四、手写STM32 FOC记录-----FOC + SVPWM
FOC控制算法框图：
咋一看FOC控制框图可能会发现不知道从哪入手，可以回想一下直流有刷电机的学习过程，首先是让电机转起来，然后进行速度控制，再进一步进行位置控制，同样我们在FOC学习过程中依然可以这样做，我们首先将位置环和速度环甚至是电流环去掉，然后就剩下SVPWM，既然只是让电机转起来那么电流检测也不需要了，我们就直接给电压，开环运行，这时候控制框架就能简化成下图所示。
逐一实现框图中的每一个模块，首先是Park逆变换，将DQ坐标系转换成αβ坐标系，如下：
用C语言代码实现它：
/**********************************************************************************************************
park逆变换，输入Uq、Ud得到Ualpha、Ubeta
Uα = Ud · cosθ - Uq · sinθ
Uβ = Ud · sinθ + Uq · cosθ
**********************************************************************************************************/
void inverseParkTransform(DQ_Def *dq, AlphaBeta_Def *alphaBeta, float angle)
{
float cosAngle = cos(angle);
float sinAngle = sin(angle);
alphaBeta->alpha = dq->d * cosAngle - dq->q * sinAngle;
alphaBeta->beta = dq->d * sinAngle + dq->q * cosAngle;
}
接下来便是FOC控制最复杂也是最难理解的一部分SVPWM，不介绍SVPWM原理，网上关于SVPWM的资料超级多，需要的时候自行查阅。这里只针对我的理解，结合我编写的代码来说明具体的实现过程。
第一步，计算u1、u2、u3。通过park逆变换得到的alpha，beta，计算得出u1、u2和u3，我理解这个其实是克拉克逆变换
第二步，扇区判断。根据u1、u2和u3的正负情况确定所处的扇区。根据U1,U2,U3的符号计算N=4C+2B+A，再结合扇区表判断所处的扇区，N的取值和所对应的扇区关系如下表：
第三步，计算基本矢量电压作用时间（占空比），根据扇区确定相邻两个基本矢量电压及其作用时间，然后对作用时间进行等比例缩小处理，使得总的作用时间等于Ts采样时间，或总的占空比等于1，这样计算出来的数据ta,tb,tc就是占空比，正好与PWM的输出对应。这部分相对较复杂，这里不做描述，请查阅专业的资料。推荐一篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_42887190/article/details/125464343
第四步，6路PWM输出，根据a,b,c三项占空比，计算PWM输出，驱动电机转动，这个很简单，就是用占空比乘以PWM周期，编写set_PWM_value函数如下：
void set_PWM_value(uint16_t pwm_u,uint16_t pwm_v,uint16_t pwm_w)
{
__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_1, pwm_u);
__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_2, pwm_v);
__HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim1, TIM_CHANNEL_3, pwm_w);
}
至此SVPWM完成，现将完整的SVPWM代码粘贴进来：
/**********************************************************************************************************
将坐标变换中的反Park变换得到的 Valpha 、Vbeta 转换六路PWM输出。
**********************************************************************************************************/
void SVPWM(AlphaBeta_Def *U_alphaBeta, SVPWM_Def *svpwm)
{
float sum;
float k_svpwm;
svpwm->Ts = 1.0f; // SVPWM的采样周期
svpwm->U_alpha = U_alphaBeta->alpha;
svpwm->U_beta = U_alphaBeta->beta;
// step1 计算u1、u2和u3
// 计算SVPWM算法中的三个控制电压u1、u2和u3
svpwm->u1 = U_alphaBeta->beta;
svpwm->u2 = -0.8660254f * U_alphaBeta->alpha - 0.5f * U_alphaBeta->beta; // sqrt(3)/2 ≈ 0.86603
svpwm->u3 = 0.8660254f * U_alphaBeta->alpha - 0.5f * U_alphaBeta->beta;
// step2：扇区判断
// 根据u1、u2和u3的正负情况确定所处的扇区
svpwm->sector = (svpwm->u1 > 0.0f) + ((svpwm->u2 > 0.0f) << 1) + ((svpwm->u3 > 0.0f) << 2); // N=4*C+2*B+A
// step3:计算基本矢量电压作用时间（占空比）
// 根据扇区的不同，计算对应的t_a、t_b和t_c的值，表示生成的三相电压的时间
switch (svpwm->sector)
{
case 5:
// 扇区5
svpwm->t4 = svpwm->u3;
svpwm->t6 = svpwm->u1;
sum = svpwm->t4 + svpwm->t6;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; //
svpwm->t4 = k_svpwm * svpwm->t4;
svpwm->t6 = k_svpwm * svpwm->t6;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t4 - svpwm->t6) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t4 + svpwm->t6 + svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t6 + svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t7;
break;
case 1:
// 扇区1
svpwm->t2 = -svpwm->u3;
svpwm->t6 = -svpwm->u2;
sum = svpwm->t2 + svpwm->t6;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; // 计算缩放系数
svpwm->t2 = k_svpwm * svpwm->t2;
svpwm->t6 = k_svpwm * svpwm->t6;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t2 - svpwm->t6) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t6 + svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t2 + svpwm->t6 + svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t7;
break;
case 3:
// 扇区3
svpwm->t2 = svpwm->u1;
svpwm->t3 = svpwm->u2;
sum = svpwm->t2 + svpwm->t3;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; //
svpwm->t2 = k_svpwm * svpwm->t2;
svpwm->t3 = k_svpwm * svpwm->t3;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t2 - svpwm->t3) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t2 + svpwm->t3 + svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t3 + svpwm->t7;
break;
case 2:
// 扇区2
svpwm->t1 = -svpwm->u1;
svpwm->t3 = -svpwm->u3;
sum = svpwm->t1 + svpwm->t3;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; //
svpwm->t1 = k_svpwm * svpwm->t1;
svpwm->t3 = k_svpwm * svpwm->t3;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t1 - svpwm->t3) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t3 + svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t1 + svpwm->t3 + svpwm->t7;
break;
case 6:
// 扇区6
svpwm->t1 = svpwm->u2;
svpwm->t5 = svpwm->u3;
sum = svpwm->t1 + svpwm->t5;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; //
svpwm->t1 = k_svpwm * svpwm->t1;
svpwm->t5 = k_svpwm * svpwm->t5;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t1 - svpwm->t5) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t5 + svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t1 + svpwm->t5 + svpwm->t7;
break;
case 4:
// 扇区4
svpwm->t4 = -svpwm->u2;
svpwm->t5 = -svpwm->u1;
sum = svpwm->t4 + svpwm->t5;
if (sum > svpwm->Ts)
{
k_svpwm = svpwm->Ts / sum; //
svpwm->t4 = k_svpwm * svpwm->t4;
svpwm->t5 = k_svpwm * svpwm->t5;
}
svpwm->t7 = (svpwm->Ts - svpwm->t4 - svpwm->t5) / 2;
svpwm->ta = svpwm->t4 + svpwm->t5 + svpwm->t7;
svpwm->tb = svpwm->t7;
svpwm->tc = svpwm->t5 + svpwm->t7;
break;
default:
break;
}
// step4：6路PWM输出
set_PWM_value(PWM_PERIOD*svpwm->ta,PWM_PERIOD*svpwm->tb,PWM_PERIOD*svpwm->tc);
}
第五步，验证SVPWM输出是否正确。写完SVPWM函数，需要做验证，看看算法是否正确可用。编写svpwm_test函数，给定d,q值，由于暂时还没有完成电机编码器的角度获取，所以角度theta给以个固定增量，这样正常情况下，接上电机会转动起来。为了便于观察将ta,tb,tc三个数据扩大100倍放到vofa输出函数中，显示三条曲线。
void svpwm_test(void)
{
float theta = 0;
DQ_Def test_dq;
AlphaBeta_Def test_ab;
SVPWM_Def svpwm_out;
test_dq.d = 0.0f;
test_dq.q = 0.2f;
for (theta = 0; theta < 6.2831853f; theta += 0.275f)
{
inverseParkTransform(&test_dq,&test_ab,theta);
SVPWM(&test_ab,&svpwm_out);
vofa_JustFloat_output(100.0f*svpwm_out.ta,100.0f*svpwm_out.tb,100.0f*svpwm_out.tc,0.0f);
// HAL_Delay(1);
}
}
最后主函数调用如下:
接上硬件平台，编译下载，打开串口连接vofa+上位机，可以输出三条相位相差120°的马鞍波曲线，显示如下，如此就证明SVPWM成功实现。
同时，可以接上BLDC的UVW三项，可以看到电机会转动，修改test_dq.d和theta的增量，电机的转动速度会改变。
观看视频效果请转至https://www.bilibili.com/video/BV1pu4y1y7jK/?spm_id_from=333.999.0.0&;vd_source=4c57166c6142504cc135c2135bf9844e
本文已将重要的代码贴到文章中了，涉及到的所有源码可以都开源，需要的小伙伴点赞关注后可以私信获取
