基于单片机的无刷直流电动机控制器研究进展

福建电脑2010年第8期基于单片机的无刷直流电动机控制器研究进展戴育良，蒲军(台州学院物理与电子工程学院浙江台州318000)【摘要】：文章从采用的单片机芯片和功率驱动器件、位置/速度检测方法和电流检测方法等方面，总结了目前基于单片机的无刷直流电动机控制器研究的最新进展。

【关键词】：无刷直流电动机；单片机；PWM1、引言无刷直流电动机（brushless DC motor,BLDCM）是随着电力电子技术的发展而出现的新型机电一体化电动机。

无刷直流电动机结构简单、调速性能好、运行可靠、体积小、无换相火花、效率高、出力大、起动转矩大、控制灵活、方便，在电子设备、工业驱动和控制、军用和航天领域得到了日益广泛的应用[1-3]。

无刷直流电动机主要由电动机本体、转子位置传感器和电子开关电路三部分组成[4,5]。

系统在运行时，直流电源通过电子开关线路向定子绕组供电，由位置传感器随时检测出的转子位置信号控制功率器件的导通与关断，从而自动控制相应绕组的关断与导通，实现电子换向功能。

无刷直流电动机的转子具有一定磁极对数的永磁体。

工作过程中，定子各相绕组不断换向，按一定逻辑关系导通与关断。

使定子磁场与转子永磁磁场始终保持90°左右的空间角，产生转矩推动转子旋转，实现机电能量转换[6,7]。

以单片机为核心的控制器电路不仅比专用集成芯片控制器电路简单，智能化程度高，可靠性强，而且控制功能多样化。

本文对以单片机为核心的无刷直流电动机控制器进行综述。

2、单片机芯片2.151单片机Intel的51单片机，由于硬件结构合理，指令系统规范等原因，得到了广泛的应用。

但是51系列单片机运行速度慢，当晶振频率为12MHz时，机器周期已达1us，适应不了对运行速度要求较高的场合。

为了提速，一些新型号的51系列相继出现。

如Philips的51LPC 系列、AT89系列中的某些型号、STC89C系列等等。

这些新系列的单片机，它们都兼容8051的指令系统。

比较有代表性的产品有STC89C51RC、C8051F331/330、C8051F005等等。

C8051F005是集成度高、高速、高性能、低功耗、模数混合信号系统级（SOC）的单片机。

它与MCS-51指令集完全兼容，其内核CIP-51峰值速度可达25MIPS；内含4个定时器、5通道PCA、2路比较器、32个通用I/O口，其工作温度为-40°-+85°[8]。

采用C8051F005作为主控制器除了该MCU具有多通道12位AD转换器、PWM输出等丰富的片上资源，很适合作无刷电机的控制使用[9]，被较多地应用于无刷直流电动机控制器中。

2.2PIC单片机PIC单片机是美国微芯公司（Microship）的产品，是采用精简指令集RISC技术、哈佛总线和指令流水线结构的高性能价格比的单片机。

PIC单片机的I/O口是双向的，有较强的驱动能力，低电平吸入电流达25mA，高电平输出电流可达20mA。

PIC单片机片内集成了较丰富的外设，如定时器、A/D转换器、捕捉/比较/PWM（CCP）模块、USART 通信模块和SSP模块等。

利用CCP模块输出脉宽可调的信号，能够实现无刷直流电动机的调速功能[10]。

目前在无刷直流电动机控制器中，PIC单片机应用较为广泛。

2.3AVR单片机AVR单片机是Atmel公司推出的较为新颖的单片机，其显著的特点为高性能、高速度、低功耗。

它取消机器周期，以时钟周期为指令周期，实行流水作业。

AVR 单片机指令以字为单位，且大部分指令都为单周期指令。

而单周期既可执行本指令功能，同时完成下一条指令的读取。

通常时钟频率用4～8MHz，故最短指令执行时间为250～125ns。

AVR单片机型号较多，但可用下面三种为代表：AT90S2313（简装型）、AT90S8515、AT90S8535（带A/D转换）。

AVR的I/O脚驱动能力较强，高电平输出的电流在10mA左右，低电平吸入电流20mA。

AT90S8535是AVR单片机中内部接口丰富、功能比较全、性价比高的品种，除了具有高速度、低功耗、工作电压范围宽等优点以外，还具有两个8位和一个16位定时器/计数器、8路10位ADC、1路8位和2路10位的PWM脉宽调制输出以及看门狗定时器，电压比较器等集成外设，为设计小体积、低功耗、高可靠性、高性能的单片机应用系统提供了方便，可大大降低系统522010年第8期福建电脑的整体成本[11]，因此在无刷直流电动机控制器中得到较为广泛的应用。

3、功率驱动器件无刷直流电机控制系统主电路一般采用三相全桥构成。

用六个MOS管或者IGBT功率器件组成三相全桥。

主电路的功率器件采用两两导通的控制方式，即在任一瞬间使两个功率器件同时导通。

功率器件需要相应的驱动后才能正常工作。

3.1MOS功率器件功率驱动芯片IR2131由前置驱动芯片和6个MOSFET功率管组成。

IR2131是一种高电压、高速度的功率MOSFET和IGBT驱动器。

IR2131广泛用于无刷直流电动机控制器中。

如图1所示，图1IR2131的驱动电路[14]由IR2131完成对霍尔元件传来的位置换向信号进行处理并将PWM信号放大后用于控制功率器件的导通与关断，它同时控制六个大功率管的导通和关断顺序，通过输出H01、H02、H03分别控制三相全桥驱动电路的上半桥功率器件的导通和关断，输出L01、L02、L03分别控制三相全桥驱动电路的下半桥的导通和关断，从而达到控制电机转速和正反转的目的[12-14]。

类似的驱动芯片还有IR2103、IR2110、IR2130等。

3.2IGBT专用驱动电路在驱动较大功率的IGBT模块时，大多采用专用的驱动集成电路，一般是集过电流保护、驱动信号放大功能、具有很强抗干扰能力等功能于一体的复合型电路。

目前IGBT的专用驱动集成电路有很多种，从基本隔离方式上可以分为两大类，即光电隔离和电磁隔离。

在各类IGBT驱动器中，Fuji公司的EXB系列驱动器较为常用，其中的EXB841是一种高速型驱动器。

EXB841能驱动高达400A、600V、或300A、1200V的IGBT。

由于驱动电路信号延迟时间小于1us，所以它适用于频率约为40kHz的开关操作[15]。

3.3智能功率模块为了提高逆变桥的可靠性，还可以使用IPM模块作为驱动电路。

它将IGBT与自我保护、信号处理和各种诊断功能的电路集成于一体构成模块化器件。

它可以实现无刷直流电机的逆变电路、驱动电路和控制电路的功能，能为设计出具有体积小、重量轻、结构简单和可靠性高等优点显著的电机控制器提供了先决条件，是高性能无刷直流电机的理想驱动器件。

Fuji公司具有比较完整的IPM模块系列产品，其中的一款7MBP75RJ120为中等容量IPM模块，该模块电气连接全部使用螺丝及连接器，无须焊锡，便于拆卸，并且模块内部设有过热保护，使用非常方便[16]。

4、位置/速度检测在无刷直流电机控制系统中，目前对位置信号的检测主要有位置传感器检测和无位置传感器检测两种方法。

4.1位置传感器位置传感器有电磁式位置传感器、磁敏式位置传感器、光电式位置传感器等类型。

电磁式位置传感器输出信号大、寿命长、工作可靠，但体积大、信噪比较低且输出的交流信号需要整流滤波后才能使用。

磁敏式位置传感器环境适应强、价格低廉，但精度不高。

光电式位置传感器重量轻、体积小、性能稳定，但对环境要求较高。

位置传感器信号经一定的逻辑处理后去控制功率逻辑开关，从而决定各相绕组的导通顺序与时间，实现无刷直流电动机的机电能量转换[17]。

通过位置传感器不但能检测出转子位置信号，而且还可以通过其输出信号的频率或脉冲宽度，检测出电机转速，实现速度闭环。

4.2无位置传感器除了用上述的几种传感器来检测转子位置信号外，还可以通过检测电机相关信息量、计算处理后得到转子位置信号，即用无位置传感器控制方式取代传统的轴位置传感器[18]。

当今国内外比较成熟的无位置传感器的位置信号检测方法主要有四种：反电势法、续流二极管法、电感法和状态观测法。

在这几种方法中，反电势法是迄今为止最有效、最成熟、和应用最广泛的。

其基本原理就是忽略永磁无刷直流电机电枢反应的影响，通过检测"断开相"（逆变桥上下功率管皆处于关断的那一相）的反电势过零点，依次获取转子的六个关键位置信号，以此为依据，轮流导通六个功率管，驱动电机运转[19]。

5、电流检测对于两相导通三相六状态无刷直流电动机，在低速大负载时，电机绕组及控制器上的3相线会产生大电流，进而使得功率管中流入大电流，这样很容易使功率管烧坏，使得控制器无法正常工作。

因此需要电流检测电路来时时检测电流大小，以便电流过大时发出中断指令及时保护控制器。

采用处于逆变器低电压与功率板地线之间的采样电阻进行电流检测，得到一个正比于电流的电压信号。

将此信号滤波后再送到A/D转换模块间接得出电流信号。

这种电流检测方法比较简单，但要求软件上必须保证在输出PWM逆变器的命令时，同时检测PWM逆变器下桥臂的电流，以保证电53福建电脑2010年第8期(上接第49页)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!265~276.[7]Halkidi,M,Vazirgiannis,M.Clustering validity assessment: finding the optimal partitioning of a dataset.Proc.Internat.Conf. Data Mining(ICDM),California,USA.2001,187~194.[8]Maulik U,Bandyopadhyay S.Performance evaluation of some clustering algorithms and validity indices.IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intel.(PAMI),2002,24(12),1650~1654.[9]范九伦，裴继红，谢维信.基于可能性分布的有效性函数[J].电子学报,1998,26(4):103~105.[10]高新波，裴继红，谢维信.基于c-均值聚类算法中加权指数m的研究[J].电子学报，2000年4月，第4期.[11]范九伦，吴成茂.划分系数和总变差相结合的聚类有效性函数.电子学报，2001年11月，第11期.[12]于剑，程乾生.模糊聚类方法中的最佳聚类数的搜索范围.中国科学（E辑），2002年4月，第32卷，第2期.[13]范九伦，吴成茂.FCM算法中隶属度的新解释及其应用.电子学报，2004年2月，第2期.[14]Lam B S Y,Hong Y.Cluster validity for DNA micro array data using a geometrical index[C].Proceeding of the Fourth Inter-national Conference on Machine Learning and Cybernetics. Guangzhou,china,2005:3333~3339.[15]Bezdek JC,and Pal NR.Some new indexes of cluster validi-ty.IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics-Part B: Cybernetics,1998,28(3):301~315[16]Huntsberger T L,et al.Iterative fuzzy image segmentation. Pattern Recognition,1985,2(18):131~138.[17]Bensaid A M,Hall L O,Bezdek J C,et al.Partially super-vised clustering for image segmentation.Pattern Recognition,1996, 29(5):859~871.[18]Bensaid A M,Hall L O,Bezdek J C.Validity-guided(re) clustering with applications to image segmentation.IEEE Trans.FS, 1996,4(2):112~122.[19]Jain,A K,Murty M N,Flynn,P J.Data clustering:A review. ACM Compute Surveys,199931(3):264~323.[20]Dubes R C,Jain A K.Validity studies in clustering method-ologies.Pattern Recognition,1979,11:235~254[21]Davies D L,Bouldin D W.A cluster separation measure. IEEE Trans.Pattern Anal.Mach.Intel.(PAMI),1979,1(2):224~ 227.[22]Bezdek,J.C.et al.Fuzzy Models and Algorithms for Pattern Recognition and Image Processing.Kluwer Academic Publishers, Dordrecht,1999.[23]Xie X L,Beni G.A validity measure for fuzzy clustering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991,13(8):841~847.[24]Dave R N.Validating fuzzy partitions obtained through c-shells clustering.PRL,1996,17:613~623.[25]Krishnapuram R,Freg C P.Fitting an unknown number of lines and planes to image data through compatible cluster merging. Pattern Recognition,1992,4:385~400.流检测的正确性。