1.FOC控制库MCSDK5.4.4梳理(1)——SVPWM
2.Arduino 控制 28BYJ-48 步进电机详解
3.干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析
4.FOC（电机矢量控制）的电机电机“大地图”（算法架构）
5.各种PID控制算法及C代码总结
6.st电机库5.0完全开源了。这对电机控制软件工程师有何影响?控制控制

FOC控制库MCSDK5.4.4梳理(1)——SVPWM

       本文将深入探讨FOC控制库MCSDK5.4.4中的关键步骤——SVPWM，即空间矢量脉宽调制。源码源码从理论到代码实践，接线我们将逐步揭示如何通过PWMC_SetPhaseVoltage函数将目标电压Uout转化为实际的电机电机PWM占空比。虽然网络上多是控制控制tomcat关联源码SVPWM原理的理论讲解，但实际代码应用的源码源码讲解并不多见。本文将结合实际代码，接线结合个人理解，电机电机帮助你理解SVPWM算法的控制控制工作原理。

       空间矢量合成与区域划分

       如图所示，源码源码UVW三相电压以红色、接线绿色和蓝色表示，电机电机合成矢量为黑色。控制控制电机的源码源码三相电压在空间上相隔度。通过建立αOβ坐标系，可以解析三相电流的关系，进而推导出电压分解的表达式，得出相电压与母线电压的关系。

       六个扇区划分与PWM计算

       将电压分解为六个扇区，每个区域对应不同的PWM占空比计算。例如，当wY和wZ为负值时，目标矢量位于扇区5。通过计算空间矢量作用时间，理解SVPWM波形的otrs源码分析7段式结构，如第6扇区的0-4-5-7-5-4-0模式。

       合成不失真条件

       为了保证不失真，合成的电压不能超过2*Udc/3与Udc/sqrt(3)之间的限制。当合成电压达到最大值时，需要确保Uref等于Udc/sqrt(3)，这是SVPWM算法设计的关键点。

       代码实现与总结

       通过上述分析，我们可以理解SVPWM的完整过程，从理论到实际代码的转换。FOC库中的定时器中心对齐模式对计算占空比至关重要。理解算法背后的原理，不仅限于使用，还能帮助我们灵活地解决产品问题。希望本文能对研究SVPWM原理的读者有所帮助。进一步的代码研究可参考链接：FOC5.4源代码

Arduino 控制 BYJ- 步进电机详解

       在探索Arduino控制BYJ-步进电机的过程中，我深入研究了其控制逻辑和stepper函数的用法，以纠正网络上广泛存在的错误信息。BYJ-步进电机的驱动特性是关键，它有4个独立可通电的定子电磁线圈，采用1-2相励磁单极驱动，即交替使用1相和2相通电。

       电机工作原理是，单相励磁时，线圈通电后转子相应转动，而双相励磁则是webpack 源码 css两个线圈同时通电。BYJ-电机的步距角为5.°，但因为包含减速齿轮箱，实际每一步只转0.°。要控制电机转一周，理论上的步数是°除以步距角，再乘以减速比，大约需要步。

       然而，使用Arduino的stepper函数时，要注意它默认采用双拍（每步4步），而规格书描述的是单双拍（每步8步）。这导致了在未调整前，代码执行错误，电机转了两圈。通过查看stepper函数源代码，我发现了这个差异，并修正了参数，将步距角调整为.°，对应的步数变为步。测试结果显示，电机成功转动一圈，耗时约秒。

       进阶部分，我修改了Stepper.cpp文件，支持1-2相励磁模式，linux路由源码以匹配BYJ-步进电机。通过这个定制版本的stepper函数，可以更准确地控制电机。以下是关键代码和运行效果的展示：

干货|开源MIT Min cheetah机械狗设计(十二)电机控制器FOC算法剖析

       电机控制器FOC算法详解

       在开源MIT Min cheetah机械狗设计系列的第十二部分，我们将深入探讨电机控制器的固件源码。核心部分包括四个关键环节：

编码器数据处理：滤波和偏差消除，确保编码器数据的准确性和稳定性。

FOC算法：焦点（FOC）算法用于精确控制电机，通过Park和Clark变换，结合PID控制，实现高效、精确的电机驱动。

PID控制算法：基于位置和速度指令，进行实时电流调整。

系统通信：电机控制器接收和上传状态，与SPIne固件通过特定命令和反馈进行交互。

       电机控制涉及逆变器、无刷电机、磁编码器等组件，核心算法通过将期望速度和转矩转换成电机能理解的控制信号，确保机械狗按照预期运行。

       编码器校准涉及相序判断和零位对齐，通过校正消除误差，确保位置信息的精确。编码器值误差消除则是flac编码源码通过滤波和线性化，将机械误差转换为可管理的电气误差。

       FOC算法部分，包括两相电流采样、DQ0变换、反变换，以及PID控制器的应用，保证了电机在各种条件下的稳定性能。整个控制流程在定时器驱动下运行，体现出了精细的算法设计与调试的重要性。

       后续章节将转向UPboard运动算法程序的解析，这个部分包含动力学模型、步态规划等复杂内容，将逐步揭示机械狗动力系统背后的精密构造。

FOC（电机矢量控制）的“大地图”（算法架构）

       一套专注于永磁同步电机(PMSM)和BLDC电机矢量控制的软件教程旨在帮助初学者深入了解FOC算法。教程不仅介绍了理论知识，还提供了一个模块化设计的驱控板方案，支持ABZ编码器、BLDC方波、霍尔FOC和无感FOC控制，适合不同电机类型和传感器配置。其核心目标是通过详细解释，让学习者形成类似游戏“大地图”的全局理解，提升电机控制技能，避免陷入大量无效学习资料的困扰。

       软件功能上，它通过RS与上位机通信，实时接收指令并反馈状态。设计上注重安全性，如指令限幅和异常值滤波。软件架构包括系统初始化、参数设置、定时器管理、串口通讯、信号采集处理和控制模块。其中，定时器定时器模块用以控制流程，与上位机交互则通过串口通讯，采集的信号则用于闭环调节，确保电机稳定运行。

       硬件部分，方案包括主控板、驱动板、电源板、编码器板等，以及一套详细的接口设计，确保了对多种电机控制功能的全面支持，如速度、位置、电流控制，以及多种通信接口的集成。教程还提供了丰富的代码资源，包括双路霍尔、无感和绝对编码器FOC的源码，以及与上位机的通信代码，使得学习者能直接参与到实际的控制实现中。

       教程不仅提供代码，还包含一对一指导、远程调试和经验分享，旨在确保学习者不仅掌握理论，还能实操应用。通过全面的教程和丰富的资源，学习者可以快速掌握FOC算法，对电机控制有更深入的认识。

各种PID控制算法及C代码总结

       PID控制算法总结

       PID控制算法是工业应用中的基石，简单却强大。本文详尽介绍了各种PID控制的C代码实现，从基础原理到实际应用，包括：

       纯物理意义：PID控制通过误差信号调节输出，包括比例、积分和微分三个环节。

       应用实例：尤其适用于直流电机调速，通过编码器反馈，实现精密控制。

       功能模块：如无刷FOC控制、有刷电机控制、舵机控制等，具备能量回收、电流缓冲控制等特性。

       硬件配置：包括主控板、驱动板、电源板等，以及通信接口和传感器支持。

       代码实现：包含双霍尔FOC、无感FOC、编码器FOC源码，以及远程调试APP和通信接口代码。

       参数整定：通过调整比例Kp、积分Ki和微分Kd，平衡响应速度、精度与动态性能。

       进阶技巧：如积分分离、抗饱和控制、梯形积分和变积分策略，提高系统的稳定性和响应速度。

       智能PID：模糊PID在非线性系统中的应用，利用模糊规则智能调节控制器参数。

       通过一系列的C语言代码，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能掌握并应用PID算法进行高效控制。

st电机库5.0完全开源了。这对电机控制软件工程师有何影响?

       st电机库5.0的全面开源，对电机控制软件工程师来说，是重大利好。开源意味着可以免费获取完整的源代码，使用LL库的直观性和便捷性提升编程效率。软件工程师们无需再为获取源代码而担忧，只需注册并申请，小时内即可收到批准邮件，这极大地加快了项目进程。百度云分享链接提供了方便的访问途径，方便工程师们下载和使用。

       然而，对于电机控制领域的老工程师们而言，开源的冲击尤为显著。伺服行业和电动汽车等高端应用领域要求极高，如电机参数辨识、惯量辨识等复杂功能，这些核心知识难以轻易通过开源代码获取。真正的技术创新往往需要工程师投入大量时间与精力，这些成果不愿公开，因此，开源虽然降低了入门门槛，吸引了更多新人进入电机控制领域，但并未改变高端领域技术壁垒的实质。

       开源软件的普及，使得低端需求的市场更加饱和，相应产品价格下滑。而对专业度要求更高的领域，技术门槛依然存在，芯片厂商的开源代码仅能提供基础框架，真正实现高级功能仍需专业工程师深入研究。ST的开源代码，虽能为新入行者提供便利，但真正理解并利用其代码的工程师，相对于只懂得基本FOC的人，已展现出了更高的专业水平。在理解并运用开源代码的过程中，工程师不仅能够提升自身技能，也能对电机控制领域有更深入的理解。