自动门和电梯门的行程识别是怎么完成的

澄湖青年

RT：很多的自动门和电梯门使用了直流无刷电机，编码器的也有很多种，就目前学习的霍尔来说，有人是可以用霍尔做到FOC三闭环的，一直有困惑，位置闭环到底是怎么完成的。
按常规的120°三霍尔来说，计算速度闭环比较简单，读取单个霍尔的位置计算就可以了，整个计算方式也是比较简单的。

位置环闭环，自动门和电梯门都有个上电后的行程自学习过程，以低速跑从行程位置H0，运动到行程终点H1，完成自学习后，才有S型加减速。
问题就是，这个行程自学习到底是怎么完成的，目前已知的是上电后的霍尔位置就是H0，运动到终点的霍尔位置H1，这是三个霍尔的位置，就这个已知条件，感觉没法去计算。好比我有一个大概的行程范围，最大是1050mm，最小是500mm，在这个行程区间内，要求自学习后启闭时间一致，这个S型曲线也没法调节啊。

困惑比较多，还是发到论坛，看看都有啥样的思路，

shihantu

分两部分
一个是行程，不需要关注几个mm，只要记下霍尔变化了多少次，从什么相位变化到什么相位就行
一个是加减速，自学习慢慢走没关系，学习后每次都用相同的加减速，时间就一致了
s曲线没什么好调的，就是加减速时间和最高速度，别吓到人就行了

LcwSwust

我猜，就像步进电机那样呗，“自学习”就是看一下从起点到终点需要多少步。这就相当于知道了路程，而且时间也是已知，那速度不就来了嘛。

A571157242

你提出的问题非常好，确实是直流无刷电机+霍尔传感器在做这类位置控制应用时的核心难点之一。仅仅依靠上电时和终点的三个霍尔传感器的状态（比如二进制的101 -> 010这种组合）是绝对不足以完成精确的行程自学习和位置闭环的。

你对霍尔传感器用于速度环的理解是正确的，它提供的是相对粗糙的转子位置信息，足以进行FOC的电流矢量定向和速度估算。但对于需要精确控制线性行程（比如门的移动距离）的位置环，我们需要更精细的信息。

行程自学习和后续的位置控制通常结合了以下几种技术：

• 关键：结合“堵转/过流检测”来确定行程终点 (H0 和 H1)
  • 自学习过程详解：
    • 上电/初始化： 控制器启动，此时并不知道门的确切物理位置和总行程。
    • 寻找H0（例如，关门限位）： 控制器以一个较低的、安全的恒定速度驱动电机朝关门方向运行。
    • 监控电机电流： 同时，FOC控制器的电流环会实时监测电机相电流。
    • 检测物理限位： 当门移动到物理上的关门极限位置时，它会被机械结构挡住，无法继续移动。此时，电机仍然试图转动，导致转子被“堵住”（Stall）。
    • 电流飙升： 发生堵转时，电机的负载急剧增大，FOC控制器为了维持设定的低速（但电机转不动），会显著增加输出电流。这个电流的突然大幅度增加（超过一个预设的堵转阈值）是一个非常明确的信号，表明已经到达了物理限位点H0。
    • 记录H0位置信息： 一旦检测到堵转电流，控制器立即停止电机，并记录下此时的霍尔传感器状态组合，同时将一个内部的位置计数器清零（或设置为0）。这个计数器是关键。
    • 寻找H1（例如，开门限位）： 接下来，控制器以同样的低速驱动电机朝开门方向运行。
    • 计数： 从H0位置开始移动起，控制器开始精确地计数霍尔传感器状态发生变化的次数（或者更精细地，计算经过的电角度）。每当霍尔状态从一个组合变到下一个组合（例如，101 -> 100 -> 110 -> 010 -> 011 -> 001 -> 101...完成一个电周期），位置计数器就增加相应的计数值。这个计数值直接正比于电机的旋转角度。
    • 检测H1限位： 当门移动到物理上的开门极限位置时，再次发生堵转，控制器再次检测到电流飙升。
    • 记录H1位置信息： 控制器停止电机，记录下此时的霍尔传感器状态组合，最重要的是，记录下从H0移动到H1过程中累积的总位置计数值（TotalCounts）。
      
      
  • 学习结果： 经过这个过程，控制器就学习到了：
    • 关门限位点H0对应的堵转条件和霍尔状态。
    • 开门限位点H1对应的堵转条件和霍尔状态。
    • 最重要的：从H0到H1的总行程，以电机旋转对应的“位置计数值”（TotalCounts）来表示。 这个 TotalCounts 精确地代表了整个门的行程长度，与物理单位（如毫米）有一个固定的比例关系（取决于电机极对数、减速比、皮带轮/丝杠导程等机械结构）。
      
      
    
    
• 位置闭环的实现
  • 位置反馈： 在正常运行时，位置环的反馈量不是瞬时的霍尔状态组合，而是从已知起点（如H0=0）开始累积的霍尔变化计数值。控制器持续跟踪霍尔状态变化，实时更新这个累积计数值，代表当前门的估计位置（以计数单位表示）。
  • 位置指令： 当需要开门或关门时，控制系统（例如，生成S型曲线的部分）会产生一个目标位置指令，这个指令也是以“位置计数值”为单位的（范围从0到TotalCounts）。
  • 闭环控制： 位置控制器比较“目标位置计数值”和“当前累积的位置计数值”，计算出位置误差。这个误差信号会作为速度环的输入指令。速度环再根据这个速度指令和霍尔计算出的当前速度进行调节，输出电流指令给电流环（FOC的核心部分），最终控制电机转动，消除位置误差。
    
    
• S型加减速曲线的实现与行程适应
  • 曲线生成： S型曲线（或其他运动曲线）定义了在给定的总时间 T 内，如何从起始位置平滑地加速、匀速、减速到达目标位置。曲线的输出是随时间变化的目标位置（以计数值表示）。
  • 行程适应（解决500mm vs 1050mm问题）：
    • 自学习过程获取了实际的总行程对应的总计数值 TotalCounts。
    • 假设要求开关门时间 T 是固定的（例如3秒）。
    • S型曲线生成算法会使用这个学习到的 TotalCounts 和固定的时间 T 作为输入参数。
    • 对于不同的 TotalCounts（对应不同的物理行程），算法会自动调整曲线内部的加速度和最大速度参数。 行程长（TotalCounts大），计算出的峰值速度和加速度就会更高；行程短（TotalCounts小），峰值速度和加速度就相应降低。这样就能确保在固定的时间T内完成不同长度的行程，并且保持S型的平滑启停特性。
    • 所以，S型曲线不是固定的，而是根据自学习到的 TotalCounts 动态生成的。
      
      
    
    
  
  

总结与关键点：

• 行程终点靠堵转检测（电流）： 这是确定精确起止物理位置的关键。
• 行程测量靠计数： 通过精确计算两个终点之间霍尔传感器状态变化的次数（或更精细的电角度累积）来量化总行程。
• 位置反馈靠累积计数： 位置闭环使用的是累积的计数值，而不是瞬时霍尔状态。
• S曲线基于学习结果： 运动曲线（如S型）是根据自学习得到的总行程计数值动态生成的，从而适应不同的门宽并保证启闭时间一致。
  
  

补充说明：

• 霍尔精度问题： 虽然单个霍尔状态变化比较粗糙，但通过在状态之间进行插值估算（有些FOC库支持），或者仅仅是计数足够多的变化次数，对于门控这种宏观运动来说，累积计数提供的分辨率通常已经足够满足位置控制需求。
• 掉电丢失问题： 自学习的结果（主要是TotalCounts）需要存储在非易失性存储器中（如EEPROM或Flash），这样下次上电时就无需重新学习，可以直接使用上次学习到的行程信息。只有在某些情况下（如更换部件、检测到异常）才需要重新触发自学习。
• 编码器方案： 如果使用增量式或绝对式编码器，位置反馈会更直接、更精确，可以省去堵转检测来确定行程（虽然有时仍会用堵转作为一种保护或标定手段），并且位置环性能会更好。但成本也更高。霍尔方案是成本效益较高的选择。
  
  

希望这个解释能解开你的困惑！这个结合堵转检测和霍尔计数的方案是低成本BLDC伺服应用中非常常见的行程标定和定位方法。

正点原子

A571157242 发表于 2025-5-6 14:45
你提出的问题非常好，确实是直流无刷电机+霍尔传感器在做这类位置控制应用时的核心难点之一。仅仅依靠上电 ...