高效的步进电机控制算法

图1 对NXT引脚扫频的同时监视SLA引脚

电机控制系统可以不断地对SLA电压进行采样，如果遇到异常情况，就可以采取适当的措施。因为反电动势正比于转子的旋转速度，所以可以方便地用于感应输出轴上的外部负载，并调节供应给电机的电流。取自SLA引脚的数据大有作为的另一个领域是当电机将要进入共振区域的时候。通过设计一种算法来快速地识别出这种情况，步进电机控制系统就可以立即加速通过这一区域，到达新的安全速度。

图1左侧的红色方块突出显示了系统中的共振。这可能是因为电机的实际安装，在步进台阶之间的电机共振基频，或者其他二阶因素。这些通常是需要避开的换向速度区域，如果采用安森美半导体的反电动势技术，可以方便地在数分钟之内得到映射。这将有助于减少机电系统的压力。这之所以重要，是因为系统压力可能会造成噪声增大，性能下降，并可能造成系统可靠性降低。这种数据收集方法的亮点在于，不需要对系统进行物理更改就能完成映射过程。唯一的传感器就是电机本身，所以不会额外增加机械复杂度。

图1右侧的红色方块表示电流驱动超出系统的RLC时间常数的区域，从而导致了电机线圈上的残余电流。它是这种特定的机电系统的“速度限制”。

在这两块区域之间的就是推荐的电机工作区域。还应该注意到，相同的映射还可用于识别电机无法换向（从而无法产生反电动势）的失速情况。在系统控制器中，只需要通过配置电机激励之间的最低阈值就能够控制这种情况。

在设计中使用映射数据
一旦完成了映射并且知道了理想的速度曲线，就可以选择最佳的SLA取值。对于给定系统而言，它将代表效率最高的工作点。可以通过动态地调节电机控制变量，如电流驱动、加速度和速度，以避免出现会损害效率的问题，如机械共振和过大的驱动电流。无传感器/反电动势方法的优势在于，来自传感器的反馈不是简单的二元信息，而是可以用于从电机获得详细的诊断信息，而且不会额外增加系统的复杂度，就又使得我们能够使用SLA的细微变化来进行实时补偿，从而避免丢步。