2、FOC(field-oriented control)为磁场定向控制，又称为矢量控制(vectorcontrol)，是目前无刷直流电机(BLDC)和永磁同步电机(PMSM permanent-magnet synchronous motor)高效控制的最佳选择。FOC 可以精确地控制磁场大小与方向，使得电机转矩平稳、噪声小、效率高，并且具有高速的动态响应。目前已在很多应用上逐步替代传统的控制方式，在运动控制行业中备受瞩目。

　　由于控制原理的区别，无刷电调只能控制电机工作在高转速下，低速下很难控制;而FOC控制器则完全没有这个限制，不论在什么转速下都可以实现精确控制。

　　同上面的理由，由于无感电调无法反馈转子位置，因此很难实现电机正反转的换向;而FOC驱动器的换向性能极其优秀，最高转速下正反转切换可以非常顺畅;此外FOC还可以以能量回收的形式进行刹车控制。

　　普通电调都只能控制电机转速，而FOC可以进行电流(力矩)、速度、位置三个闭环控制。

　　FOC驱动器的噪音会比电调小很多，原因是普通电调采用方波驱动，而FOC是正弦波。

　　将上述误差输入到两个 PID(只用到 PI)控制器，得到输出的控制电压 Vq、Vd;

　　将 Vα、Vβ 输入 SVPWM 模块进行调制，合成电压空间矢量，输出该时刻三个半桥的开关状态进而控制电机旋转;

　　由于直接检测到的三相电流正弦的，因此控制极为不变，因此需要将其变换为一个常数，这样控制就方便了。首先将三相电流经过Clarke变换，变换到静止坐标系α、β上，这个就从三相变为了两相正弦了;再经过Park变换，这里要用到转动的角度，将静止坐标系变换到同步旋转坐标系了(同步旋转坐标系，就是建立在旋转体上的)，此时起到驱动作用的只有q，如果我们想要保持驱动力恒定，那么仅需通过PID 控制q轴大小恒定，而d轴对驱动不起作用，只会起到发热作用，因此我们将d轴的大小控制为 0;这里我们再将所控制的值转换为静止坐标系的值，也就是反Park变换，因为SVPWM控制就需要用到反Park的值，也就是静止坐标系的值。

　　如果要平稳地驱动三相电机转动，我们就需要生成三个相位相差 120 度的正弦波，三相正弦波会合成一个矢量，这个矢量就会不停的旋转。我们要变换的就是这个矢量。

　　因为abc与α、β轴(静止坐标系)的夹角是固定的，因此变换矩阵都是常数。

　　2)在SVPWM中用来计算V1/V2(也就是相邻的两个基矢量，基矢量就是110这种，也就是6个mos管哪个导通这种)导通的时间。因为就是通过导通时间来代表基矢量的长度，用来合成这个矢量。

　　将静止坐标系(α、β)，转换到旋转坐标系，即将 Clarke 变换后的 α—β 坐标系旋转θ度，其中θ为转子旋转的角度，旋转角度θ需通过编码器/霍尔传感器读取

　　我们直接控制的就是Id,Iq。其中，**Id(励磁电流分量)**设置为0，Iq设置为我们想要的，如果恒推力的话，q就是一直不变的。我们直接给定一个iq，然后与反馈回来的iq作差，传递给pid模块，然后给出输出，再反Park变换转换为αβ(这里需要角度值，因为iq就是一个大小，需要给定他的位置)给SVPWM，通过SVPWM控制mos管实现控制。

　　所以此时wt(也就是角度)的大小就非常重要了。也就是αβ值是一直在变的，但是为什么dq值是恒定的呢，也可以看做是因为乘以了角度的关系。可以看上面的park变换公式

　　至此坐标变换就都完成了，接下来就将变换好的dq轴进行PID控制后的值，进行反Park变换(因为SVPWM 算法的实现需要用到静止的 α—β 坐标系，所以当我们完成了控制信号的 PID 运算后，还需进行反 Park 变换。)，输入到SVPWM

　　直线电机这个是我自己做的，PMLSM接口方面有点问题，问题是不知道怎么Simscape(物理系统)块和simulink(数字/数学)块不能直接兼容。

　　SVPWM算法的本质实际就是，就算三相逆变器的六个开关何时导通，何时切断。

　　1、如果要平稳地驱动三相电机转动，我们就需要生成三个相位相差 120 度的正弦波，因此就诞生了SPWM，他是直接构造出旋转所需的正弦电压，但这种情况是没有反馈的，所产生的电流并不一定是我们所要的，不能准确的控制定子电流。

　　2、SVPWM依靠的是MOS管的开关顺序和开关时间以此来模拟出正弦电流。而SPWM不依赖开关顺序，三相独立调制。

　　通过不同的开关顺序(当 = 1时，代表 A 相上桥臂导通，=0就是下桥臂)，可以产生六个非零矢量，和000/111这样的两个零矢量。

　　首先是将我们要合成的矢量，分解到离他最近的那两个基本矢量上，之后通过调节基本矢量的作用时间(作用时间就代表了基本矢量的大小)，就可以合成这个矢量了。这个就是通过时间去合成所需矢量的原理，也就是实现电压波形近似于正弦波的原理。

　　上述的这个矢量，就是abc通过坐标变换转换到dq轴的iq，其中id一直让他保持为0，因为这个分量是我们不需要的，驱动电机转动只需要一个iq即可。

　　1、这里的ab就是指α，β(经过第一个变换即clack变换后得到的)。当b0，则A=0，这样的，根据α、β进行扇区的判别。

　　计算T1、T2的时间，也就是相邻两个基本矢量的总的作用时间。比如V1和V2、V2和V3等。

　　其中，为期望电压矢量;为开关周期;、、0分别为对应两个非零电压矢量、 和零电压矢量0在一个采样周期的作用时间;其中可表示0或7两个零矢量。上式的意义是，矢量在时间内所产生的积分效果值和、、0分别在时间、、0内产生的积分效果相加总和值相同。

　　下面这个就是对时间进行更详细的分配，也就是每段V1(100),V2(110)，V0(000/111)的时间进行分配。

　　matlab中的FuzzyLogic工具包可以帮助我们快速搭建模糊PID模块。通过使用该工具，我们仅需要对输入和输出量进行合理的取值，并制定相应的模糊控制规则，如下图所示，即可在simulink中实现模糊控制模块的搭建，从而实现良好的仿真效果。通过输入fuzzy唤出：

　　在simulink中搭建的模糊PID模块，可以看做是由模糊控制部分和PID控制部分组成，如下图所示，其中模糊控制部分的输入为变量E和变量的变化率EC，输出量则是△KP、△KI、△KD。

　　模糊PID模块的控制原理是，根据输入的误差和误差变化率，通过模糊控制的输出量与PID控制器的固定参数相加，作为PID控制器最终的参数，从而实现PID三个控制参数的整定，最终使整个系统实现达到稳定且性能优良的控制性能。

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