飞思卡尔智能车电机
电机PID(重要)

飞思卡尔智能车电机PID提到小车的控制必然想到的PID控制,这也是各技术报告都不会漏掉的名词,在飞思卡尔XS128系列(二)PWM模块中已经提到了一些电机控制方面的东西,主要讲了用PID和BANG-BANG 控制相结合的方式来控制电机,就是由BANG-BANG来控制力度,用PID来控制精度,下面就具体来讲讲。
先说控制,所谓控制首先由闭环控制和开环控制之分,就是所谓的有反馈和无反馈,当然PID显然是有反馈的控制。
所谓的闭环控制就是要根据被控制量的实际情况参与运算来决定操作量的大小或者方向。
因为在单回路控制系统中,由于扰动的作用使被控参数偏离给定值,从而产生偏差,而自动控制系统的调节单元将来自变送器的测量值与给定值相比较后产生的偏差进行比例、积分和微分运算,并输出统一标准信号,去控制执行机构的动作,以实现对温度、压力、流量和速度等的自动控制。
然而牵扯到高级PID,像有自适应控制、模糊控制、预测控制、神经网络控制、专家智能控制等等,里面也就模糊控制搞过一定时间,其它我也不懂,就不瞎扯了。
比例、积分和微分的线性组合,构成控制量u(t),称为:比例(Proportional)、积分(Integrating)和微分(Differentiation)控制,简称PID控制。
比例作用P只与偏差成正比,积分作用I是偏差对时间的累积,而微分作用D是偏差的变化率。
用一句形象的比喻,比例P代表着现在,积分I代表着过去,而微分D则代表着未来。
公式如图:具体于比例、积分和微分,网上有很多这方面的资料,我就不多说了。
下面是关于参数的调整,比例系数、积分系数和微分系数的合理调整时整个PID系统可以正常温度工作的关键。
而最好的寻找PID参数的办法是从系统的数学模型出发,从想要的反应来计算参数。
很多时候一个详细的数学描述是不存在的,这时候就需要从实际出发去调整PID参数了。
Ziegler——Nichols方法Ziegler——Nichols方法是基于系统稳定性分析的PID整定方法,在设计过程中无需要考虑任何特性要求,整定方法简单。
基于飞思卡尔微控制器的智能循迹小车的设计

[ 作者简介 ]寸晓非 (9 8一) 男 , 17 , 云南丽江人 , 荆楚理工学院讲师 , 硕士。研究 方向 : 测控技 术 。
1 8
图 1 硬 件 结 构 框 图
分布如 图2所示。在图 2 所示的传感阵列中 , 一个发射管对应二个接收管 , 这样相 比一对一的发射 一 接 收可 以节 省近一 半 的发射 功率 。光 敏 晶体 管 的输 出 电压 作 为 S2 1X微 控 制器 的模 拟输入 , 传 感信 号 7组
中的黑色轨迹 , 并通过微控制器对传感数据进行分析和融合 , 实时调整小车 的运动状态 , 实现一定条件 下的 自主行驶 。小车的导航系统同时具备 以下的能力 : 1 传感系统能够准确识别轨迹信息 ; ) 2 控制 算法足 够精 确 , 制 系统对 于 检测结 果 能够做 到实 时响应 ; ) 控
【 关键词 ] 智能 小车 ; 迹 ;1X微控制器 ; 循 S2 红外传感 器阵列 ;I PD控 制
[ 中图分类号 ] T 2 2 6 [ P4 . 文献标识 码] A [ 文章编号] 10 4 5 (0 2 0 0 1 0 0 8— 6 7 2 1 )4— 0 8— 5
0 前 言
图 2 传 感 器 阵 列 分 布 图
IO—I7分 别对 应连 接到 微控 制器 的 A O~A 7模 拟 通道 上 。 N N N N
12 伺 服 电机 .
智能小车通过伺服电机进行转 向控制 , 电机的运转采用脉宽调制模式 ( WM,u eWihM d l P Pl d oua s t - i )可 fn , 以随时改变行进的角度 。为 了始终保持在正确的轨迹上行驶 , o 电机每 2 s 0m 将会接收一次脉 冲 信号 , 以便调整行进的路线 , 伺服脉冲的宽度决定着伺服电机角度变化 的范围。实时脉宽与小车转向偏 转角 的对应关系如表 1 所示 。
集合几篇智能车文献综述有51单片机的飞思卡尔的

CQWU/JL/JWB/ZY012-13重庆文理学院本科生文献综述情况表成绩:西安建筑科技大学毕业设计 (论文)文献综述院(系):专业班级:自动化0701毕业设计:论文方向综述题目:智能小车设计学生姓名:学号:指导教师:2011 年 3 月日信息与控制工程学院毕业设计(论文)文献综述智能小车设计摘要:智能车技术以汽车电子为背景,涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科,这对进一步提高学生的综合素质,培养创新意识,培养学生从事科学、技术研究能力有着重要意义。
智能小车系统以飞思卡尔16位单片机作为系统处理器,采用基于光电传感器的信号采样模块获取赛道黑线信息,通过算法控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制。
使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
系统介绍了硬件和软件两个方面。
在硬件方面,设计了具有电源管理、路径识别、车速检测、舵机控制和直流驱动电机控制的相关电路;在软件方面,根据PID控制或模糊控制并使用CodeWarrior软件编程和BDM调试实现小车行驶控制。
关键词:智能车;单片机;光电传感器;路径识别;1. 前言飞思卡尔智能车具体包括一种基于光电传感器的智能寻迹小车的设计和实现。
智能小车硬件系统由XS12微控制器、电源管理模块、路径识别电路、车速检测模块、舵机控制单元和直流驱动电机控制单元组成。
本系统以飞思卡尔16位微处理器MC9S12XS128为控制核心,并采用CodeWarrior软件编程和BDM作为调试工具。
运用红外发射接收原理进行道路信息采集,经单片机AD转换后通过相关算法及控制策略和PWM控制技术对智能小车的转向和速度进行控制,使小车能够自主识别黑色引导线并根据黑色引导线实现快速稳定的寻线行驶。
2.小车机械结构调整与优化车身机构调整包括:底盘调整、前轮的调整、后轮距及后轮差速的调整、齿轮传动机构调整。
信息与控制工程学院毕业设计(论文)文献综述3.硬件设计方案3.1电源模块设计由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量不相同,因此电源模块应该包含多个稳压电路,将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。
飞思卡尔智能车技术报告

第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告学校:队伍名称:参赛队员:带队教师:关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定,即:参赛作品著作权归参赛者本人,比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料,并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名:带队教师签名:日期:摘要随着现代科技的飞速发展,人们对智能化的要求已越来越高,而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业,汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。
同时,汽车生产商推出越来越智能的汽车,来满足各种各样的市场需求。
本文以第六届全国大学生智能车竞赛为背景,主要介绍了智能车控制系统的机械及硬软件结构和开发流程。
机械硬件方面,采用组委会规定的标准 A 车模,以飞思卡尔半导体公司生产的80管脚16 位单片机MC9S12XS128MAA 为控制核心,其他功能模块进行辅助,包括:摄像头数据采集模块、电源管理模块、电机驱动模块、测速模块以及无线调试模块等,来完成智能车的硬件设计。
软件方面,我们在CodeWarrior IDE 开发环境中进行系统编程,使用增量式PD 算法控制舵机,使用位置式PID 算法控制电机,从而达到控制小车自主行驶的目的。
另外文章对滤波去噪算法,黑线提取算法,起止线识别等也进行了介绍。
关键字:智能车摄像头图像处理简单算法闭环控制无线调试第一章引言飞思卡尔公司作为全球最大的汽车电子半导体供应商,一直致力于为汽车电子系统提供全范围应用的单片机、模拟器件和传感器等器件产品和解决方案。
飞思卡尔公司在汽车电子的半导体器件市场拥有领先的地位并不断赢得客户的认可和信任。
其中在8 位、16 位及32 位汽车微控制器的市场占有率居于全球第一。
飞思卡尔公司生产的S12 是一个非常成功的芯片系列,在全球以及中国范围内被广泛应用于各种汽车电子应用中。
智能车电机驱动模块使用详解(1)

智能车电机驱动模块使用详解智能车的驱动系统一般由控制器、电机驱动模块及电机三个主要部分组成。
智能车的驱动不但要求电机驱动系统具有高转矩重量比、宽调速范围、高可靠性,而且电机的转矩‐转速特性受电源功率的影响,这就要求驱动具有尽可能宽的高效率区。
控制器采用飞思卡尔16位单片机PWM功能完成,智能车电机一般每一届都有主委会提供,而且型号指定,参数固定。
一般提供的为直流电机。
其控制简单、性能出众、供电方便。
直流电机驱动模块一般使用H型全桥式电路实现电机驱动功能。
H桥驱动工作原理H 桥驱动电路是为了直流电机而设计的一种常见电路,它主要实现直流电机的正反向驱动,其典型电路形式如下。
从图中可以看出,其形状类似于字母“H”,而作为负载的直流电机是像“桥”一样架在上面的,所以称之为“ H 桥驱动”。
4个开关所在位置就称为“桥臂”。
从电路中不难看出,假设开关 QA、QD接通,电机为正向转动,则开关QB、QC接通时,直流电机将反向转动。
从而实现了电机的正反向驱动。
电流的大小,决定了电机的转速,通过PWM的占空比(电流通断比)来决定电流的大小,从而间接控制了电机的转速。
H桥驱动选型分析H 桥驱动的主要性能包括:1、效率,驱动效率高就是要将输入的能量尽量多的输出给负载,而驱动电路本身最好不消耗或少消耗能量。
具体到H桥上,也就是四个桥臂在导通时最好没有压降,越小越好。
2、安全性,不能同一侧的桥臂同时导通;3、电压,电压是指能够承受的驱动电压;4、电流,电压是指能够通过的驱动电流。
根据H桥驱动的主要特性分析,安全性主要由控制部分决定。
在智能车设计中,电机是固定型号的(一般组委会会提供车模和电机),所以所需的电流和电压时有限的,所以H桥驱动的选型会重点关注H桥驱动的效率,即关注MOS管的压降上。
因此我们选择H桥驱动遵循以下原则:(1)由于驱动电路是功率输出,要求开关管输出功率较大;(2)开关管的开通和关断时间应尽可能小;(3)小车使用的电源电压不高,因此开关管的饱和压降应该尽量低。
飞思卡尔智能车摄像头组新手指南(5)--让车跑起来篇

飞思卡尔智能车摄像头组新⼿指南(5)--让车跑起来篇舵机、电机控制策略让车跑起来彭岸辉控制器设置了快速的控制周期,在每个运算周期内,控制器即时地得到智能车车速以及传感器采样来的道路信号,经过控制算法的计算后,控制单元输出相应的前轮控制转⾓以及电机占空⽐的值,其输出值再经过函数映射关系转换为 PWM 脉宽信号传⾄前轮舵机以及驱动电机,从⽽实现⼀个周期的控制。
由于摄像头的信号是具有周期性的,可以直接采⽤摄像头采集⼀幅图像的周期作为控制周期。
舵机控制采⽤ PD 控制,控制跟随性较好,P可以及时对赛道的变化作出反应,当然舵机的 P 项值也是跟随赛道情况变化的,直道和较⼩的弯道时控制较弱,90 度弯道或 270 度⼤弯道控制量较强,D有预测道路类型的作⽤,也就是能使舵机提前打⾓。
电机控制采⽤ PID 控制,可以减⼩动态误差并且跟随性能较好。
当然也可以使⽤其他控制,很多⼈舵机采⽤P控制,电机采⽤PD或PI控制。
对⽐他们的优缺点⾃⼰选择适合⾃⼰⼩车的PID。
这⾥不进⾏深⼊讲解。
前⾯的⼯作完成后懂得基本的图像处理算法就差不多可以使⼩车跑起来了!要使⼩车跑起来其实不难的,很多初学者最希望的就是看⾃⼰的车跑起来,因为当初我也是这样的,很理解师弟师妹们此刻的想法!最基本的图像处理算法就是:图像中间往两边搜索⿊线注意:初学者在初学时不知道偏差是怎样计算的。
这⾥就提⼀下:偏差就是计算出的中线即图中赛道中的⿊线与摄像头所看到的中线即图中赛道中的竖直红线(例如采集到的图像是100列的,那么摄像头看到的中线就是50)做差得到的值就是偏差。
它表⽰车当前位置与期望位置的偏离程度。
再看个图吧:⽤两⾏来说明,其他的⼀样。
第⼀⾏左边坐标(0,1)右边坐标(0,99),得出的中线就是(0,50),那么50所在的那⼀列就是摄像头所看到的中线(就是图中竖直的红线)。
这⾥再提⼀下,很多⼈提出中线后发现上位机上或LCD上没显⽰出中线,其实显⽰出中线很简单的:根据RGB,⼀个像素点的像素值为255时显⽰出来的是⽩⾊,像素值为0时显⽰出来的是⿊⾊。
基于智能车的后轮双电机差速的研究与应用

基于智能车的后轮双电机差速的研究与应用刘刚【摘要】针对飞思卡尔智能车竞赛的C型车模,前轮舵机转向,后轮双电机差速,用电控方式对此车模后轮的双电机进行差速控制,满足Ackermann转向原理,在原差速转向基础上进行了改进,并提出了一种阿克曼式差速PID公式,也给出一套对差速参数的整定方案,使双电机差速应用简单化,让电动智能汽车转向性能得到较大的提高.【期刊名称】《电子制作》【年(卷),期】2015(000)013【总页数】2页(P88-89)【关键词】双电机驱动;智能车;阿克曼式差速PID;电子差速【作者】刘刚【作者单位】安徽工业大学电气与信息工程学院【正文语种】中文在车速极低,且不考虑汽车质心侧偏、横摆角,以及路面情况变化和侧风等情况下,可以参考阿克曼(Ackerman)转向几何学原理,如图1。
可以看到汽车在转弯时,内、外侧后轮行驶距离不同,而两者行驶时间却相同,因此两者时间存在差速问题。
图1 阿克曼转向几何图2 MOS管驱动电路传统汽车使用机械差速器来完成差速,机械差速器的基本运动规律是:无论转弯或直行,两侧驱动车轮的转速之和始终等于差速器壳转速的2倍。
常用的对称式锥齿轮差速器,其内摩擦力矩很小,实际上可以认为无论左右驱动轮转速是否相等,两边扭矩总是平均分配,这样的分配比例对于车辆在良好路面上直行或转弯时,其运行状态都是满意的,但并不可人为自由调节达到最佳状态。
最近几年,世界各地都在研究电动汽车,而在电动汽车中,由于使用两台电机直接驱动后轮,不用安装机械差速器,但是在转弯时面临着差速问题。
因此如何解决电动汽车转弯时的差速问题,成为电动汽车发展的关键问题。
本文以智能车比赛C车模为基础,搭建双电机驱动,用kinetic系列单片机控制,让电子差速在理论与实践中的应用恰到好处。
1 双电机驱动电路的设计差速需要在低速与高速的不同行驶环境下才能看到效果,因此为了满足车速要求,所选驱动必须能承受大电流用以驱动不同的车速变化和正反转变化。
飞思卡尔智能车电磁组分区算法介绍

飞思卡尔智能车电磁组分区算法介绍写在之前的话:1、⽬前我是⼀名在校学⽣,这也是我第⼀次写博客,不周之处,请多谅解;2、此算法并⾮原创,借鉴⾃⼭东德州学院第⼋届⽩杨队(PS:个⼈看法,对于⼀些⼈把别⼈的开源东西改头换⾯⼀下就说是⾃⼰的原创⾏为⼗分鄙视);3、对于此算法的理解和说明并⾮纸上谈兵,算法已经被我运⽤到了⼩车⽐赛中并取得好的成绩(具体就不多说了,⽐赛时车莫名其妙坏了,⽐赛前调试的速度绝对能进国赛,⽐较遗憾),总之这算法是我尝试过的最好的算法;4、这⼀次所介绍的只是路径算法和⼀些知识普及,后⾯有时间会介绍其余部分算法及许多好的思路(舵机电机控制思路(不只是简单的PID),双车策略);5、希望对于这⽅⾯有涉及的⼈能与我联系并交流或指出不⾜之处。
---------------------------------------------------------------分割线-----------------------------------------------------------------------------⼀、没有这⽅⾯了解的可以看看 飞思卡尔智能车分为三组:摄像头、光电、电磁,我做的是电磁车,三种车队区别在于传感器的不同,所以获得路径信息的⽅法也不⼀样,摄像头和光电识别的是赛道上的⿊线(⽩底赛道),⽽电磁车则是检测埋在赛道下的通⼊100mh电流的漆包线,摄像头和光电采⽤的是摄像头和ccd作为传感器,电磁则是⽤电感放在漆包线周围,则电感上就会产⽣感应电动势,且感应电动势的⼤⼩于通过线圈回路的磁通量成正⽐,⼜因为漆包线周围的磁感应强度不同,因此不同位置的电感的感应电动势就不同,因此就可以去确定电感位置;因此在车⼦前⾯设置了50cm的前瞻,电感布局如下(怎么发不了图⽚):分为两排,前排3个,编号0,1,2(前期还加了两个竖直电感⽤来帮助过直⾓弯,后来改为了⼋字电感);后排2个,编号3,4;现在车⼦获得了不同位置的感应电动势的⼤⼩了,但这些值是不能处理的:1、感应电动势太微弱;2、是模拟信号,信号太微弱就放⼤它;这就涉及到模拟电路的知识了,就不多说了(因为要把这讲完到PCB绘制的篇幅就⾜够写另开⼀号专门写这些⽅⾯来(PS:题外话(我的题外话⽐较多)):放⼤部分外围你设计的再好也抵不过⼀个更好的芯⽚,有两个例⼦,⼀个是我⾃⼰的:之前⽤的是NE5532,但是效果不理想,加了好多什么滤波,补偿,都⽤上,没⽤,软件⾥处理后⾯再说,后来⼀狠⼼换了AD620,感觉像是春天来了,因为它是仪⽤放⼤器,还有就是贵。
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3.1.6驱动电机介绍
驱动电机采用直流伺服电机,我们在此选用的是RS-380SH型号的伺服电机,这是因为直流伺服电机具有优良的速度控制性能,它输出较大的转矩,直接拖动负载运行,同时它又受控制信号的直接控制进行转速调节。
在很多方面有优越性,具体来说,它具有以下优点:
(1)具有较大的转矩,以克服传动装置的摩擦转矩和负载转矩。
(2)调速范围宽,高精度,机械特性及调节特性线性好,且运行速度平稳。
(3)具有快速响应能力,可以适应复杂的速度变化。
(4)电机的负载特性硬,有较大的过载能力,确保运行速度不受负载
冲击的影响。
(5)可以长时间地处于停转状态而不会烧毁电机,一般电机不能长时
间运行于停转状态,电机长时间停转时,稳定温升不超过允许值
时输出的最大堵转转矩称为连续堵转转矩,相应的电枢电流为连
续堵转电流。
图为该伺服电机的结构图。
图是此伺服电机的性能曲线。
图伺服电机的结构图
图伺服电机的性能曲线
3.1.7 舵机介绍
舵机是一种位置伺服的驱动器,适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。
其工作原理是:控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片,获得直流偏置电压。
它内部有一个基准电路,产生周期为
20ms,宽度为的基准信号,将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较,获得电压差输出。
最后,电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。
当电机转速一定时,通过级联减速齿轮带动电位器旋转,使得电压差为0,电机停止转动。
舵机的控制信号是PWM信号,利用占空比的变化改变舵机的位置。
一般舵机的控制要求如图所示。
图为舵机的控制线。
图舵机控制要求
图舵机的控制线
控制线输入一个周期性的正向脉冲信号,这个周期性脉冲信号的高电平时间通常在1ms-2ms之间。
而低电平时间应在5ms到20ms间,并不很严格。
下表表示出一个典型的20ms周期性脉冲的正脉冲宽度与微型伺服马达的输出臂的位置的关系:
表脉冲宽度与舵机位置表
考虑到舵机安装的位置与舵机的响应速度有关,在设计中我把舵机安装在较高的位置,使转向拉杆加长,使得在舵机转动相同的角度时前轮(即方向轮)转动的角度加大,转向灵敏。
3.1.1 速度控制系统建模
控制系统的数学模型在控制系统的研究中有着相当重要的地位,要对系统进行仿真处理,首先需要知道系统的数学模型,而后才有可能对系统进行模拟。
速度控制系统的数学模型中最主要的部分就是直流电机的数学模型,下面首先着重对电机数学模型的建立进行论述,然后对系统其他部分数学模型作简单说明。
1. 直流电机的数学模型
本系统所使用的直流电机为大赛主委会统一规定的RS380-ST/3545型电机。
直流电机的物理模型如图所示。
图 直流电机的物理模型
图中所示参数的意义如下:
u a —电枢输入电压(V) Ra —电枢电阻(欧) La —电枢电感(H) E —感应电动势(V) Te —电机电磁转矩 (N ·m) J —转动惯量(kg ·㎡) B —粘性阻尼系数(N ·m ·s) i a —流过电枢的电流(A) w —电机输出的转角(rad/s )
根据基尔霍夫定律和牛顿第二定律对图所示的直流电机列基本方程:
()
()()a a a a a a di t u t R i t L E dt
=++ e dw
T J
Bw dt
=+ a e E K w = e T a T K I =
式中:K T 为电机的转矩常数(N ·m)A ;K e 为感应电动势常数(V ·S)rad 。
对公式进行拉普拉斯变换,得:
()()()(
)a a a a a a U s R I s L sI s E s =++ ()()()e T s Js s B s =Ω+Ω ()()a e E s K s =Ω
()()e T a T s K I s =
根据公式,消去中间变量,可以求出永磁直流电动机的速度传递函数为:
2()()()T
a a a a e T a s K U s L Js L B R J s K K R B
Ω=++++ (公式 (公式
(公式
由公式作出直流电机的框图如图所示。
图 直流电机框图
图中的e τ为电气时间常数,/e a a L R τ=。
为建立直流电机的数学模型,需要求的参数有电枢电阻a R 、电枢电感a L 、转矩常数T K 、阻尼系数
B ,反电动势系数Ke 和总转动惯量J ,其中M L J J J =+,M J 为电动机转子
的转动惯量,L J 为折合到电动机轴上的负载转动惯量。
为求得以上参数值,先给出电机RS380-ST/3545的技术指标(电压值为常值),如表所示。
表 RS380-ST/3545技术指标
(1) 电枢电阻a R
由直流电机的稳态电压方程式:a a a a U E I R =+,两边都乘以a I 得
2
a a a a a a U I E I I R =+
(公式
上式可以改写成
1M Cua
P P p =+
(公式
式中,1a a P U I =是从电源的输入电功率,M a a P E I =是电磁功率,转化为机械功率e P T ωΩ=,2Cua a a p I R =是电枢回路总的铜损耗。
由表中的最大功率栏可知,1a a P U I ==*8.61A=62W ,M P =,a I =8.61A ,因此a R =/ 欧= 欧。
(2) 电枢电感a L
使用万用表的电感档测得直流电机的电枢电感a L =。
则电气时间常数/e a a L R τ==。
(3) 转矩常数T K
由于e T a T K I =,当a I =8.61A 时,e T =340 g ·cm=×10-2N ·m ,则转矩常数/T e a K T I ==×10-2/ N ·m/A=×10-3 N ·m/A 。
(4) 阻尼系数B
由于e T a T K I B ω==,当e T =340 g ·cm=×10-2
N ·m 时,76502/60ωπ=⨯ rad/s= rad/s,所以阻尼系数/e B T =Ω=×10-5N ·m/(rad ·s -1)。
(5) 反电动势系数Ke
由于直流电机在最大功率时,M a a P E I ==,a I =8.61A ,则a E ==。
又由于a e E K w =,且76502/60ωπ=⨯rad/s=s ,所以计算得反电动势系数
Ke =(rad ·s -1
)。
(6) 转动惯量J
由前可知,M L J J J =+,下面首先介绍直流电机转子转动惯量M J 的测量方法。
通过查阅相关资料,本系统采用了落重法测量M J ,如图所示,将直流电机置于一高台上,轴端伸出台外在轴端上固定一个轻度圆盘,圆盘上绕数圈细绳,绳的一端悬挂一个已知质量的重物,另一端固定在圆盘上,然后让重物落下,记录重物数次落下所需时间,算出平均值t 。
按下式求取转子的转动惯量。
22
12M gt J mr h ⎛⎫
=- ⎪⎝⎭
(公
式
图 落重法测转动惯量
式中 M J ——转子的转动惯量,kg ·m 2
m —— 悬挂重物的质量,kg r —— 圆盘上缠绕细绳处的半径,m h —— 重物下降高度,m g —— 重力加速度,m/s 2
t —— 重物下降h 高度所需时间,s
本测试系统取h=0.8m ,m=40g=0.04kg ,r=3.9mm=0.0039m ,g=9.8 m/s 2,实验中测得的时间如表所示。
由表求得平均时间t=,因此由公式求得直流电机转子转动惯量M J =×10-6kg ·m 2。
表 测试时间
下面求折合到电动机轴上的负载转动惯量L J ,由于智能车是沿着直线运动的,所以采用计算公式是物体沿直线运动时的折算转动惯量公式:
()
2
2L J m L π=
(公式
式中 L J ——智能车沿直线运动时的折算转动惯量,kg ·m 2 m ——智能车的质量,kg
L ——直流电机每转一转时智能车沿运动方向移动过的距离,m
智能车质量m=1.2kg,L=0.037m,计算得L J=×10-5kg·m2。
所以总转动惯量M L
=+=×10-5kg·m2。
J J J。