分析
clarke变换就是这个公式:
为什么明明是三相变两相,输入变量应该是三个,但是实际上只有只有两相?
因为我们为了简化程序的计算量,我们通过基尔霍夫电流定律,讲前面的公式简化了
总结
BEMF有什么作用?
1.通过BEMF可以解决中低速的转子位置和转子速度的问题,我们都知道当我们算法闭环时我们需要判断算法电角度是否收敛,因此我们需要知道他的实际角度和估算的角度,因此通过bemf这种方式我们可以知道转子的实际的电角度,从而判断是否收敛
2.通过BEMF可以解决顺风起的问题,因为电机顺风起时,我们不知道电机的转速和电机位置,我们无法知道我们这个速度是否满足我们算法的要求?通过BEMF是可以知道的。
BEMF有什么限制:
1.电机不能用于零速状态,因为这个时候通过BEMF采集的相电压比较小,无法正确复现我们的波形
2.电机不能用于高速状态,因为这个时候通过BEMF采集的电压太大,速度太高,因为我们采集的相电压必定要经过低通滤波,adc的速度无法完全跟随,因此高速状态也不能用,这也就是为什么当我们顺风起时,为什么当速度很快时,我们需要先通过关闭mos管把速度降下来,然后再使用BEMF来判断转子的电角度和速度
3.BEMF估算角度这种方式只能用于低速状态( 40Hz - 300 Hz)
相关文章:

永磁同步电机中BEMF电阻的作用
一、电路原理图 二、原理分析 如图一我们测的是相电压,从理论上我们知道我们测得相电压是一个马鞍波形,马鞍波形中并没有隐含 转子的位置和速度信息。那么为什么我们还要有这样一个电路呢? 这个问题其实困惑了我好久?直到有一天…...
JAVA练习45-二叉树的层序遍历
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、题目二叉树的层序遍历 …...

超高精度PID调节器的特殊功能(3)——变送输出(转发)功能及其应用
摘要:变送输出是高级PID控制器的一项重要扩展功能,可用于多区控制、串级控制、比值控制和差值控制以及数据采集及记录。为展示变送输出功能的强大作用,本文主要针对超高精度VPC 2021系列PID控制器,介绍了变送输出的具体功能、参数…...

【C++】nullptr C++中的空指针(C++11)
前言 在平时我们写C/C代码时你可能会看到有人使用NULL表示空指针,也有人用nullptr表示空指针,那么你可能会很好奇它们都是空指针吗?为什么空指针有两种写法?下面就带你了解这背后的原理。 我们都知道NULL是C语言中的空指针&#x…...
笔试题-2023-大疆-数字IC设计【纯净题目版】
回到首页:2023 数字IC设计秋招复盘——数十家公司笔试题、面试实录 推荐内容:数字IC设计学习比较实用的资料推荐 题目背景 笔试时间:2022.08.07应聘岗位:数字IC设计笔试平台:赛码题目评价 难易程度:★★★★★知识覆盖:★★★☆☆超纲范围:★★★☆☆值得一刷:★★★…...
Python dict字典方法完全攻略(全)
我们知道,Python 字典的数据类型为 dict,我们可使用 dir(dict) 来查看该类型包含哪些方法,例如: >>> dir(dict) [clear, copy, fromkeys, get, items, keys, pop, popitem, setdefault, update, values] keys()、value…...

用“AI“挑选一件智慧礼物
在久违的烟火气回归之际,充满希望的生活可能就从精心挑选一件新年礼物开始。在罗列礼品清单时,你会想到 “数据”也是其中之一吗?事实上,几乎所有时下最受欢迎的带有“智能”一词的设备,都是由大量高质量的数据创建。我…...

【Spark分布式内存计算框架——Spark Core】4. RDD函数(下) 重分区函数、聚合函数
重分区函数 如何对RDD中分区数目进行调整(增加分区或减少分区),在RDD函数中主要有如下三个函数。 1)、增加分区函数 函数名称:repartition,此函数使用的谨慎,会产生Shuffle。 2)、…...

智能工厂自动化设备如何将数据采集到物联网云平台上
制造业工厂在进行生产管理、数字化转型升级的过程中,大量自动化设备的数据采集上云一直是困扰厂商的难题之一。因设备种类多、工艺复杂、设备老旧无多余通信接口导致数据无法集中、工艺无法实时管控,加上设备服务商的本地支持比较有限,因此设…...

SpringBoot整合Mybatis的核心原理
0. 前言:1. 自动配置类MybatisAutoConfiguration:1.1. SqlSessionFactory的生成:1.2. Mapper的扫描和代理生成:1.2.1. MapperScannerConfigurer1.2.2. MapperFactoryBean1.2.3. getMapper生成代理对象2. 小结:0. 前言&…...

滴滴一面:order by 调优10倍,思路是啥?
背景说明: Mysql调优,是大家日常常见的调优工作。 所以,Mysql调优是一个非常、非常核心的面试知识点。 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50)中,其相关面试题是一个非常、非常高频的交流话题。 近段时间,有小伙伴面…...

Vue框架学习篇(五)
Vue框架学习篇(五) 1 组件 1.1 组件的基本使用 1.1.1 基本流程 a 引入外部vue组件必须要的js文件 <script src"../js/httpVueLoader.js"></script>b 创建.vue文件 <template><!--公共模板内容--></template><script><!…...

(蓝桥杯 刷题全集)【备战(蓝桥杯)算法竞赛-第1天(基础算法-上 专题)】( 从头开始重新做题,记录备战竞赛路上的每一道题 )距离蓝桥杯还有75天
🏆🏆🏆🏆🏆🏆🏆 欢迎观看我的博客,如有问题交流,欢迎评论区留言,一定尽快回复!(大家可以去看我的专栏,是所有文章的目录&a…...

C++——继承那些事儿你真的知道吗?
目录1.继承的概念及定义1.1继承的概念1.2 继承定义1.2.1定义格式1.2.2继承关系和访问限定符1.2.3继承基类成员访问方式的变化2.父类和子类对象赋值转换3.继承中的作用域4.派生类的默认成员函数5.继承与友元6. 继承与静态成员7.复杂的菱形继承及菱形虚拟继承如何解决数据冗余和二…...

leetcode 困难 —— N 皇后(简单递归)
(不知道为啥总是给这种简单的递归设为困难题,虽然优化部分很不错,但是题目太好过了) 题目: 按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。 n 皇后问题 研究的是如何将 n 个…...

AWS实战:Dynamodb到Redshift数据同步
AWS Dynamodb简介 Amazon DynamoDB 是一种完全托管式、无服务器的 NoSQL 键值数据库,旨在运行任何规模的高性能应用程序。DynamoDB能在任何规模下实现不到10毫秒级的一致响应,并且它的存储空间无限,可在任何规模提供可靠的性能。DynamoDB 提…...

机器学习评估指标的十个常见面试问题
评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定,所…...

常见的安全问题汇总 学习记录
声明 本文是学习2017中国网站安全形势分析报告. 而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们 2017年重大网站安全漏洞 CVE-2017-3248 :WebLogic 远程代码执行 2017年1月27日,WebLogic官方发布了一个编号为CVE-2017-3248 的…...

元宵晚会节目预告没有岳云鹏,是不敢透露还是另有隐情
在刚刚结束的元宵节晚会上,德云社的岳云鹏,再一次参加并引起轰动,并获得了观众朋友们的一致好评。 不过有细心的网友发现,早前央视元宵晚会节目预告,并没有看到小岳岳,难道是不敢提前透露,怕公布…...

计算机视觉 吴恩达 week 10 卷积
文章目录一、边缘检测二、填充 padding1、valid convolution2、same convolution三、卷积步长 strided convolution四、三维卷积五、池化层 pooling六、 为什么要使用卷积神经网络一、边缘检测 可以通过卷积操作来进行 原图像 n✖n 卷积核 f✖f 则输出的图像为 n-f1 二、填充…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

简易版抽奖活动的设计技术方案
1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

Module Federation 和 Native Federation 的比较
前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案,允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...

如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...

听写流程自动化实践,轻量级教育辅助
随着智能教育工具的发展,越来越多的传统学习方式正在被数字化、自动化所优化。听写作为语文、英语等学科中重要的基础训练形式,也迎来了更高效的解决方案。 这是一款轻量但功能强大的听写辅助工具。它是基于本地词库与可选在线语音引擎构建,…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...
C#学习第29天:表达式树(Expression Trees)
目录 什么是表达式树? 核心概念 1.表达式树的构建 2. 表达式树与Lambda表达式 3.解析和访问表达式树 4.动态条件查询 表达式树的优势 1.动态构建查询 2.LINQ 提供程序支持: 3.性能优化 4.元数据处理 5.代码转换和重写 适用场景 代码复杂性…...