adrc的第一个专题,我们介绍到pid中的“d”微分项可以预测误差、加快控制速度。但是pid的微分,一般采用经典的 tustin法计算,计算过程很粗劣,误差很大。它的原理很简单:当前的微分 =(本次采样值 - 上一次采样值)/ 两个值的时间差。图1显示计算b点微分值(即斜率)的过程,可以看出b点在抛物线的顶点,实际的斜率(微分)应该为零,但根据tustin法,计算出的斜率小于零,显然有很大误差。
图1 微分经典计算
正是由于传统pid的微分计算方法误差大,而且所需的微分信号极有可能被放大后的噪声淹没,对于大部分的电机驱动器,加了d微分后,效果反而更差,或者作用不明显,所以很多电机驱动器只用比例p和积分i,而不用微分d。
adrc中的跟踪微分器tracking differential是计算微分的一种算法。它已被严格证明,计算出的微分信号是输入信号广义导数的一种光滑逼近。通俗说,就是计算出来的微分信号很精确、很接近实际值。
二、大增益控制
adrc控制快,最主要的一点是“状态误差反馈控制律”使用了“大增益控制”,相当于pid的比例系数p很大。图2是adrc的“状态误差反馈控制律”常用的控制曲线,横坐标是误差(目标值-实际值),纵坐标是误差对应的控制量。工作时,误差一般控制在“+阀值”和“-阀值”之间,这一段曲线的斜率很大,也就是说增益很大,只要出现一点点的误差,就输出很大的控制量,具有很强的跟踪能力。但是如果误差超过“+阀值”或“-阀值”,增益还是如此大,系统就可能出现超调、震动等不良现象。所以超过“+阀值”或“-阀值”后,要降低增益,即斜率要减少,避免超调和震动。
这种“小误差大增益,大误差小增益”的做法调和了超调和快速控制的矛盾,但是这需要复杂的指数运算,实际工程中的单片机运算速度有限,未必胜任。所以如果非必要,可以不用该曲线,改用固定的增益,也可改用简单的曲线来逼近。
图2 增益曲线
三、扰动直接补偿
之前的微信我们介绍过,adrc的“扩张状态观测器”输出的观测扰动,包含系统外部的干扰,如强风吹动螺旋桨,影响无人机的电机速度,也包含内部的干扰,例如电机发热,预先估计的特性不准了。对于图3的速度控制,如果实际速度比目标速度高,那么观测扰动是正数,它除以b0后再减去u0,输出量u将减少,电机的实际速度会下降;如果实际速度比目标速度低,那么观测扰动是负数,输出量u将增大,电机的实际速度会上升。这个补偿过程是最直接最快的,不像pid需要一系列计算才调整到输出量,控制就慢了。
图3 adrc速度控制
四、快速控制波形
图4是adrc的速度控制过程,黄线是目标速度,红线是实际速度,蓝线是跟踪加速度,粉线是观测扰动/(-b0)。因为加减速都非常快,所以跟踪加速度、观测扰动火力全开,直接补偿加减速。
图4 快速控制
五、总结
“天下武功无坚不摧,唯快不破。”adrc在多种手段的配合下,达到惊人的控制速度。
最后请一起欣赏我们精心研发的基于nxp kv30电机专用mcu的esc-20a-nano3电调,它只有1个五角硬币的大小,可选配adrc算法,适用于无人机、医疗设备、空气净化器、水泵、工业自动控制等需要无刷直流电机的领域。
图5 esc-20a-nano3 foc电调
1、基本参数
支持6v~18v,最大相电流30a,最大干路电流20a
支持-20℃~+85℃使用环境
长宽30mm×16mm(如有需要可进一步缩小)
最高转速35000rpm(7对极电机)
自动识别常规1ms~2ms、oneshot、multishot等油门
油门信号丢失、过压、欠压、过流、堵转、驱动电路自检等多种保护机制
2、特点
节能省电,比方波电调省电5%~20%
加减速快,加减速比方波电调快一倍以上
超低噪音,正弦波电流,从启动到最高速电机没有电流声
可靠启动,零速启动,连续3000次以上可靠地从静止到最高速瞬间启动
稳定高速,速度比一般方波电调高5%以上
自适应桨,自动适应任何螺旋桨,无需调整参数
自动补偿,边运行边自动补偿电机的参数变化
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