基于ARM的微型化智能伺服驱动器设计

2018-09-11王广龙乔中涛高凤岐

传感器与微系统 2018年9期

林森，王广龙，乔中涛，高凤岐

(陆军工程大学纳米技术与微系统实验室，河北石家庄 050003)

0 引言

目前国内外在控制驱动系统的研究中投入了大量的人力和物力。具有代表性的包括研旭[1]、居逸[2]、艾思控[3]、Elmo[4]等公司，其代表产品旨在实现控制驱动器的微型化和智能化，但无法较好满足大功率伺服驱动器的需求。因此，需要研制一种大功率智能伺服驱动器以满足目前人形机器人关节、智能车驱动、云台等的精确运动控制。

本文设计的智能伺服驱动器采用ARM微处理器为核心[5,6]，以大功率集成驱动器件实现对无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)的控制和驱动，以控制器局域网(controller area network,CAN)总线完成指令和参数的传输[7～9]，速度环采用自适应模糊比例—积分—微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制算法实现对BLDCM的转速调节[10]，该驱动器具有功率大、精度高、体积小、接口方便等特点，可实现BLDCM高精度和快速响应的要求，可通过添加无线局域网(wireless fidelity,WiFi)模块、红外模块等实现更多的控制功能，可广泛应用于航天、数控、医疗器械等领域[11]。实验结果表明:该控制器对BLDCM具有良好的控制效果，具有较高的推广价值。

1 智能伺服驱动器设计

智能伺服驱动器由ARM控制模块和驱动模块组成，如图1所示。其中ARM控制模块包括ARM微处理器,CAN,通用串行总线(universal serial bus,USB),串口电路等，驱动模块包括电源转换、三相集成驱动器、相电流检测电路等。BLDCM通过驱动模块输出的三相电压工作。驱动模块具有欠压、超温、过载、短路保护特性和可编程的限流保护功能[9]。

图1 智能伺服驱动器硬件结构

驱动器工作时，ARM控制模块通过CAN总线接收控制指令，由驱动模块实现对BLDCM的控制。其中驱动模块的器件采用三相脉宽调制(pulse width modulation,PWM)电机驱动芯片DRV8332，可代替传统的6个MOSFET驱动器实现三相控制，驱动电压可达50V，连续相电流达8 A，最大13 A。通过ARM控制模块输出的3路PWM信号实现BLDCM转动角度和速度的精确控制。

霍尔传感器输出的3路转子位置信号反馈给ARM控制模块实现电机换相，磁传感器输出的电机角度信号反馈到ARM控制模块，经过解算得到电机当前角度和转速，磁传感器的分辨率可达0.087 9°，满足无刷直流电机角度精确控制的要求。霍尔电流传感器采样到相线电流并将其转换为电压值后送入ARM控制模块A/D端口，解算后进行过流判断，起到过流保护的作用。

2 模糊PID控制器设计

采用自适应模糊PID控制器的速度环实现对转速的精确控制，通过设定比例因子和量化因子，建立二维模糊PID控制器，其结构如图2所示。模糊控制器的输入语言变量为给定转速ne和BLDCM实际转速ns的误差e与误差的变化率ec。实际输出变量为PID的3个参数Kp,Ki,Kd的校正量ΔKp,ΔKi,ΔKd。

图2 模糊PID控制器结构

在模糊控制中，将得到的各个数据进行模糊化，才能接受模糊规则的处理。本系统中将输入e,ec和输出ΔKp,ΔKi,ΔKd的论域设为[-6,6]，并使其离散化，分为7级，分别为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，建立隶属度函数为“三角形”。根据不同PID参数调整模糊原则,得到输出变量ΔKp,ΔKi,ΔKd规则表,如表1所示。

表1 输出变量模糊规则表

得到输入量隶属函数、输出变量的隶属函数与3个输出量的控制曲面。

采用“重心法”对模糊推理得到的模糊集合去模糊化，其数学表达式为

(1)

式中uc(z)为变量z的隶属函数。通过式(1)可得出模糊控制器的两个输入量的精确值{E，Ec}，并代入式(2)计算

(2)

本文智能伺服驱动器速度环采用自适应模糊PID控制算法实现对转速调节的快速响应和稳态精度，满足了无刷直流电机转速精度、响应速度和动静态稳定性的要求。

3 智能伺服驱动器软件设计

驱动器的软件采用Keil开发环境，编程语言为C语言。驱动器软件分为主程序模块和系统功能模块。主程序模块包括系统时钟配置、中断配置、HALL模块、PWM模块、模数转换器(analog digital converter,ADC)模块、系统定时模块、CAN总线模块、USART模块、USB模块等初始化。系统功能模块则包括各中断服务功能子程序。如图3(a)所示，系统初始化完成后，首先确定系统功能模式，然后定时通过CAN总线发送当前状态信息给上位机，进入中断等待。

驱动器的功能大部分依赖于中断程序的运行，对于中断程序的配置和其优先级的设置是程序设计的关键，其中转速位置调节中断次优先级应设为最高，其函数流程如图3(b)所示，CAN接收中断的优先级应设为最高，其函数流程如图3(c)所示。

CAN总线对于系统时钟的配置和波特率的设置要求最为严格，波特率相同系统间才可以正常通信，因此控制系统需要相同的高速外部时钟HSE作为时钟源。如果HSE不工作，STM32时钟源会自动转为内部时钟造成时钟紊乱进而造成CAN通信失败。

换向程序设计的准确性关系到BLDCM能否正常稳定的运转，在执行换相程序时，通过获取霍尔传感器发送的霍尔信号得到当前位置信息，并将接口定时器的输入捕获通道设置为上升沿触发，根据获得的当前位置，改变TIM1高级定时器的配置，从而改变3路PWM输出，同时需要调整3路RESET信号的高低电平，完成换相功能。

图3 驱动器软件流程

4 实验验证及数据分析

通过完成BLDCM控制驱动系统的搭建，上位机通过CAN总线实现对BLDCM的实时控制，CAN总线上的信号波形如图4所示。

图4 CAN总线通信波形

上位机通过CAN总线更改电机的设定转速实现电机调速，也可以设置转动角度，实现电机角度调节。智能控制驱动器输出的电机相电压波形如图5所示。图中上方波形为A相，下方波形为B相，两相间相差120°电角度，智能控制驱动器通过输出3个两两相差120°电角度的梯形波形，实现对BLDCM的控制。实验采用的电机，其额定电压24 V，额定功率60 W，额定转速为3 000 r/min。PID的初始值设为Kp=9，Ki=18，Kd=0.05，设定转速为1 000 r/min，当运行3 s时，将设定转速调至1 500 r/min。通过MATLAB软件建立自适应模糊PID算法仿真模型，电机传递函数为1/(0.003 9s2+1.683s+0.049)，得到一组仿真数据，通过完成控制器的搭建与实验，得到一组实际实验数据，两组数据结果如图6所示。

图5 BLDCM相电压波形

图6 电机转速仿真和实验响应曲线比较

从电机转速的响应曲线可以看出，仿真曲线与实验所获得的曲线大致相同，当设定转速为1 000 r/min时，伺服驱动器的调节时间大约为0.4 s，超调量为1.2 %，当设定转速调至1 500 r/min时，伺服驱动器的调节时间大约为0.19 s，无超调量。分析可以看出，系统稳定时实际速度基本稳定在设定值附近，稳态精度在0.3 %之间。

实际实验中为了获得空载和带载时电机转速响应数据，通过连接器将一个带有减速器的直流电机与控制系统的BLDCM相连，BLDCM带动直流电机旋转，直流电机作为发电机给3 Ω电阻器供电。当BLDCM输入为24 V时，空载时母线电流为0.07 A，带载时母线电流为0.18 A，直流电机产生23.5 V电压。空载和带载状态下设定转速为1 000 r/min时转速响应比较如图7所示，可以看出，相比于空载状态，BLDCM在带载的状态下超调量增大，调整时间延长，稳定精度大致相同。