电机SpTA控制算法[数据参考].doc

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1、电机SpTA控制算法SpTA即Steps per Time algorithm,它与步进电机S形曲线控制算不同,S形曲线控制算法思想是根据电机的步数来计算时间,即所谓的 Time per Steps,该控制算法先计算电机每一步运行频率,再根据运动曲线计算得到时间参数,而SpTA算法则是以时间计算为中心,根据时间来计算运动步数相关参数,它的做法是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片,在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上,如果位置参数溢出,它就会输出一个脉冲,速度参数根据加速度参数和时间而改变,随着时间推移,速度参数越来越大,位置参数溢出频率越来越高,则电机的运行频率也越来越高Erro

2、r! Reference source not found.。为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率,需要定义以下变量:PosAccumulator 位置累加器PosAdd 位置增加值ActualPosition实际位置TargetPosition目标位置,用户输入步进电机运动的步数在时间片到来后进行如下计算:PosAccumulator += ActualVelocity; /位置累加器+实际速度PosAdd = PosAccumulator 17; /移位,判断速度累加器是否溢出 PosAccumulator -= PosAdd 17; /移位,判断速度累加器是否溢出 VelAccumula

3、tor-=VelAdd 17; /速度累加器去掉溢出部分 if(ActualVelocityTargetVelocity) /如果实际速度TargetVelocity) /如果实际速度大于目标速度 ActualVelocity=MAX(ActualVelocity-VelAdd, TargetVelocity);/实际速度为两者中大者 else /实际速度=目标速度,不需要执行加加速算法 VelAccumulator=0; VelAdd=0;这样,就实现了通过时间和目标速度改变电机实际速度参数,进而间接改变控制器输出脉冲的频率,时间参数是随着电机运行而递增的,目标速度参数数值是使用一个状态机根

4、据当前的运行状态来确定的,该状态机具有四种状态:0: RAMP_IDLE-空闲状态1: RAMP_ACCELERATE-加速状态2: RAMP_DRIVING -匀速状态3: RAMP_DECELERATE-减速状态状态状态切换及其条件如图3-11所示:图3-11 SpTA控制算法状态机状态切换图SpTA算法同样是通过定时器来实现的,与S形曲线算法不同的是它没有使用定时器的PWM功能,仅仅是通过定时器定时中断来产生一个时间片,在定时器中断服务子程序中完成上述算法,在需要时,通过控制GPIO产生一个步进脉冲。SpTA与S型算法的比较:从上面的两种算法可以看出,传统的S形曲线控制算法实现比较简单,

5、但是它将要输出的脉冲频率(周期)和脉冲个数存储在RAM里,占用了一定的内存,且要想实现更好的控制效果,S形曲线的离散化程度越高,占用的RAM越大,如果要改变电机的运行速度曲线,需要重新计算每个阶段脉冲频率和脉冲个数,计算时使用了浮点数,运算量较大。SpTA算法是根据用户输入的加速度和目标速度以及设定的总脉冲数,自行决定如何输出达到最佳运动效果的脉冲,它不需要占用额外的RAM来存储每个阶段脉冲频率和脉冲个数,算法实现基本上都是MCU“拿手”的加减法和移位运算,算法效率高,但是该算法为了达到较好的运动控制,需要一个时间片很小的定时中断来调整数据,这样在输出一个脉冲期间要频繁产生中断,尤其是在电机起

6、步和停止的时候,脉冲频率低,但是定时器中断的次数很高,这样CPU的效率就会被定时器中断拉低。从算法计算量、占用RAM大小、控制效果和CPU效率上,两种控制算法对比分析如表3.2所示,综合考虑二者的优缺点,本系统中对于试剂盘、样本盘、反应盘等负载较大的电机使用SpTA控制算法,其它负载使用S形曲线控制算法。 表3.2 步进电机S形曲线控制算法与SpTA控制算法比较分析比较项S形曲线控制算法SpTA控制算法算法计算量大且使用了浮点数小且使用的是整形数占用RAM大小较多,与控制效果相关很少,与控制效果无关控制效果由离散化程度决定自适应,效果较好CPU效率中断次数=步进数,CPU效率较高中断次数步进数,CPU效率较低3软硬件

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