一些针对FOC算法的 Clark/Park变换 和 SVPWM生成 的案例代码

以下是一些针对FOC算法的 Clark/Park变换 和 SVPWM生成 的案例代码，涵盖 Python仿真、C语言嵌入式实现 和 Arduino SimpleFOC库 的示例。代码将保持简洁，并附带关键注释。

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1. Python仿真示例

(1) Clark/Park变换实现

import numpy as np

def clark_transform(ia, ib, ic):
    """Clark变换（幅值不变，k=2/3）"""
    i_alpha = (2/3) * (ia - 0.5*ib - 0.5*ic)
    i_beta = (2/3) * (np.sqrt(3)/2 * ib - np.sqrt(3)/2 * ic)
    return i_alpha, i_beta

def park_transform(i_alpha, i_beta, theta):
    """Park变换（输入角度theta单位为弧度）"""
    cos_theta = np.cos(theta)
    sin_theta = np.sin(theta)
    i_d = i_alpha * cos_theta + i_beta * sin_theta
    i_q = -i_alpha * sin_theta + i_beta * cos_theta
    return i_d, i_q

# 测试示例：三相平衡电流
t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
ia = np.sin(t)          # A相电流
ib = np.sin(t - 2*np.pi/3)  # B相电流
ic = np.sin(t + 2*np.pi/3)  # C相电流

i_alpha, i_beta = clark_transform(ia, ib, ic)
i_d, i_q = park_transform(i_alpha, i_beta, theta=0)  # theta=0时，dq与αβ重合

# 绘制结果（需要matplotlib）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, i_d, label='i_d')
plt.plot(t, i_q, label='i_q')
plt.legend()
plt.show()

(2) SVPWM生成简化版

def svpwm(v_alpha, v_beta, Vdc=12):
    """简化版SVPWM，返回三相占空比（归一化到0-1）"""
    # 计算参考电压矢量所在的扇区
    angle = np.arctan2(v_beta, v_alpha)
    sector = int((angle + np.pi/6) // (np.pi/3)) % 6

    # 计算作用时间（简化处理，实际需考虑过调制）
    X = v_beta * np.sqrt(3) * (1 / Vdc)
    Y = (v_alpha + v_beta / np.sqrt(3)) * (1 / Vdc)
    Z = (-v_alpha + v_beta / np.sqrt(3)) * (1 / Vdc)

    # 根据扇区计算占空比（实际需进一步优化）
    duty_u = 0.5 + (X + Y) / 2
    duty_v = 0.5 + (Y + Z) / 2
    duty_w = 0.5 + (Z + X) / 2

    return duty_u, duty_v, duty_w

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2. C语言嵌入式实现（STM32 HAL库风格）

(1) Clark/Park变换

#include 

// Clark变换（假设ia + ib + ic = 0）
void Clark_Transform(float ia, float ib, float ic, float *i_alpha, float *i_beta) {
    *i_alpha = (2.0f/3.0f) * (ia - 0.5f*ib - 0.5f*ic);
    *i_beta  = (2.0f/3.0f) * (0.8660254f*ib - 0.8660254f*ic);  // sqrt(3)/2 ≈ 0.866
}

// Park变换（theta为电角度，单位：弧度）
void Park_Transform(float i_alpha, float i_beta, float theta, float *i_d, float *i_q) {
    float cos_theta = cosf(theta);
    float sin_theta = sinf(theta);
    *i_d = i_alpha * cos_theta + i_beta * sin_theta;
    *i_q = -i_alpha * sin_theta + i_beta * cos_theta;
}

// 示例调用
float ia = 1.0f, ib = -0.5f, ic = -0.5f; // 假设三相电流
float i_alpha, i_beta, i_d, i_q;
Clark_Transform(ia, ib, ic, &i_alpha, &i_beta);
Park_Transform(i_alpha, i_beta, 0.0f, &i_d, &i_q); // theta=0

(2) SVPWM生成（简化版）

// 输入v_alpha, v_beta（标幺值，范围[-1,1]），输出三相占空比[0,1]
void SVPWM(float v_alpha, float v_beta, float *duty_u, float *duty_v, float *duty_w) {
    // 计算扇区（需优化为查表法）
    float angle = atan2f(v_beta, v_alpha);
    int sector = (int)((angle + M_PI/6) / (M_PI/3)) % 6;

    // 计算基本作用时间（需考虑过调制）
    float T1 = (sqrtf(3) * v_beta - v_alpha) / 2;
    float T2 = (sqrtf(3) * v_beta + v_alpha) / 2;
    float T0 = 1 - T1 - T2;

    // 根据扇区分配占空比（简化逻辑）
    switch (sector) {
        case 0: *duty_u = T1 + T2 + T0/2; *duty_v = T2 + T0/2; *duty_w = T0/2; break;
        case 1: // 其他扇区类似，需补充完整
        // ...
    }
}

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3. Arduino SimpleFOC库示例

(1) 使用SimpleFOC库驱动BLDC电机

#include 

// 电机参数配置
BLDCMotor motor = BLDCMotor(7);  // 7极对数
BLDCDriver3PWM driver = BLDCDriver3PWM(9, 10, 11, 8); // PWM引脚，Enable引脚

// 编码器配置（假设使用磁编码器）
MagneticSensorI2C sensor = MagneticSensorI2C(0x36, 12, 0x0E, 4);

void setup() {
    // 初始化传感器
    sensor.init();
    motor.linkSensor(&sensor);

    // 初始化驱动器
    driver.init();
    motor.linkDriver(&driver);

    // 配置FOC参数
    motor.controller = MotionControlType::torque; // 力矩控制模式
    motor.foc_modulation = FOCModulationType::SpaceVectorPWM; // SVPWM调制
    motor.init();
    motor.initFOC(); // 初始化FOC
}

void loop() {
    motor.loopFOC();  // 实时执行FOC算法
    motor.move(1.0);  // 设置目标转矩（标幺值）
}

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4. 关键调试技巧

1. 验证Clark/Park变换：

   • 输入三相平衡正弦电流（如 (i_a = \sin(\theta)), (i_b = \sin(\theta - 120°)), (i_c = \sin(\theta + 120°))），
   • 变换后 (i_d) 和 (i_q) 应为直流量（若θ与旋转磁场同步）。

2. SVPWM调试：

   • 用示波器观察三相PWM波形，确保对称且无重叠。
   • 通过代码输出占空比，检查是否超出[0,1]范围（需处理过调制）。

3. 实时性优化：

   • 在嵌入式代码中，使用查表法替代实时计算sin/cos。
   • 使用Q格式定点数替代浮点运算（如STM32的CMSIS-DSP库）。

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5. 开源项目推荐

• SimpleFOC（Arduino）：GitHub链接
• ODrive（高性能FOC驱动器）：GitHub链接
• VESC Tool（无传感器FOC）：官网

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通过以上代码示例和调试方法，可以快速验证FOC算法的核心模块。建议从仿真开始，逐步过渡到硬件调试，同时结合示波器或逻辑分析仪观察实际波形。