FOC矢量控制 手把手教学，包括FOC框架、坐标变、SVPWM、电流环、速度环、有感FOC、无感FOC，霍尔元件，卡尔曼滤波等等，从六步向到foc矢量控制，一步步计算，一步步仿真，一步步编码实现功能。 可用于无刷电机驱动算法，可用于驱动无刷电机，永磁同步电机，智能车平衡单车组无刷电机动量轮驱动学习。 另外有代码完整工程（不是电机库，主控stm32f4）以及MATLAB仿真模型。 有视频教程 矢量控制技术，特别是场导向控制（Field-Oriented Control，FOC），是一种先进的电机控制方法，广泛应用于无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）的精确控制。FOC技术能够使电机在各种负载条件下均能高效、稳定地运行，因此在电动汽车、工业驱动、航空航天等领域有着广泛的应用。 FOC矢量控制的核心在于将电机的定子电流分解为与转子磁场同步旋转的坐标系中的两个正交分量，即磁通产生分量和转矩产生分量。通过这种分解，可以独立控制电机的磁通和转矩，从而实现对电机的精确控制。在实现FOC的过程中，需要对电机的参数进行精确的测量和控制，包括电流、电压、转速等。 坐标变换是实现FOC矢量控制的关键步骤之一。坐标变换通常涉及从三相静止坐标系转换到两相旋转坐标系，这一过程中需要用到Clark变换和Park变换。Clark变换用于将三相电流转换为两相静止坐标系下的电流，而Park变换则是将两相静止坐标系电流转换为旋转坐标系下的电流。通过这些变换，可以更方便地对电机进行矢量控制。 接着，空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM）技术在FOC中扮演了重要角色。SVPWM技术通过对逆变器开关状态进行优化，以产生近似圆形的旋转磁场，使得电机的运行更加平滑，效率更高，同时减少电机的热损耗。 电流环和速度环是FOC控制系统的两个重要组成部分。电流环主要用于控制电机定子电流的幅值和相位，确保电机能够产生所需的转矩。速度环则用于控制电机的转速，通过调节电流环来实现对转速的精确控制。速度环的控制通常涉及到PID（比例-积分-微分）调节器。 此外，FOC还可以分为有感FOC和无感FOC两种类型。有感FOC需要使用霍尔元件或其他传感器来检测电机的转子位置和速度，而无感FOC则不需要额外的传感器，通过估算电机的反电动势来间接获得转子位置信息，从而实现控制。无感FOC对算法的精度要求更高，但它降低了成本，减小了电机的体积，因此在某些应用场景中具有优势。 在实际应用中，为了提高控制的精度和鲁棒性，常常会使用卡尔曼滤波等先进的信号处理技术。卡尔曼滤波能够有效地从含有噪声的信号中提取出有用的信息，并对系统的状态进行最优估计。 教学内容中提到的“从六步向到foc矢量控制”，涉及了电机控制的逐步过渡过程。六步换向是一种基本的无刷电机驱动方法，其控制较为简单，但在一些复杂的应用场景下可能无法提供足够精确的控制。随着技术的演进，人们发展出了更为复杂的FOC矢量控制方法，以应对更高性能的需求。 值得一提的是，本次手把手教学还提供了完整的代码工程和MATLAB仿真模型。代码工程基于STM32F4微控制器，这是一款性能强大的32位ARM Cortex-M4处理器，常用于电机控制领域。通过实际的代码实践和仿真，学习者能够更加深刻地理解FOC矢量控制的原理和实现过程。同时，教程中还包含了视频教程，这无疑将极大地提高教学的直观性和学习的便利性。 FOC矢量控制是一种复杂但高效的电机控制方法，涉及到众多控制理论和实践技巧。通过本教学内容的学习，学生不仅可以掌握FOC矢量控制的理论知识，还能够通过仿真和编程实践，将理论知识转化为实际的控制能力，从而为未来在电气工程和自动化领域的工作打下坚实的基础。对于那些希望深入了解电机控制或者正在进行相关项目开发的学习者来说，这样的教学内容无疑具有极高的实用价值和指导意义。

STM32G431高性能无感FOC驱动系统资料：方波高频注入加滑膜观测器，零速带载启动至中高速平滑过渡，全C语言代码带中文注释，方便移植与开发,STM32G431 HFI SMO FOC无感驱动资料：方波高频注入与滑膜观测器技术实现,stm32g431 HFI SMO FOC方波高频注入加滑膜观测器无感FOC驱动资料，零速带载启动，低速持续注入，实现无感驱动低速运行，堵转有力，中高速转入滑膜观测器，平滑过渡。 包括完整的cubemx配置文件，mdk工程，原理图和开发笔记，代码全C语言，宏定义选项均有中文注释，方便移植到自己的项目中。 ,关键词：STM32G431; HFI; SMO; FOC方波; 高频注入; 滑膜观测器; 无感FOC驱动; 零速带载启动; 低速持续注入; 中高速滑膜观测器; Cubemx配置文件; MDK工程; 原理图; 开发笔记; C语言代码; 宏定义选项注释。,STM32G431无感FOC驱动资料：方波高频注入+滑膜观测器，平滑过渡低速运行

PLL 类估算器 本应用笔记中使用的估算器就是 AN1162 《交流感应电 机 （ACIM）的无传感器磁场定向控制 （FOC） 》（见 “ 参考文献 ”）中采用的估算器，只是在本文中用于 PMSM 电机而已。 估算器采用 PLL 结构。其工作原理基于反电动势 （BEMF）的 d 分量在稳态运行模式中必须等于零。图 6 给出了估算器的框图。 如图 6 中的闭环控制回路所示，对转子的估算转速 （ω Restim）进行积分，以获取估算角度，如公式 1 所示： 将 BEMF 的 q 分量除以电压常量 ΚΦ 得到估算转速 ω Restim，如公式 2 所示： 考虑公式 2 中给出的最初估算假设（BEMF 的 d 轴值在 稳态下为零），根据 BEMF q 轴值 Edf 的符号，使用 BEMF d 轴值 Edf 对 BEMF q 轴值 Edf 进行校正。经过公 式 3 显示的 Park 变换后，使用一阶滤波器对 BEMF d-q 分量值进行滤波。 采用固定的定子坐标系，公式 4 代表定子电路公式。 在公式 4 中，包含 α – β 的项通过经 Clarke 变换的三相 系统的对应测量值得到。以 Y 型（星型）连接的定子相 为例， LS 和 RS 分别代表每个相的定子电感和电阻。若 电机采用 Δ 连接， 则应计算等效的 Y 型连接相电阻和电 感，并在上述公式中使用。 图 7 表示估算器的参考电路模型。电机的 A、 B 和 C 端 连接到逆变器的输出端。电压 VA、 VB 和 VC 代表施加 给电机定子绕组的相电压。 VAB、 VBC 和 VCA 代表逆变 器桥臂间的线电压，相电流为 IA、 IB 和 IC。

包含电机电气微分方程，滑模观测方程，滑模运动方程，反电势计算方程，M法计算速度，SMC锁相和估速，PLL自适应控制率优化，PLL自适应控制率优化

观测器

ST FOC算法，无感模式，单电阻采样例程 电机库文件，包含.c和.H

无刷电机FOC无感控制算法详解，

本应用笔记说明了无传感器无刷直流 （Brushless DC，BLDC）电机控制算法，该算法采用 dsPIC® 数字信号控制器 （digital signal controller， DSC）实现。 该算法对电机每相的反电动势（back-Electromotive Force， backEMF）进行数字滤波，并基于滤得的反电动势信号来决定何时对电机绕组换相。 这种控制技术不需要使用离散式低通滤波硬件和片外比较器。

内容包含永磁同步电动机转动原理、矢量变换、矢量控制、空间电压矢量PWM(SVPWM)、 MTPA、弱磁控制、电流前馈控制

TI使用TMS320F2833x的3相永磁同步电机的无传感器磁场定向控制。 这份应用报告提出了使用 使用 TMS320F2833x 浮点微控制器控制永磁同步电机 (PMSM) 的解决方案。 TMS320F2833x 器件是 C2000 系列微控制器的部件，此微控制器能够通过减少系统组件实现用于三 相电机 的智能控制器的成本有效设计，并且提高了效率。 借助于这些器件，有可能实现诸如磁场定向控制 (FOC) 等更加精准的数字矢量控制算法。 本文档中讨论了这个算法的实现。 FOC 算法在很大速度范围内保持高 效，并且通过处理一个电机的动态模型来将具有瞬态相位的转矩变化考虑在内 解决方案提出的方法免除了对 相位电流传感器的需要，并且使用一个观察器来实现速度无传感器控制。 数字电机控制 (DMC) 库使用 TI 的 IQ 数学库，这个库支持定点和浮点数学运算。 这使得浮点至定点器件的迁移变得十分容易。 这份应用报告涵盖了以下内容： • 磁场定向电机控制原理的理论背景 • 基于模块化软件块的递增构建级 • 试验结果