L298N电机驱动模块电路原理图
上传时间： 2022-07-04
上传用户：zhaiyawei
本文阐述了利用DRV8825驱动步进电机的工作原理、使用方法并给出了具体的硬件和软件设计。在此基础上介绍了德州仪器公司的步进电机驱动芯片DRV8825，该芯片具有片上 1/32 微步进分度器的 2.5A 双极步进电机驱动器,特别适合驱动小型步进电机。目前被广泛应用在3D打印机、微型步进电机上，具备一定的实用价值。步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元，可以分别通过控制脉冲个数和频率，从而达到准确定位和调速的目的，在机电一体化产品中有着广泛的应用。设计中常用的步进电机又有单极型和双极型之分。相对而言，单极型电机虽然应用效率较低，但是驱动电路简单，在早些年有较大的成本优势，特别是在高电压、大电流的应用中。不过近年来，随着各大厂家双极型电机专用驱动芯片的大量推出，在性能不断提高的同时，价格也在不断下降，再综合了其占用 PCB 空间小，控制简单等优点[1-3].采用双极型电机及专用驱动芯片取代单极性电机已经成为了一种趋势。本文将介绍一种双极型电机专用控制芯片 DRV8825，并提供一个基于该芯片的打印机电机驱动电路设计方案。
上传时间： 2022-07-10
上传用户：
东芝TB67S109AFTG步进电机驱动板原理图PCB文件
上传时间： 2022-07-10
上传用户：
基于双全桥驱动芯片L298N的双路直流电机驱动模块电路图
上传时间： 2022-07-19
上传用户：
基于Cortex-M0的BLDC电机驱动原理图+源码
上传时间： 2022-07-24
上传用户：
麦克纳姆轮小车控制源码基于arduino+蓝牙模块+电机驱动
上传时间： 2022-07-25
上传用户：
该文研究了无刷直流电机的无位置传感器控制理论、转矩波动抑制方法、数字仿真算法和DSP控制技术.首先,该文介绍了无刷直流电机无位置传感器控制原理,比较了目前几种常用的无位置传感器控制方法,提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的无位置传感器控制方法.通过离散化位置信号的映射方程,得到网络的基本输入输出,网络的输出通过逻辑处理,处理后的结果作为电机控制信号,同时也作为网络的训练教师.采用在线学习和离线学习两种方式训练网络,并详细介绍了两种方式的算法;其次,该文概述了无刷直流电机转矩波动的产生原因,重点分析了换相转矩波动产生的原理,提出了基于误差反传（BP）神经网络的转矩波动抑制新方法.采用两个结构相同三层网络,建立了电压自校正调节器,对电机端电压进行瞬时调节,保持电路中电流幅值不变,实现了转矩波动的自适应调节.另外,该文推导了较全面的电机数学模型,重点研究了无刷直流电机仿真中的几个关键技术,包括气隙磁场的建立、位置信号的模拟、中心点电压的计算、二极管续流状态的实现以及PWM电流控制的仿真.采用面向对象程序设计（OOP）方法,设计了多功能的仿真软件SIMOT.最后该文介绍了数字信号处理器（DSP）TMS320LF2407的结构和性能,给出了PWM控制和A/D转换的算法,采用反电势法原理实现了无位置传感器控制,并给出了相关的实验结果.
上传时间： 2013-07-14
上传用户：klds
盘式永磁同步电动机是近年来发展起来的新型结构高性能伺服电动机，具有轴向尺寸短、重量轻、体积小、结构紧凑等特点。可以制成多定子多转子交错组成的多盘式结构，进一步提高转矩，特别适合于机器人和大力矩直接驱动装置。同时由于结构原因，盘式电机的径向尺寸受到一定限制，半径太大会增加加工工艺的难度，有时相关的尺寸数据难以保证，为提高电机的输出功率，一般采用多盘式结构。 目前永磁电机正向着大功率化、高功能化和微型化方向发展，其中高力能密度和高效率是对各类永磁电机设计所提出的共同要求。本文本着提高电机的输出功率的目的，在总结各种盘式永磁同步电机的结构、特点的基础上提出了一种新型的基于Halbach阵列的多盘式无铁心永磁同步电动机，从提高电机的功率密度入手，将无铁心结构和Halbach型永磁体阵列应用到其中。利用钕铁硼永磁材料高矫顽力的优异特性以及Halbach阵列的高聚磁作用来提高电机气隙磁密，使无铁心电机变成可能，同时Halbach阵列使轭部的磁通减小，可相应少用或不用轭部。电机重量因此可以大幅度下降，在一定程度上也可降低电机的成本。
上传时间： 2013-07-06
上传用户：talenthn
绕组励磁同步电机具有功率因数可调、效率高等优点，在工业大功率场合获得了广泛应用，因此研究和开发高性能的绕组励磁同步电机驱动系统具有重大的经济价值和社会效益。目前开发高性能绕组励磁同步电机驱动系统所采用的控制方案主要有两种：一种是直接转矩控制（DTFC）；另一种是磁场定向矢量控制（FOC）。绕组励磁同步电机的矢量控制策略具有控制结构简单，物理概念清晰，电流、转矩波动小，转速响应迅速，易实现数字控制等优点。因此，在交流传动领域中，越来越受到学者的关注。但是，无论在国内还是国外，交直交型绕组励磁同步电机矢量控制系统的研究还缺乏全面深入的理论研究，还没有建造起矢量控制系统的理论体系构架。本文对绕组励磁同步电机矢量控制系统进行了初步的理论探讨，并进行了详细的实践研究，为以后更深入、广泛地研究此系统，打好坚实的基础。本论文主要研究内容如下： @@ 通过广泛的查找文献，对几种常见的同步电机传动系统进行了综述，分析了同步电机变频调速原理，在此基础上，讲述了无传感器技术在同步电机中的应用现状。无传感器技术主要有两大类：基于基波量的检测方法和基于外加信号的激励法。随后，对转子初始位置的估计进行了综述，其方法有：基于电机定子铁芯饱和效应的转子位置估计，高频信号注入法，基于定子绕组感应电压的估计法和基于相电感计算法等。绕组励磁同步电机转子初始位置估计的研究还很少。 @@ 对绕组励磁同步电机矢量控制的理论进行了全面深入地研究，建立起矢量控制的理论体系构架。 @@ 首先，基于磁势等效原理，将三相静止交流信号等效变换为两相旋转直流信号，将交流电机等效为直流电机进行控制。在Clarke变换和Park变换的基础上，得到凸极同步电机转子磁场定向的电压矩阵方程、功率方程和运动方程。根据上述方程，绘出dq轴的等值电路及矢量图，得到状态空间描述的dq轴数学模型。 @@ 其次，根据模型参考自适应原理，对同步电机转速进行估计。忽略同步电机d轴阻尼绕组的作用，取同步转速为零，得到同步电机αβ静止坐标系下 的数学模型。将不含有转子转速信息的方程作为参考模型，将含有转速参数的方程作为可调模型，根据波波夫超稳定性和正性原理，对转子转速进行估计。@@ 最后，根据模型参考自适应估计的转子转速，设计磁通观测器来估计转子磁通，实现磁通反馈闭环控制。磁通观测器采用降维观测器，仅对转子磁通分量进行重构，并通过极点配置算法，合理配置观测器的极点，使观测器满足系统的性能指标，达到磁通观测的目的。 @@ 新颖的空间矢量脉宽调制算法。从空间矢量的基本概念入手，深入分析了定子三相对称电压与空间电压矢量之间的关系。由三相电压源型逆变器输出电压波形得到六个有效开关状态矢量，这六个开关矢量和两个零矢量合成一组等幅不同相的电压空间矢量，去逼近圆形旋转磁场。其次，根据空间电压矢量所在的扇区，选择相邻有效开关矢量，在伏秒平衡的法则下，计算各有效开关矢量的作用时间。并且，探讨了扇区判断和扇区过渡问题，定性分析了空间矢量脉宽调制（SVPWM）的性能。最后，根据每个扇区中开关矢量作用时间，采用软件构造法，在TMS320LF2407A硬件上实现了SVPWM。实验结果表明，该算法简单易实现，能够有效的提高直流母线的电压利用率，具有在低频运行稳定，逆变器输出电流正弦度好等优点。 @@ 空间矢量过调制算法的研究。在上述线性调制的基础上，提出一种基于电压空间矢量的过调制方法。过调制区域根据调制度分成两种不同的模式，分别为模式Ⅰ（0．907
上传时间： 2013-07-25
上传用户：gaorxchina
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
