智能代步车体感操控及驱动系统研究

发布时间：2017-04-20 22:23

  本文关键词：智能代步车体感操控及驱动系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传感、控制和电力驱动的相互结合衍生出一批新颖的个人代步工具,为出行提供了更多的选择,方便了人们的生活。这些代步工具的驾驶方式主要分为体感控制和手动控制两种,其中使用体感控制的智能代步车具有结构简单,功能新颖,可操作性强的特点,是目前个人代步交通工具领域的一个重要研究方向。体感控制技术的核心是姿态的检测,本文利用MEMS传感器体积小易于集成的特点,使用MEMS三轴加速度计,三轴磁力计和三轴陀螺仪组成姿态检测系统。为了提高测量精度,建立了测量误差模型,对相关传感器进行了校正。同时,结合惯性导航及数字滤波技术,根据这三种传感器在测量加速度,地磁和角速度上的不同特点,进行数据融合,进一步提高姿态检测的准确性,并通过Matlab对融合算法的性能进行了对比分析。另外,智能代步工具对驱动系统的可靠性和紧凑性提出了更高的要求,无刷直流电机是一种应用趋势。本文以具有梯形反电动势的三相四极有感无刷直流电机为本体,根据负载情况和所使用电机的相关参数在Simulink中建立了完整的电机、驱动、转速PID和电流滞环控制器的仿真模型,对智能代步车驱动系统工作时的转速、转矩、电流和反电动势等特性进行了研究。同时,对包括三相逆变桥、信号转换和隔离、供电单元以及电压电流检测单元的驱动系统硬件电路进行了设计。在此基础上,以TMS320F28335 DSP作为控制器,编程实现了电机的驱动和控制。仿真和实验结果表明,经过校正后,MEMS传感器的测量精度得到提高,融合算法的运用使姿态检测的结果更加准确,增强了姿态检测系统对振动和加减速的抵抗能力;无刷直流电机在基于DSP的数字PID控制下运行稳定,响应迅速,噪音很小,使智能代步车具备了良好的体感操控能力和电动行驶能力。
【关键词】：MEMS传感器 姿态检测 无刷直流电机 数字PID
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U48
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 课题来源8
• 1.2 课题背景及意义8-9
• 1.3 国内外研究概况9-12
• 1.3.1 国外研究现状9-11
• 1.3.2 国内研究现状11-12
• 1.4 主要研究内容12-13
• 第2章 智能代步车车身姿态检测系统研究13-31
• 2.1 引言13
• 2.2 智能代步车体感操控方式概述13-14
• 2.3 坐标系定义及坐标变换14-16
• 2.3.1 载体坐标系和导航坐标系定义14
• 2.3.2 基于欧拉角旋转矩阵的坐标变换14-15
• 2.3.3 基于四元数的坐标变换15-16
• 2.3.4 欧拉角与四元数之间的相互转换16
• 2.4 传感器校正16-20
• 2.4.1 3D电子罗盘16-17
• 2.4.2 传感器误差模型17-19
• 2.4.3 非线性最小二乘及其求解19-20
• 2.5 基于四元数的姿态更新20-23
• 2.5.1 四元数微分方程20-21
• 2.5.2 四元数初始值确定21-22
• 2.5.3 四元数微分方程的求解22-23
• 2.6 传感器数据融合23-30
• 2.6.1 互补滤波器23-25
• 2.6.2 Mahony互补滤波器及其实现25-27
• 2.6.3 扩展卡尔曼滤波器及其实现27-29
• 2.6.4 基于互补滤波器和EKF的姿态估计新方法29-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第3章 智能代步车驱动系统工作特性分析31-43
• 3.1 引言31
• 3.2 智能代步车驱动系统数学模型31-36
• 3.2.1 微分方程模型32-34
• 3.2.2 传递函数模型34-36
• 3.2.3 状态空间模型36
• 3.3 PWM调制及其高效化36-38
• 3.4 智能代步车驱动系统控制策略38-42
• 3.4.1 无刷直流电机转速计算38-39
• 3.4.2 控制系统设计39-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 智能代步车驱动系统硬件设计43-53
• 4.1 引言43
• 4.2 车身姿态参考系统硬件组成43-44
• 4.3 电机驱动系统硬件组成44-52
• 4.3.1 信号转换电路44-45
• 4.3.2 IR2136S电路配置45-46
• 4.3.3 三相逆变电路46-47
• 4.3.4 转子位置信号检测电路47-50
• 4.3.5 电流检测电路50-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第5章 实验分析53-65
• 5.1 引言53
• 5.2 传感器校正53-58
• 5.3 姿态估计58-61
• 5.4 智能代步车驱动与控制仿真61-64
• 5.5 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文70-72
• 致谢72

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本文编号：319643