内容概要：本文详细介绍了如何使用STM32G431实现无感FOC（Field-Oriented Control）驱动，重点解析了高频注入、磁极辨识和角度速度闭环控制等关键技术。通过高频电压注入，可以在零速条件下实现带载启动，并在低速运行时保持稳定的性能。文中还提供了详细的代码片段和开发工具配置方法，帮助开发者快速掌握这一技术。 适合人群：具有一定嵌入式系统开发经验，尤其是熟悉STM32系列MCU的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要实现高效、稳定的电机控制系统的应用场景，如工业自动化、机器人等领域。主要目标是提高电机启动性能，尤其是在低速和零速条件下的控制精度和稳定性。 其他说明：文中提供的代码和配置文件可以帮助开发者快速搭建实验平台，进行实际测试和优化。同时，针对常见的开发问题给出了具体的解决方案和调试建议。

FOC矢量控制 手把手教学，包括FOC框架、坐标变、SVPWM、电流环、速度环、有感FOC、无感FOC，霍尔元件，卡尔曼滤波等等，从六步向到foc矢量控制，一步步计算，一步步仿真，一步步编码实现功能。 可用于无刷电机驱动算法，可用于驱动无刷电机，永磁同步电机，智能车平衡单车组无刷电机动量轮驱动学习。 另外有代码完整工程（不是电机库，主控stm32f4）以及MATLAB仿真模型。 有视频教程 矢量控制技术，特别是场导向控制（Field-Oriented Control，FOC），是一种先进的电机控制方法，广泛应用于无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）的精确控制。FOC技术能够使电机在各种负载条件下均能高效、稳定地运行，因此在电动汽车、工业驱动、航空航天等领域有着广泛的应用。 FOC矢量控制的核心在于将电机的定子电流分解为与转子磁场同步旋转的坐标系中的两个正交分量，即磁通产生分量和转矩产生分量。通过这种分解，可以独立控制电机的磁通和转矩，从而实现对电机的精确控制。在实现FOC的过程中，需要对电机的参数进行精确的测量和控制，包括电流、电压、转速等。 坐标变换是实现FOC矢量控制的关键步骤之一。坐标变换通常涉及从三相静止坐标系转换到两相旋转坐标系，这一过程中需要用到Clark变换和Park变换。Clark变换用于将三相电流转换为两相静止坐标系下的电流，而Park变换则是将两相静止坐标系电流转换为旋转坐标系下的电流。通过这些变换，可以更方便地对电机进行矢量控制。 接着，空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM）技术在FOC中扮演了重要角色。SVPWM技术通过对逆变器开关状态进行优化，以产生近似圆形的旋转磁场，使得电机的运行更加平滑，效率更高，同时减少电机的热损耗。 电流环和速度环是FOC控制系统的两个重要组成部分。电流环主要用于控制电机定子电流的幅值和相位，确保电机能够产生所需的转矩。速度环则用于控制电机的转速，通过调节电流环来实现对转速的精确控制。速度环的控制通常涉及到PID（比例-积分-微分）调节器。 此外，FOC还可以分为有感FOC和无感FOC两种类型。有感FOC需要使用霍尔元件或其他传感器来检测电机的转子位置和速度，而无感FOC则不需要额外的传感器，通过估算电机的反电动势来间接获得转子位置信息，从而实现控制。无感FOC对算法的精度要求更高，但它降低了成本，减小了电机的体积，因此在某些应用场景中具有优势。 在实际应用中，为了提高控制的精度和鲁棒性，常常会使用卡尔曼滤波等先进的信号处理技术。卡尔曼滤波能够有效地从含有噪声的信号中提取出有用的信息，并对系统的状态进行最优估计。 教学内容中提到的“从六步向到foc矢量控制”，涉及了电机控制的逐步过渡过程。六步换向是一种基本的无刷电机驱动方法，其控制较为简单，但在一些复杂的应用场景下可能无法提供足够精确的控制。随着技术的演进，人们发展出了更为复杂的FOC矢量控制方法，以应对更高性能的需求。 值得一提的是，本次手把手教学还提供了完整的代码工程和MATLAB仿真模型。代码工程基于STM32F4微控制器，这是一款性能强大的32位ARM Cortex-M4处理器，常用于电机控制领域。通过实际的代码实践和仿真，学习者能够更加深刻地理解FOC矢量控制的原理和实现过程。同时，教程中还包含了视频教程，这无疑将极大地提高教学的直观性和学习的便利性。 FOC矢量控制是一种复杂但高效的电机控制方法，涉及到众多控制理论和实践技巧。通过本教学内容的学习，学生不仅可以掌握FOC矢量控制的理论知识，还能够通过仿真和编程实践，将理论知识转化为实际的控制能力，从而为未来在电气工程和自动化领域的工作打下坚实的基础。对于那些希望深入了解电机控制或者正在进行相关项目开发的学习者来说，这样的教学内容无疑具有极高的实用价值和指导意义。

内容概要：本文详细介绍了一款基于STM32G431的无感FOC驱动系统的设计与实现。作者通过自主研发的线性磁链观测器，解决了市场上现有方案依赖VESC架构或ST库的问题。文中涵盖了硬件配置、PWM时序、ADC采样、磁链观测器算法、零速启动策略、转速控制等多个方面。特别是针对零速闭环启动和电位器转速控制进行了深入探讨，提供了详细的代码实现和调试经验。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验和电机控制基础知识的研发人员，尤其是对FOC算法感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的电机控制系统，如扫地机器人、无人机等应用场景。目标是实现零速闭环启动、快速电角度收敛以及平滑的电位器调速。 其他说明：文中提到的代码和配置均经过实际测试，附带了完整的开发笔记和调试技巧，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时，作者分享了许多实际开发过程中遇到的问题及其解决方案，对于新手来说非常有价值。

STM32G431高性能无感FOC驱动系统资料：方波高频注入加滑膜观测器，零速带载启动至中高速平滑过渡，全C语言代码带中文注释，方便移植与开发,STM32G431 HFI SMO FOC无感驱动资料：方波高频注入与滑膜观测器技术实现,stm32g431 HFI SMO FOC方波高频注入加滑膜观测器无感FOC驱动资料，零速带载启动，低速持续注入，实现无感驱动低速运行，堵转有力，中高速转入滑膜观测器，平滑过渡。 包括完整的cubemx配置文件，mdk工程，原理图和开发笔记，代码全C语言，宏定义选项均有中文注释，方便移植到自己的项目中。 ,关键词：STM32G431; HFI; SMO; FOC方波; 高频注入; 滑膜观测器; 无感FOC驱动; 零速带载启动; 低速持续注入; 中高速滑膜观测器; Cubemx配置文件; MDK工程; 原理图; 开发笔记; C语言代码; 宏定义选项注释。,STM32G431无感FOC驱动资料：方波高频注入+滑膜观测器，平滑过渡低速运行

内容概要：本文详细探讨了STM32G4系列芯片在电机驱动中的应用，尤其是高频注入和无感FOC驱动技术。主要内容包括高频注入策略（角度估算收敛）、脉冲NS磁极辨识、角度和速度双闭环零速启动运行。文中提供了完整的C语言代码、CubeMX配置文件、MDK工程、原理图和开发笔记，所有宏定义均配有中文注释，便于移植和二次开发。此外，文章还强调了在配置文件编写和MDK工程开发中的注意事项。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是对STM32G4系列芯片感兴趣的嵌入式开发者。 使用场景及目标：适用于需要实现零速带载启动、低速持续注入、无感驱动低速运行及堵转有力的应用场景。目标是帮助开发者掌握高频注入和无感FOC驱动技术的具体实现方法。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带详细的代码示例和开发工具配置，有助于快速上手并应用于实际项目中。

基于脉振高频电压注入的永磁同步电机（PMSM）无感FOC技术，重点讨论了转子初始位置检测、带载起动和突加负载运行的实现方法。文中首先阐述了无感FOC技术的工作原理及其在现代电机控制中的重要性，随后深入分析了转子初始位置检测的具体方法——极性判断法，确保电机可以在任意初始位置下顺利启动并稳定运行。此外，文章还探讨了如何通过调整电压波形、频率和幅值来实现对电机负载状态的有效控制，从而满足工业生产的需求。最后，作者提供了相关的算法参考文献和仿真模型，帮助读者更好地理解和掌握这一技术。 适合人群：从事电机控制系统设计与开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机无感FOC技术感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和应用永磁同步电机无感FOC技术的研发项目，如工业自动化设备、电动汽车等领域。目标是提高电机系统的效率、可靠性和适应性。 其他说明：提供的仿真模型为纯手工搭建，具有较高的学习和参考价值，但仅限于学术研究和个人学习使用。

内容概要：本文详细介绍了基于脉振高频电压注入的永磁同步电机（PMSM）无感FOC技术，重点讨论了转子初始位置检测和负载适应性的实现方法。通过极性判断方法，可以在任意初始位置下实现无感起动运行，确保电机的高启动性能和快速响应。此外，该技术能够有效应对带载起动和突加负载的情况，通过调整电压波形、频率和幅值，实现对电机负载状态的动态调节。文中还提供了相关算法的参考文献和纯手工搭建的仿真模型，帮助读者深入理解无感FOC技术的工作原理及其应用。 适合人群：从事电机控制系统设计的研发人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机无感FOC技术原理及其应用的场合，如工业自动化、电动汽车等领域。目标是提升电机系统的性能、稳定性和能效。 其他说明：提供的仿真模型仅用于学习和参考，不应用于实际产品开发。

内容概要：本文由中国电子信息产业发展研究院集成电路研究所发布，详细探讨了人工智能背景下“存算感连”发展新态势。文章首先阐述了“存算感连”一体化作为推动人工智能产业发展的新动力，强调了其在打通机器人技术、视觉技术和云端等方面的技术壁垒，实现数据训练大模型及技术叠加的重要性。接着，文章深入分析了“存”、“算”、“感”、“连”四个关键领域的发展现状与未来趋势。“存”方面，HBM存储器因其高带宽和高容量特性成为推动AI芯片迭代的关键器件，预计未来将有更多新型存储器替代传统存储器，以解决“存储墙”问题。“算”方面，计算芯片提供的算力持续增长，成为驱动产业发展的核心动力，同时，软硬件结合和边缘计算的趋势愈发明显，使得AI应用更加多样化。“感”方面，传感器作为智能决策的基石，其精确度、灵敏度、成本、功耗和体积在过去五年内显著优化，未来将向低功耗、集成化、微型化和智能化方向发展。“连”方面，连接技术的优化和升级，尤其是光互联技术，大幅提升了数据传输速率和效率，降低了延迟和功耗，推动了感知实时化和推理智能化。 适合人群：对人工智能、集成电路及芯片技术感兴趣的科研人员、工程师及产业从业者。 使用场景及目标：①了解“存算感连”一体化如何推动人工智能产业发展的新动力；②掌握HBM存储器、计算芯片、传感器和连接技术的最新进展及其未来发展趋势；③探索这些技术在未来机器人、视觉技术、云端等领域的应用潜力。 其他说明：本文提供了详尽的技术背景和数据支持，有助于读者全面理解“存算感连”各领域的现状与前景，建议读者结合实际应用场景和技术需求进行深入研究。

stm32f405 HFI无感滑膜foc 程序

ST单电阻PMSM 方案专利文档，用于解决非观测区电流采样问题。 专利号US20090284194