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前言
已经读了三年研究生,如果算上之前本科为了参加比赛而学习的电机控制,应该学电机控制接近五年了。这几年下来感觉学的还是很充实的,许多人所说,电机控制已经十分成熟了。常规的控制算法如直接转矩控制、矢量控制,无位置传感器运行、弱磁运行等,在学术界已经有大量的相关论文发表出来,在工业实践中已经有许多成熟技术得到应用。看上去,电机的控制可研究的内容已经很少了。但是,我觉得这并不是电机控制研究的终点,前面那些电机控制的理论和技术,都是为了解决实际的控制问题而诞生的,因此,只要实际生活中电机还在使用,那么总归能够找到需要的解决电机控制问题,也就有值得研究的地方。 今天谈谈电机控制的学习经验,具体就讲讲学习时候有哪些好的工具或者学习途径吧。 学术资料的获取途径 学术会议 参加学术会议可以了解到许多新的研究成果,或者是别人对于控制问题的一些思考, 这是我在一次学术会议上看到的介绍,里面的研究问题值得我们去思考。 文献阅读 文献阅读的时候,可以去找有好的方法的,也可以去看那些有好的想法的,以下是文章介绍的电机控制的研究意义 据统计,全球大约50%的电能都是被电机/马达消耗的,而数量巨大的家用电器及工业设备占比很大,如家电类的冰箱、空调、洗衣机、风扇、水泵等都需要电机提供动力,而工业设备中大量的步进马达,如打印机、复印机、雕刻机、纺织机等。如今,90%已经安装的电机无论需要与否,都连续不断地全速运作,有些电机驱动效率低下,发热严重,而有些使用机械系统调节输出,就像我们开车时。时而油门时而刹车调整车速一样,非常浪费。对于工程实践问题解决方案的探索 像我研究过的洗衣机电机控制中,无位置传感器控制、参数辨识这些确实是可以研究的地方,但是根据诸自强老师的介绍,可以研究的远不止这些,无位置的带载起动、负载平衡这些都是可以研究的点。要知道,电机的机械特性的表现,也是受到电机控制器影响的。 从 1858 年汉密尔顿·史密斯发明第一台手摇洗衣机开始,洗衣机的动力和内部洗涤结构不断发展演进,逐步形成了滚筒式、波轮式和搅拌式等产品,并一直流传至今。其中,来自社会需求(能效、法规、标准)和市场需求(消费、健康、便利)的两方面因素,推动洗衣机技术不断发展。然后像变频空调这些,以前的老空调噪声很大,一般是因为采用了120度方波驱动控制导致的,方波驱动会带来转矩和高频运行噪音问题,但是是成本低。而正弦波驱动180度控制可以减小噪声,而且全频段(7DB)弱磁控制,缺点是成本高。不过随着目前的stm32这类单片机的普及,成本问题已经不高了。 学习规划 编程入门 对于入门者,首先应对电机控制定性认识,借助于各种芯片厂商的软硬件方案,熟悉这一块的控制。我入门时接触的是stm32、dsp,当时有老师提供的电机控制学习套件,我主要学习的是调控制器参数,对着ST、TI官方提供的代码看看矢量控制这些概念是如何编程实现的。这一块的学习门槛也相对较低,相关硬件很容易买到,而且价格不是很贵。考虑到最近这些芯片的涨价,学习套件可以考虑国产的MM32、GD32等为主控的开发板。 此外,代码自动生成技术是一种比较知名的开发方式,要知道,我们的主业不是编程,而是对于控制算法的研究,所以如果能够掌握一些快速高效的开发方式,对于我们的学习研究是很有帮助的。 从主控芯片的配置来看,stm32单片机有stm32cube,可以快速配置外设。英飞凌的单片机也有相应的配置工具,这些工具省去了硬件配置的时间。 从算法实现来看,matlab的工具能够自动生成代码,可以把搭建的算法模型转为c语言代码。这一算法实现的工具的目前存在的问题是,产生的代码效率可能不高。这里其实可以了解下,matlab生成代码中的设置,看看是否对于数据格式(定点数还是浮点数)、冗余代码(可能是调试信息)进行了合理配置。这些在实际开发的时候也是需要考虑的,目前的代码生成只是把这些需要考虑的地方通过配置来实现,并不是就完全不用考虑了。因为代码生成的目标芯片种类繁多。 不过考虑运行效率的问题,电机控制的核心算法还是应该学会手写编程,而不是完全依赖自动编程。 算法学习 当前期积累的编程经验已经足够自己编写想要的程序,应当及其去学习各种控制算法。矢量控制是最常见的控制策略,应当尝试独立编写其程序,这样会考虑很多细节问题,这里的体会又会与改别人程序调试参数不同。 考虑对该控制策略进行优化改进,比如原来用来控制速度与电流的pi控制器,可以考虑是不是换成滑模控制器来代替,又或者考虑下模型预测控制。每种算法的优劣,这时候可以先通过理论分析预期得到,仿真工具和电机实验只是用来验证你的想法是否正确。 考虑到学习算法的方便,还可以接触一下仿真软件如Matlab、PLECS等,这些软件能够仿真控制算法。目前哈工大被禁用Matlab的问题可能会引起担忧,其实Matlab禁用这种问题就基本不用担心,因为它只是你验证算法的工具,仿真验证没有了,你还可以实验验证,对于我们电机控制,核心在于你的算法上,不是在于这些仿真工具上。也许有人想要利用Matlab工具箱内的现成算法来构建电脑端的程序,其实很多算法可以去开源平台上寻找,不必局限于Matlab。 当然,算法没有验证前,直接进行实验可能有一定的危险,不过目前半实物仿真,如RTlab、Starsim等也挺流行的,可以用半实物来先进行算法的初步验证,而且半实物验证的准确度也比Matlab的高多了。 项目和比赛 当有了一定能力后,如果有条件的话,还是应该将所学与项目结合,从实践中发现更多的问题,获取更多的灵感。 参加项目的时候,会有项目技术方案之类的总结,在这过程中,你不仅需要编写算法,研究方案,还需要有完整的项目文档,写这些文档的时候,前面阅读的文献就会派上用处,这样对你得到的锻炼会比以前更多。 而科技比赛,如挑战杯、微软创新杯、互联网+,这些比赛的基本是大学生都可以申请,如果没有合适的项目,可以考虑参加这些比赛,项目申请书等环节也一样有,并且通过这些环节的检验更能了解自己的能力。 |
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