笔者近日在做有感foc，对于一些过程有感悟，看到网上资料没有整理出来，特此记录一下。

一、六步换相、spwm开环驱动

可以先开环驱动一下，例如六步换相、spwm开环驱动。

二、foc函数

首先把相关foc的坐标变换写好，这里特别说一下，svpwm生成马鞍波有两种方法，一种是网上经常能看到的七段式svpwm（几何方法），还有一种就是笔者做foc发现的一种叫做均值零序分量（三次谐波）注入SPWM等效为SVPWM，也叫中点平移法（代数方法），这也能生成马鞍波，并且不需要七段式svpwm庞大的逻辑，减少计算量。

马鞍波

马鞍波、递增的电角度、Ialpha与Ibeta

三、Vf拖动（开环）

这一般是验证自己的svpwm写的有没有问题。

步骤就是自己设定一个电角度，定义一个变量在0-6.28自增即可，调用先前写的foc函数，给定Uq，将Ud设为0，即可让电机开环转起来啦。改变电角度增量大小，即可改变电机转速。同时，这种情况下给Ud在一定值，Uq为0，电机同样会转动，原因是没做电流闭环，给定Ud的同时影响到了Uq。

（注意，这种方式下观察adc采回来的三相电流，是三个相位相差120度的正弦波，并且这种情况下不能转太久，因为没做电流环，电机发热严重）

adc采回来的三相波形

clark变换后的波形（静止坐标系）

四、If拖动（电流环）

void Iq_PID(void)
{
    static double Last_Bias = 0, Bias = 0, LPF_Bias = 0;
    LPF_Bias = pid.T_iq - foc.Iq;
//    FirstOrderRC_LPF(LPF_Bias, Bias, 0.3);
    foc.Uq += pid.Iqkp*(LPF_Bias-Last_Bias) + pid.Iqki*(LPF_Bias);
    LIMIT_OUT(foc.Uq, 1000, -1000);
    Last_Bias = LPF_Bias;
}

void Id_PID(void)
{
    static double Last_Bias = 0, Bias = 0, LPF_Bias = 0;
    LPF_Bias = pid.T_id - foc.Id;
//    FirstOrderRC_LPF(LPF_Bias, Bias, 0.3);
    foc.Ud += pid.Idkp*(LPF_Bias-Last_Bias) + pid.Idki*(LPF_Bias);
    LIMIT_OUT(foc.Ud, 1000, -1000);
    Last_Bias = LPF_Bias;
}

这个情况，我们是做了q轴与d轴的电流闭环（考虑到电流环PID积分饱和问题，采用增量式PI），角度仍然像Vf一样给定电角度，调试参数时，先调d轴参数，这时候需要把角度增量设置为0，否则调试d轴时电机会转起来。调试完d后，把参数复制一份给q轴即可。

另外注意这里电流环不要加入滤波，因为pid本身就是一个低通滤波器。

Id跟踪波形

注意：这时我们给定目标Iq，发现Iq直接就跟踪上iq_ref，这跟网上不一样，网上资料说的是控制的是堵转电流，笔者在这也很疑惑，后面加上编码器，并校准（这里校准是因为编码器0点与电机转子，即电角度0点不重合），发现现象就和网上资料一样了，控制Iq，电机速度会一直上升，直到满速，但是观察Iq波形发现，Iq并没有到达设定值，这时候用手去捏住（注意不要在电机转的很快的时候一下子猛地捏住，这样子电流一下子会上升的很高，容易烧mos和电源，因此建议调试时使用航模电池调试），就会发现Iq慢慢收敛到达设定Iq。

用手捏住后Iq变化

这个图其实可以看到，Iq变化的过程中，Id也会有震荡，这是因为iq和id之间是耦合的，但是电流环响应快的话就能很快稳定控制下来。

这里Iq目标值是100，可以看到堵转时电流就会收敛

笔者这里用的都是id=0控制，弱磁控制相关设计电机极限圆以及电机方程的考虑，这里暂时不讨论这个问题。

五、速度环

增量式PI即可，注意限制一下堵转电流大小，防止烧驱动。

void Speed_PID(void) //增量式PI
{
    static double Last_Bias = 0, Bias = 0;
    Bias = pid.T_speed - pid.LPF_R_speed;
    pid.T_iq += pid.Vkp*(Bias-Last_Bias) + pid.Vki*Bias;
    LIMIT_OUT(pid.T_iq, 600, -600); //给大给1000，防止烧驱动
    Last_Bias = Bias;
}

六、位置环

位置式PD，网上资料有说单P即可，笔者这里认为D项必须引入，因为单P项结果会震荡，需要引入D项，并且这个D需要的参数还会比较大，笔者这里Kp是-15，Kd是-3000，仅供参考。

void Position_PID(void)
{
    static double Last_Bias = 0, Bias = 0;
    Bias = (pid.T_position - pid.R_position)/1000.0;
    if(Bias > 8.192)  Bias-=16.384;
    if(Bias < -8.192) Bias+=16.384;
    if(fabs(pid.Pki) > EPSILON)
        pid.Integral_bias_Position+=Bias;
    pid.Result_Integral_bias_Position = pid.Pki*pid.Integral_bias_Position;
    LIMIT_OUT(pid.Result_Integral_bias_Position, 5, -5);
    pid.T_speed = pid.Pkp*Bias + pid.Result_Integral_bias_Position + pid.Pkd*(Bias-Last_Bias);
    LIMIT_OUT(pid.T_speed, 20, -20); //最大给45
    Last_Bias = Bias;
}

位置环PD效果图

笔者这里位置上升是比较平缓的，如需响应更快，对应加大P项即可，不过带来的超调不可避免。