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毫米波雷达传感器雷达感应跟踪定位目标算法应用

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毫米波雷达传感器雷达感应跟踪定位目标算法应用,第二次世界大战以来,雷达技术得到了很大的发展和进步。无论是在军事领域,航空、航天、航海,还是交通监测、气象预报、资源探测等领域,都有雷达不可缺少的身影。雷达目标跟踪算法旨在为控制系统提供正确的状态信息,在提高雷达跟踪定位精度的同时,要解决传感器测量、信号处理、杂波滤除等诸多问题,提高算法精度是提高雷达跟踪定位性能的关键。从本质上说,目标跟踪算法就是雷达对数据进行处理的过程,它能提供较正确的目标位置、速度等动态数据信息,减少杂波带来的误检问题。现代化战场是高度信息化的,交战双方要使用大量复杂、多样、高能的电子设备,从而形成极其复杂的电磁环境,无疑对雷达目标跟踪提出了更高的要求。在复杂电磁环境和恶劣天气条件下,如何排除杂波干扰,完成对目标状态的准确跟踪,已成为现代军事技术面临的新课题。当今社会计算机网络技术、传感技术、数据存储技术的迅速发展,以及人类社会对数字化管理、信息化生活的要求不断提高,存储的各种数据信息的容量也越来越大。人对数据信息不再仅仅是简单的获取、存储、传输,更需要对数据进行深层次的加工,分析挖掘,学习使用。“机器学习”顾名思义,就是通过计算机模拟人的学习过程,从大量的数据信息中提取出特定的数据结构特征信息,然后把这些信息转化成知识,以供使用。大数据时代,让机器智能从真实、繁杂、无章的数据中挖掘出有用的信息,成为当今机器学习理论发展的重点。数据挖掘技术的核心思想是以数据驱动的方式,通过数据结构的线性或非线性变化,完成从低级到高层,从具体到抽象,从一般语义到特定语义的变化,从而完成原始数据特征的提取。机器所表现出的数据特征正在影响人们对事物的理解方式。自从产生以来,机器学习已经广泛应用于图像识别、语音转换、视频跟踪等领域。由于目标跟踪领域中,毫米波雷达传感器和跟踪目标之间存在着密切的联系,因此目标跟踪技术的终目标就是获得正确的目标信息。该信息除包含目标运动状态和运动轨迹外,还包含了诸如雷达散射截面积、极化散射矩阵、散射中心分布、角闪烁噪声、幅值噪声等特征属性。人工智能的优点主要表现在数据信息的获取和处理方面,这些雷达属性信息可以使机器学习应用于雷达目标跟踪领域。


毫米波雷达传感器目标跟踪过滤。一九三七年,SCR-268——全球追踪雷达站的诞生,代表了目标追踪问题的起源。在二战中,数学家NorbertWiener提出了维纳滤波器,即线性滤波和线性预测。尽管该方法适用范围广泛,适用于连续或离散随机过程,但其滤波过程要求随机信号在均方差意义下的广义平稳性和统计特性已知,因而很难应用于实际问题。Wax早在1955年就提出了目标追踪的概念。Calmanfiltering(KF)算法在1960年提出,它是一种适用于多变量非平稳随机信号的佳估计递推算法,克服了维纳滤波的不足,在通信、导航、目标跟踪等方面得到了广泛的应用。尽管在线性条件下卡尔曼滤波的动力学方程和量测方程都是可获得佳估计的,但是当系统方程存在非线性时,卡尔曼滤波器无法直接得到。Bucy、Sunahara等人提出的扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)来解决一个非线性滤波问题,该方法的基本原理是将系统的非线性方程用泰勒级数展开,并对雅可比矩阵和或海森矩阵进行求解,使非线性方程线性化。将卡尔曼滤波器再次应用于线性方程,因此推广卡尔曼滤波器是一个次优滤波器。对于二阶EKF,一阶EKF由于其较小的运算量应用更广。用来求解非线性系统的另一种滤波方法是无损耗的卡尔曼滤波器(UnscentedKalmanFilter,UKF),它对选定的sigma点集进行无破坏的变换,以获取更新后的过滤器。与EKF相比,UKF不需要需要解的雅可比矩阵,也不能线性化忽略高阶项,因此滤波效果更加稳定、准确。近几年也出现了容积卡尔曼滤波、积分卡尔曼滤波等类似的采样点滤波算法。与之类似的是,粒子滤波的基本原理是获得系统的小方差估计,它是通过搜索在状态空间上随机样本而得到概率密度函数的近似表示的一种算法。Hammersley等人在50年代就提出了粒子滤波的基本思想,但是由于受粒子数量和计算数量的限制,当时粒子滤波思想还没有得到足够的重视。1993年,Gordon等提出了基于序贯重要性采样的粒子滤波算法,使得粒子滤波成为一个热门话题。但是,该算法也存在着粒子多样性缺乏、计算量大等不足的问题。随后提出的无迹卡尔曼粒子滤波、规则化粒子滤波、高斯粒子滤波等方法,都对这一问题进行了研究,取得了一些成果。杂波环境下的多目标跟踪算法目前主要有以下两种。一个是数据关联算法,它把测量接收到的所有目标的来源报告关联起来,并把相关的信息传递到系统进行识别,以确保融合信息来自同一目标。早先为典型的数据关联算法是概率数据关联(ProbabilisticDataAssociation,PDA)和多假设跟踪(MultipleHypothesisTracking,MHT)。Reid在1979年提出了一种多假设跟踪模型,该算法保留了真实目标的全部假设,并在得到新的数据信息时,从保留的解空间中选择优解。但是,MHT算法的复杂度随着目标数目的增加呈指数增长,因此很难在所有可能解的状态下得到推广。PDA算法是BarShalom和Jaffer早提出的,它可以将测量数据作为任意一个目标关联的概率给出,并且可以解决误检和漏检问题。如Fortmann和BarShalom等在1983年扩展了大的目标跟踪。之后,BarShalom提出了联合概率数据关联(TheJointProbabilisticDataAssociation,JPDA)算法,它将量测数据和多个跟踪目标关联,并给出联合关联概率。二是基于随机有限集理论的算法。在概率论中,随机有限集是指一组取值为有限值的随机元集,与概率论中的随机向量的推广相等。在此过程中,将所有目标的状态矢量和测向量看作一种随机有限集,再用贝叶斯滤波法对其进行多目标估计。Mahler于2003年提出概率假设密度滤波(ProbabilityHypothesisDensity)PHD)通过对多目标后验概率密度函数的积分来获得多个目标的强度,避免了直接在有限随机集空间上进行递推而产生的计算复杂性。在2006年,Mahler在Erdinc等人的建议基础上,添加了目标数的二阶信息,提出了位概率假设密度滤波(CardinalizedPHD,CPHD),并进一步改进了PHD的滤波估计。Vo提出的GM-PHD算法(GM-PHD,GM-PHD),在线性高斯条件下,证明了不需要特殊聚类的特殊方法。该方法采用高斯和方法近似表示多目标,可以稳定地得到PHD中多目标的数量和状态信息。


信息融合是将从多种途径获得的各种信息综合处理,并做出相应的行为决策。但是,通过测量得到的信息往往是不确定的、模糊的,如何从这些信息中提取真正有用的信息来做出决策。20世纪70年代,美军提出敌情潜艇信息融合的概念,并在80年代末被美国国防部列为重点研究开发的二十项关键技术之一。1998北约六国(英国、德国、加拿大、荷兰、丹麦、意大利)论证了北约数据融合演示器(NATODataFusionDemonstrator)。1996年,Wu和Tang等人基于多源数据融合技术,设计了机器人自主导航系统。介绍了1997年,卡姆和卡拉塔利用CCD摄像机和激光测距雷达毫米波雷达传感器的信息融合技术在机器人导航中的应用。目前国内外对信息融合技术的研究很多,如国外康涅狄格大学的Ba-Shaham、威尔特和Kiubaraji团队,Llinas研究组来自纽约州立大学,位于巴尔的摩的马里兰大学Waltz小组,国内主要有中电28所和C4ISR国防科技重点实验室,西安交通大学韩崇昭研究组,上海交通大学敬忠良研究小组等。多声呐等效传感器在信息融合的早期研究中还局限于多雷达,随着近年来毫米波雷达传感器技术的发展,信息融合的对象已经扩展到多种频谱、多分辨率、多语义表达的传感器。比如雷达、声呐、雷达、红外、初级和次级雷达等。目前,经过几十年的研究与探索,在多目标跟踪、空中交通管理、设备故障诊断、无人机自主导航等方面,已经比较成熟的信息融合技术与应用。情报融合是美国国防部为评估或预测实体状况而进行的一种数据或信息合成过程。在目标跟踪领域,提出了一种被称为信息融合的概念,即传感器测量数据的融合过程,即利用由许多同类或不同类传感器获取的测量信息进行实时融合处理。


将多传感器数据进行融合,可使系统获得比单个传感器更准确的目标信息,其优势在于:(1)更正确的探测性能。现有的目标跟踪毫米波雷达传感器在测距精度上有很好的提高,但方位检测的准确度较低。尽管红外传感器方位检测精度较高,但无法获取目标的距离信息。所以,将雷达、红外传感器的数据信息融合在一起,可以在理论上达到系统的探测精度。
(2)增加可信度。在单个传感器工作时,若检测精度较差,将会得到其他传感器信息,在单个传感器工作时,对数据源独特性的改进是不够的。
(3)更加有力。对于单一传感系统,一旦出现故障、失真、传输延时等严重问题,将影响整个系统的跟踪性能。但是多传感器即具有多种信息源,且彼此间存在冗余信息,系统对某一传感器的依赖程度较低。
(4)减少数据不确定性。由于多个传感器彼此独立工作,因此融合数据比单一传感器更为准确。
(5)这一系统时空范围扩大。在量测时空范围内,多传感器数据融合能够互补,使量测时空范围得以互补,扩展整个系统的时空覆盖。很明显,多源信息融合带来的多传感器信息与单一传感器信息之间存在冗余互补的问题。这使得系统在精测精度、稳健性、时空覆盖范围等方面都有显著提高。


虽然基于多传感器信息融合技术的系统性能要优于单源传感器系统,但不同场景下的信息融合实现仍有很多问题需要解决,成为多源信息融合与推广应用的主要障碍。主要问题包括:
(1)信息本身不确定。对于密集杂波环境,传感器所采用的问题场景大多是非常复杂的,在获取信息和接受后进行融合处理时都存在着很多不确定性,因此融合结果的可靠性还有待于考虑。
(2)各种传感器之间整合信息。多源传感器的数据融合一般是利用不同传感器间的信息互补,以获得佳的融合效果,然而,不同类型的传感器在时序、空间坐标、维数不一致等方面的差异,为融合带来了不便。
(3)人工智能与信息融合的结合。AI是一种由人工系统模仿人的思维进行深层数据信息挖掘的技术,已成功地应用在语音、图像、视频、医学等领域。目前,信息融合技术和人工智能,尤其是如何把理论应用到实际工程中,是目前以数据为处理对象的研究热点。
(4)没有完善的信息融合系统评估标准。由于目前尚没有一个完整的、能提供先验知识的信息融合数据库,面对复杂多变的信息融合环境,尚无一套完善的绩效指标来评价信息融合效果,这对信息融合算法的发展也有一定的影响。
毫米波雷达传感器雷达红外跟踪的基本原理。虽然雷达探测精度的提高,但单个传感器无法对各种技术数据做到好,所以这种改进存在一定的局限性。将多种类型的传感器组合起来,综合利用各种传感器的信息,使整个系统达到性能上的互补,从而提高跟踪效果。雷达红外跟踪是将毫米波雷达传感器与红外传感器有机地结合在一起的一种目标跟踪方法。
在二战期间,就有利用雷达进行地对空、空对地轰炸和敌我识别的技术。二战后,由于T/R开关和磁控管的出现,雷达探测由双基变为单基,使得雷达探测功率性能得到了显著提高。从20世纪60年代开始,航天技术的发展,对雷达的远距、高精度、高分辨率、多目标测量等提出了一系列要求,促进了雷达技术的发展。无论在导弹预警、目标搜索、战场侦察等军事领域,还是气象监测、航空管制、遥感仪器等民用领域,都有着广泛的应用。雷达传感传感器是一种以无线电为载体的主动传感器。利用高频脉冲向外发送雷达天线,计算回波接收所需时间,获得目标的距离信息。角度信息的获取采用角随动系统来驱动波束,通过振幅或相位方法计算出目标的角度信息。因为雷达在工作过程中需要不断向外辐射电磁波,所以极易受到外界电磁环境的干扰,这些电磁波辐射信号在战场上容易被检测到,因而受到反辐射导弹的攻击。


红外线传感器,如果物体在零度以上,就会向外产生红外线,而红外线基本上是一种热辐射。在此基础上,红外传感器利用目标的红外特性来检测,是一种以红外光为载体的被动传感器。红外传感器在现代社会中的应用已涵盖了辐射光谱测量、热成像、红外测距、目标搜索跟踪等多个领域。对目标跟踪而言,红外传感器主要包括方位探测系统和跟踪系统两个部分,用于获取目标的角度信息。红外线传感器无法获得目标的距离信息,因而常常无法独立工作,而红外传感器相对于雷达,其角度信息更准确。红外传感载体是一种红外光,所以其抗干扰能力强、隐蔽性强、探测能力强的特点,在一些复杂的场景中具有独特的优势。


毫米波雷达传感器融合红外跟踪。雷达传感距离的高精度测距和高精度红外传感器测角,使雷达和红外线形成多源信息互补效果非常好。综合分析和利用一定准则下的雷达红外观测信息,完成目标状态的一致性描述,是雷达红外跟踪技术的核心思想。雷达红外线跟踪实质上是多传感器数据融合,涉及到概率统计、模式识别、人工智能、信号处理等多传感器数据融合,是近几年出现的一门多学科交叉的新技术。该系统通过对各种传感器资源的综合利用,获得比其各部分更充分、更完善的数据信息。具体地说,不同类型的传感器分别获取目标的测量数据,然后对这些数据进行特征提取和转换,得到测量数据的特征向量;再将得到的特征向量进行模式识别,再根据每个传感器处理的指令数据完成匹配关联,后利用融合算法实现各个传感器数据的合成。


毫米波雷达传感器与红外线轨迹相关。雷达传感器和红外传感器经过相联后,在各自的信息处理中心形成目标的局部轨迹。目前的问题是对两类传感器各自所产生的航迹数据是否属于同一目标,即航迹和航迹之间的关联。红外波段雷达的关联过程,实质上就是完成雷达和红外数据的融合过程。通过数据融合,使雷达测距的高精度距离信息和红外测距角度信息相互补充,使测量数据更加准确。主要包括三个步骤,即:数据预处理、航迹关联、航迹融合。


近几年来,雷达跟踪目标面临的电磁环境越来越复杂,对雷达滤除杂波的能力提出了更高的要求。本论文提出了将人工智能中大量成功应用的机器学习算法与目标特征属性相结合,以提高目标跟踪精度;然后,利用PN学习算法进行单目标跟踪,GM-PHD雷达多目标跟踪,以及雷达红外多传感器多目标跟踪三个方面。多元分类本质上是一个二类问题。而在实际的跟踪过程中,如果遇到多个跟踪目标属性不一致,则属性分类就成为一个多决策问题。对象特征分类是一种浅层机器学习方法,它是通过人工给属性对目标和杂波进行分类。深度学习是一种深度机器学习技术,它能从大量数据中自动提取出目标特征,并利用这些特征信息来完成分类。对于浅部机器学习,若结合深度学习和雷达目标跟踪问题,可以取得较好的结果。

雷达传感器摄像头视频复合障碍物检测识别防撞探测系统,普通公共交通工具有地铁、公交、轻轨等,由于其不排放SO2等有毒尾气等有害气体的优点,在国内许多城市交通建设部门受到青睐。为保证行车安全,电车一般都是在马路中间行驶,在人行横道与拐弯处有必要采取保护措施。作为一种比较成熟的产品,毫米波雷达的检测性能十分稳定,对环境要求不高,即使在雨雪天气下,它也能很好地工作。其功能主要是对目标距离的测量,对目标的速度和方位进行测量。除功能多样外,毫米波雷达在其它方面也有其优势。比如,它的结构很简单,利用新的RF收发芯片,很快就能形成一套完整的系统;由于工作频率的关系,毫米波雷达发射功率很小,并且可以达到很高的分辨率和灵敏度;与此同时,它的天线可以做的非常小,在主动防撞系统中,毫米波雷达传感器已经成为必然的选择。经实践检验,雷达系统存在人和车不能检测的问题,因此该系统增加了视频设备对近距离行人、单车和车辆的探测预警。 电车雷达视频复合防撞系统是利用雷达传感器和视频传感器联合检测列车行驶前障碍物,评估其危害程度,给出相应的等级预警信号。它具有检测有轨车前障碍物、危险预警和实现与车信号系统控制主机网络通讯等功能。它主要由雷达传感器、雷达系统主机、视频传感器、视频系统主机、防撞障碍物视频融合系统组成。障碍防撞系统主要包括雷达系统和视频系统,它是对远距离车辆目标的跟踪预警,以及视频系统对近距离目标的探测预警。 雷达系统构成障碍物防撞雷达系统由雷达传感器、数据处理模块、电源模块、线缆、安装架和系统软件组成,其中数据处理模块和电源模块采用一体化设计构成系统主机。视频系统构成视频系统,由视频传感器、摄像单元、数据转换和供电模块组成,其中包含镜头和视频处理模块,摄象机对视频数据进行采集和处理,数据转换和供电模块负责视频系统的供电,以及视频系统和雷达主机之间的数据传输功能。 采用毫米波雷达传感器FMCW体制实现了对障碍物的探测与识别,通过两次多收天线方式,可有效地检测多个目标参数。雷达法是利用障碍物反射电磁波现象来发现和确定目标位置的。该方案将障碍物探测雷达安装在有轨电车上,工作于24GHz毫米波段,采用FM连续波测量障碍物距离,并采用数字波束形成技术进行目标定位。接受波束形成器利用n个接收天线阵元构成的天线阵列,接收波束形成技术将多个接收天线所接收的信号合成一个波束。综合的信号在接收波束增强时,通过相位补偿确定波束方向,并根据所需接收回波信号,通过相位补偿确定波束角,可以接收到所需的回波信号。所以起到了空间滤波作用。该接收天线具有较高的灵敏度,能够检测到每一个接收波束在空间辐射范围内具有与多个接收波束相同的微弱信号,因此从技术实现上来说,与多波束收发相比,多波束接收更容易实现,且易于处理,故采用宽波束、多波束接收方式。该雷达安装在有轨电车上,其天线采用两次多接收方式,可进行短距离和远距离混合测量。近距离测量采用宽波束,雷达的方位角50°,垂直波束角4°,探测距离60m;远距离测量采用窄波束,雷达的方位角20°,垂直波束角4°,探测距离200m。窄波束主要用于捕捉远距离目标,帮助驾驶员及时发现目标,并有足够的反应时间,可以有效地避免有轨电车在通过交叉路口时,由于某些突发事件而造成的交通事故。宽频雷达波束主要捕获车头近区域内视觉盲区不易察觉的近距目标,从而避免有轨电车发生一系列因盲区而引起的碰撞事故。 通过距离-多普勒二维回波处理,实现目标距离、速度信息的一体化测量,改进数据处理的实时性,提高信号处理累积增益,从而有效地提高雷达传感器系统对目标的检测灵敏度,是解决多目标识别问题的一种有效方法。多普勒处理方法利用锯齿形调频连续波信号,通过采集多个循环的数据获取平均值,并以每个周期的实际值减去该平均值,可有效地抑制固定杂波的部分,从而简化了后续信号处理。在复杂环境下,该算法还可实现运动目标的距离和速度的去耦合。雷达波形采用锯齿波线性调频连续波,该雷达信号由单扫频信号构成,每一周期仅有一个调频斜率,即信号频率在一个周期内先逐渐升高,到设定值后迅速降至初始值,循环重复。这类信号对于现有的信号发生器来说是比较容易产生的,因此在现代雷达系统中得到了更广泛的应用。 视频近距探测系统雷达传感器视频复合防撞系统视频系统采用成熟的产品。它主要应用于对近距离目标的前方避碰预警(FCW)和行人碰撞预警(PCW)。录像机的摄像是非广角拍摄,拍摄角度有限,因此需要将摄像机安装在距离中轴线左右两侧15cm以内,同时安装位置应尽量不遮挡司机视线。在雷达视频复合防撞系统中,由视频采集器的主机过滤,然后与雷达发出的报警信息融合,输出预警信息,对有轨电车驾驶员发出警告信息,避免碰撞。 雷达传感器限界内障碍物检测识别障碍物探测系统能在有轨电车运行限界内探测到目标、距离、速度、利用现代数字滤波器,根据其运动特性(近/远)的运动特性,对目标轨迹进行测向计算,再利用现代数字滤波器预测它的运动轨迹。计算评价有轨电车目标移动速度和制动特性时,对电车危险程度进行评定。静态指标。在限界内要识别静态目标,并移除有轨。动态目标。在限界内,动态目标应该按照其运动轨迹进行危险度评价。障碍检测系统不能误报、漏报前方障碍。 雷达传感器限界外障碍物检测识别障碍物探测系统,能在有轨电车在运行过程中探测到目标,测速、测速、方位,然后用现代数字滤波跟踪预测有轨电车的轨迹。通过运动特征(接近/远离等)、到电车的距离、目标物的速度、电车的速度、制动特性,计算出其对电车的危险程度。静态指标。在限制范围外,应该去掉静态目标。动态目标。在限定范围外,需要确定动态目标,并根据其运动轨迹判断是否有害。 坡道、弯道障碍物检测识别障碍物检测系统根据线路数据和列车定位信息,识别出当前的列车坡道、弯道路况等线路状态。 (1)斜坡。对于上、下坡道道路,障碍物检测系统需要分析线路坡度等情况,并进行障碍物报警识别,不能因为上、下坡道的误报或漏报。 (2)弯曲。障碍物检测系统在弯道路况下,对弯道转弯半径等线路状况进行分析,调整线路限界,并进行障碍物报警识别,避免误报和误报。 平交路口障碍物检测识别障碍检测系统根据线路数据和列车定位信息,判断列车当前位置是否是平交口。对于交叉路口的路况,障碍物检测系统需要考虑前方车辆较多和车头近距盲区的情况,调整探测分析和预警算法,对障碍物进行报警识别,不应因平交路口造成误报或漏报。 多级预警功能障碍探测系统可以检测32个障碍物的距离、方位及移动障碍物的轨迹。该系统的处理中心根据检测信息和电车本身的运动参数,例如列车运行速度等,来确定碰撞可能发生碰撞的位置和预计碰撞的时间,识别前方障碍物的危险等级,并将危险目标实时传送到车载设备上。依据电车紧急制动速率,常用制动速率将预警情况分为三种,分别为有碰撞危险、有无可避免碰撞的可能性。如果障碍物检测系统检测到障碍物有碰撞危险,就会发出警报。火车在靠近障碍物位置或可能发生碰撞的地点时,系统判定列车极有可能发生碰撞,应及时采取常规的制动措施。并且当列车接近于障碍物位置或可能发生碰撞的地点时,系统判定为无法避免的碰撞,必须采取紧急制动措施。 视频系统功能(1)正面防撞。发出警告音的声音是在与前车有可能发生碰撞之前的2.7秒内;警报声是一连串的高声蜂鸣声。(2)低转速防撞。警告音可能是在与前车低速相撞之前发出警告声;在30km/h以下的时速,以一系列短促的高音量蜂鸣声报警。(3)行人躲避碰撞。在经过车辆前行的道路时,行人发出警报;只有当日间车速低于50km/h时才启动;在昏暗或夜间,系统不能工作;报警声是一连串高音蜂鸣声。气候、光照等因素会对视频系统的识别和反应能力产生很大影响,如部分或完全阻隔视觉传感器的视野,将导致视频系统功能的丧失或减弱。 障碍防撞雷达视频组合系统为有轨电车运行提供辅助安全预警功能,提示可能出现的危险;雷达传感器和录像设备虽然已应用到相关领域的先进创新技术,但是仍然无法保证百分之一百的准确探测车辆和行人,因此无法保证提供所有相应的声音警告。由于道路、道路设施、天气等因素都会对系统识别和反应能力产生很大影响,因此,应继续遵循安全驾驶规范和安全驾驶惯例,并辅以该系统的使用。
以gd芯片代理商GD32为基础制造业实现智能化通用变频方案GD集成栅极驱动器赋能电动工具应用,以GD32F303为基础,支持制造业实现智能化改造,通用变频方案设计。2020年9月,我国确定了碳达峰和2060年碳中和的目标,今后40年内实现碳减排净零排放对中国来说将是一项艰巨的任务。对电动机行业而言,电机在工业领域占据着重要地位,据统计,我国电机年消耗电力总量的69%和工业用电总量的75%左右。所以降低电机寿命中的碳排放,加快电机减碳过程是电机工业面临的重要课题。变频器技术能够正确地控制交流电动机的转速,使其处于节能状态,是对传统电动机系统进行调速,提高电动机系统运行效率的关键措施。常规变频器具有体积大、性能低、价格高等特点,另外对环境也有一定要求,对于分散控制的场合,传统变频器很难满足工业应用的需要。 本文以以gd芯片代理商GD32MCU为核心的VF/矢量变频器控制系统,采用模块化设计,控制面板,用户界面可根据需要自由组合,安装方便.编程及初始化设计,容易实现异步电机调速要求。结合总线技术,可以方便地与控制系统.集散系统相连,实现计算机驱动系统控制和工厂车间集中控制。所以本变频器在汽车、食品、物料输送.工业控制等智能制造领域有着广阔的应用空间。 方案特点: 设计内核采用GD32F303RCT6控制,使系统结构简单、易于实现、成本低、可靠性高。系统在优化硬件结构的同时,不降低系统性能,硬件系统模块清晰、直观,便于安装使用和程序初始化。采用SVPWM控制技术,可以有效地降低逆变器输出电压谐波成份,提高电压利用率,提高控制精度。 以gd芯片代理商GD32F303介绍: 1、Cortex®-M4内核@120MHz。 2、软件和硬件支持DSP指令。 3、flash存取为0等待。 4、内建256KB到3072KB的闪存。 5、内装48KB到96KBSRAM。 6、EXMC接口支持外部SDRAM。 7、多达5个UART(9Mbit/s) 8、多达3个SPI(30Mbit/s) 9、多达2个I2C(400Kbit/s) 10、多可达到2CAN2.0B。 11、I2S的高值是2。 12、SDIO.EthernetMAC支持。 13、USBOTGFS支持。 14、高达3个12位,2.6MSPSADC(多达24路) 15、多达为2DAC。 16、备用电流是2毫安。 关键的控制原则与实施: 该调制器具有线性范围宽、高次谐少、易实现数字化等特点,广泛应用于异步电动机。MOS管在传统的三相桥驱动电路中有8种开关组合,即000.001.010.011.100.101.110.111。000.111是零向量。6个非零基压空间矢量把αβ平面分成6个扇区。通过对8个基本空间电压矢量作用时间的控制,得出了各基本空间电压矢量作用时间及输出次序,获得圆周旋转磁场。 TIMER0模块是以gd芯片代理商GD32中的一个增强型定时器模块,天生用于电机控制,可产生3组6路PWM,每组2路PWM可作为互补,并可带死区使用,可用于驱动H桥。用三通道TIM0模块产生总共6路PWM输出。以下是详细的步骤: 打开TIM0时钟,将相应的IO口设置为多路输出。 将TIM0设定为ARR和PSC,当TIM0打开时钟后,设定ARR和PSC两个寄存器的值,以控制输出PWM的周期。 为TIM0_CH0.TIM0_CH1.TIM0_CH2设置PWM模式。 通过TIM0的CH0~CH2输出,使能量达到TIM0。 修正TIM0_CCR1~TIM0_CCR2以控制占空比。 利用上述配置,配合GD32F303运算能力,实时调整占空比,达到矢量控制效果。 赋能型电动工具应用GD30DR8306高集成栅极驱动器,电气工具是以电为动力的各种通用构造器具,一般还是依靠工人手工操作,广泛用于建筑装修、轻工制造等领域。与纯人工手工工具相比,电动工具通过电力大幅度提高工具的扭力.转速.冲击力等,大大提高工作效率。普通电动工具有电钻.电动砂轮机.电动扳手.电动螺丝刀.电锤.电钻.混凝土振动器.电刨等。根据等级,电动工具可以分为专业级、工用级和通用级。 1、根据市场规模,2020年全球电动工具市场约为360亿美元,2025年约为460亿美元,而2017年CAGR约为5.3%。 2、从市场细分来看,专业级以上电动工具占商业用途的比重为63.2%,相对于一般居民用途的30.8%,这种结构在较长时期内将保持基本稳定。 3、从区域市场上看,2019年北美市场份额.亚太市场份额与欧洲份额持平,分别为30.8%.28.7%和28.6,另外11.9%的地区,如拉美非洲,这类结构同样也将保持相对稳定,到2025年,亚太地区将略升至31.1%。 以gd芯片代理商GD30DR8306驱动器主要特性: GD30DR8306是三相栅极驱动器,带有可选的DC/DC降压控制器。所述芯片包含三个半桥驱动器,每个驱动器可以驱动两个NMOSFET,并支持大的拉电流和1A的灌流能力。根据应用中所用功率MOSFET的不同,驱动电流会自动调节。专用转换率控制用于降低栅极驱动EMI值。GD30DR8306可以在4.5V到30V单电源下工作。这个装置与一个支持100%占空比的可调节电荷泵相结合,从而提供门极驱动电流和内部LDO。 1、电压4.5-30V宽压供电; 2、可编程序的门极驱动电流,峰值1A灌流和1.2A拉电流; 3、智能化的高端低端压摆控制; 4、PWM输入控制高可达200kHz; 5、可选择2个PWM模式(6x和3x); 6、内置5V/2ADC-DC电压降控制器; 7、3.3V和5V数字接口; 8、整合5VLDO; 9、散热增强:QFN32(5x5); 10、保护职能: --死区时间插入; --MOSFET直通保护; --过温保护; --故障诊断; --VDD欠压闭锁(UVLO); 成功案例: GD32F303+GD30DR8306。 配置1650中空杯型无刷马达。 电源电压:锂电池7.4V,锂电池11.1V。 速度:100~30000rpm。 控制模式:无霍尔FOC/无霍尔方波。 这个方案的主要特征: 1、所用的以gd芯片代理商GD30DR8306驱动芯片将3个开关二极管集成在一起,例如IN4148,1个5VLDO,1个DC-DCBuck控制器,使得外围电路元件大大减少,节省了PCB空间,降低了BOM成本。 2、使用完全的NMOSFET,一致性好,稳定性好。与传统的P+NMOSFET电路设计相比,由于PMOSFET和NMOSFET的Rdson阻值有较大差别,PMOSFET的管道速度比N慢,在弦波控制/或方波调速时很难做到均衡。 3、利用FOC算法控制中空杯无感电机,具有良好的动态性、低噪声、高效率、长寿命及良好的使用体验。
RTG起重机雷达传感器防撞装置轮胎式龙门起重机防撞领域应用,轮胎式龙门起重机(rubber-tyredgantrycrane,RTG)是专业化集装箱码头堆场中的主要作业机械。在堆场设备稠密的环境中,随着作业箱数的增加,设备防撞防护显得尤为重要。在堆场设备防撞器中,目前主要采用超声波和激光传感器。这两种测距离防撞器都容易受到光、噪声、雨雪等环境的影响,出现频率误报,实际使用效果不佳。为保证RTG作业安全性,在充分调研市场的基础上,研制了雷达传感器进行RTG防撞。雷达感应器不受光、噪音、雨雪等环境的影响,性能更可靠,能有效地防止RTG间和RTG车间的碰撞。 1、雷达传感器在RTG防撞领域的应用研究 在RTG防撞领域中应用的传感器应符合探测距离不小于20m、减速区、停车范围可调、反应时间不超过0.5s、直接与可编程序逻辑控制器的输入输出端连接。环境因素如积雪、雾气、冰雹、强光等。由于采用了广泛的24GHzFM连续波技术,该技术在RTG防撞领域的适用性主要体现在: (1)能实时检测到探测区域内的静止及移动目标; (2)支持20米的探测距离; (3)发出警报(红色),警报(黄色)、信息(绿色)等3个可单独设置的警报区域; (4)具有非常正确而灵活的可配置区域(1.8~20.0m); (5)3种继电器输出; (6)可以通过计算机软件对其进行配置,并且可以通过通用的串行总线接口进行各种调节和配置。 根据雷达波探测的特点,雷达传感器不仅能防止RTG间的碰撞,还能检测RTG前方障碍物和人员,具有广泛的防护范围。利用雷达传感器进行有效挖掘,可以弥补港口机械测距和激光测距所存在的不足。 2、雷达传感器与RTG的安装与应用 常规RTG防撞器一般安装在主梁上方,以降低干扰源,因此,它只能防止RTG之间的碰撞,也不能阻止RTG与其车道上的障碍物碰撞。根据雷达传感器具有满足多种保护要求的特点,把它装入RTG大轮位置,可同时防止RTG机箱和RTG机箱之间的碰撞,极大地节约了集装箱码头的防撞费用。在RTG大车护栏距地面约1.5m处安装雷达传感器,扫描范围为水平7°(可调),垂直28°(可调)。当前,大多数港口已经实行RTG“油改电”,采用滑触线供电,因此,在RTG防撞领域,城市电滑触线防护尤其重要。RTG雷达传感器证明:车道侧滑触线柱、正常堆叠集装箱(包括普通集装箱和冷藏集装箱)及地面杂波都不会使雷达传感器发出错误的减速或停止信号;当RTG逐渐靠近前方RTG时,雷达感应器发出正确的减速或停止信号,20m的探测距离可保证RTG有足够的减速或停止反应距离;雷达传感器能准确地探测车道内的工作人员,并控制RTG及时制动;如果集卡在规定的白线区域内,那么雷达传感器就不会发出引起RTG误动的信号;如果集卡驶出,或者它的尾挂盘在白线区域之外,雷达传感器就可以正确地探测到它的距离,并控制RTG减速或停止。 3、雷达传感器在RTG防撞方面的应用效果 通过对RTG防撞系统的实际应用,雷达传感器具有超声波或激光传感器的测距功能,适用于RTG间防撞和RTG防撞两种工况,并且不受暴雨、强风、高温等环境因素的影响,使用效果良好。雷达传感器具有远距离、高抗干扰性好等优点,因此,雷达防撞器作为RTG大车辅助安全防护装置,在未来提升机自动化操作领域中起着重要作用。
乐鑫wifi模块代理商ESP32的IoT心电监测应用智能扬声器荣获AlexaVoxCon年度创新奖,应用ESP32进行IoT心电监测,AlexNewton提供了一个基于ESP32的IoT心电监测(ECG)教程,它显示远程心脏监测可以在医生和病人无论之间有多远。 心脏疾病不可忽视。对病患进行早期心电图(ECG)信号的监测和分析,可防止心脏病的恶化。ECG是一种心电信号,它能为判断病人心脏状况、诊断病人心律失常.起搏功能.心衰等提供重要信息。采用AD8232传感器和乐鑫wifi模块代理商ESP32的IoT心电监测产品并非医疗设备,也并非打算用作医疗设备,但它展示了如何利用物联网来改进病人的心脏监测。此外,该项目还显示,IoT技术能够将医生和偏远地区的病人隔离开来,医生可以远程在线监控来自患者心脏的心电信号。‘ 该项目要求的组成部分如下: 1、AD8232心电传感器及电极 2、乐鑫wifi模块代理商ESP32 3、一种带有小型USB接口的5V适配器电源 AlexNewton的教程展示如何在任何IoT云平台上监控同样的心电图。一个是AD8232心电传感器需要与ESP32相连。心电图就会连接到患者胸部或手,产生ECG信号。使用Ubidots参数(比如API键或标记),心电图可以通过MQTTBroker向云发送。AD8232心电传感器是一种经济有效地测量心电活动的PCB板。设计的初衷是采集噪声(如由于移动或远距离电极产生的噪声等),可放大并过滤微弱的生物电信号。由于AD8232单引心率监测仪像运放器一样,能很容易地得到清晰的心脏信号。 ESP32可以通过它的SPI/SDIO或I2C/UART接口连接到这样的系统,提供Wi-Fi和蓝牙功能。AD8232心电传感器项目采用的乐鑫wifi模块代理商ESP32模块为ESP32-WROOM-32。这个模块包含了ESP32芯片、Flash闪存器、高精度分立元件,和拥有良好RF性能的PCB天线。 根据线路图,将AD8232心电传感器与ESP32-WROOM-32连接,该模块供电电压为3.3V。GND随后被连接到GND。AD8232的输出管脚是模拟信号,它与ESP32-WROOM-32的VP管脚相连。与此类似,AD8232上的LO+和LO-针应分别在ESP32-WROOM-32上与D2和D3插针相连。同时,我们也需要像Ubidots这样的物联网平台来把数据放到云端,使开发者很容易地获得传感器数据,并将其转换成有用的信息。 ESP32智能扬声器荣获AlexaVoxCon“年度创新奖”,乐鑫的合作公司SirenaTechnologies推出了基于乐鑫ESP32和ESP32-LyraTD-DSPG设计的智能语音产品,并在印度获得了AlexaVoxCon的年度创新奖。 AlexaVoxConConference,印度首都新德里,音乐合作公司SirenaTechnologiesPrivateLimited获得了“Alexa语音服务”(AlexaVoiceService)又称AVS年度佳创新奖。优胜者AlexaAdaptor和SmartSpeaker均采用乐鑫wifi模块代理商ESP32芯片和ESP32-LyraTD-DSPG音频开发板作为参考设计。基于乐鑫ESP32和乐鑫ESP-IDF操作系统的参考设计相比,采用的BOM数量很少,大大降低了设计智能音箱的成本,并减少了投入市场的时间。 亚马逊推出的一款智能助手Alexa可以进行语音交互、音乐播放、制作任务清单、设置闹铃、流媒体播客、播放有声书,并提供天气、交通、体育和其他实时信息。Alexa语音服务允许开发人员通过话筒和扬声器向连接的产品提供语音功能。整合后,您的产品将能够使用上述Alexa内建功能,并可以使用Alexa技能工具箱开发第三方技能。SirenaTechnologies基于Alexa设计的智能语音产品AlexaAdaptor和SmartSpeaker采用乐鑫wifi模块代理商ESP32-LyraTD-DSPG音频开发板,搭配DBMD5PDSP芯片,3麦克风。除具有Alexa的多轮对话.音乐流媒体服务.设置闹钟、代办提醒等功能外,AlexaAdaptor也支持外接功放器来播放音频,音乐的流媒体可以通过本地扬声器播放;SmartSpeaker也能用智能手机播放本地音乐。 乐鑫ESP32芯片接入了Alexa语音服务,并且支持所有的LyraT开发板。其中的核心ESP32-LyraTD-DSPG是一款与DBMD5PDSP芯片配套使用的乐鑫wifi模块代理商ESP32芯片的乐鑫音频开发板。它具有消声回波(AEC)功能,适用于语音识别、近、远场语音唤醒等应用场景,可对WAV、MP3、AAC、FLAC、OPUS和OGG等多种音频文件格式进行无损编码/解码。这款开发版也支持与亚马逊的AVS(Alexa语音服务)相连接、谷歌的Dialogflow和谷歌语音助手GVA。
AI人机智能穿戴无线交互式雷达传感器物体移动接近远离感应手势识别,人机交互技术作为人工智能(AI)的一大技术基础,随着近十年的不断突破,人类-计算机交互(HCI)逐渐成为人类-机器交互(HCI)的发展,其更高效率的传感技术迎来了巨大的市场需求。在人-机交互过程中需要大量的传感器,高清晰摄像机、声音传感器、毫米波雷达传感器、电容感应器、近程传感器、红外线传感器等,它们都可以用来探测外部环境和物体的反应。伴随着半导体技术的发展和微波/毫米波集成电路(MMIC)技术的发展,毫米波传感器在人机交互中的应用逐渐成为现实。目前,全球的主要公司已经开始开发毫米波交互技术,比如,德国的英飞凌(Infineon)和美国的Google等。毫米波雷达传感器有很宽的带宽,能够非常正确地检测并反馈信息,例如某些物体的移动或手势的改变。在此基础上,毫米波传感器被用来对可穿戴设备进行手势控制,以检测用户接近、远离或改变姿势。 可穿戴的毫米波人机交互技术构想,人-机交互经历了鼠标到多点触控阶段,发展到目前流行的体感技术。就其发展趋势而言,可穿戴设备人机交互技术能够通过毫米波雷达传感器感知人体的动作(姿势、姿态、距离、速度、加速度等),虚拟用户表达模块经过信号采集、处理、理解和管理后,与计算机进行交互式对话,可以大大提高用户的交互体验,不仅仅是体感游戏,更重要的是将来学习、工程训练、机械操作、运动训练等许多场合,都有很好的应用前景。相对于红外线等光学人机交互技术,采用毫米波雷达传感器的人机交互技术具有以下优势:(1)毫米波人机交互技术具有更好的抗干扰能力;(2)毫米波不依赖自然光、不分昼夜、不分昼夜、具有良好的全天候工作特性;(3)毫米波雷达通过计算相移,(4)利用极低的计算量获得目标的运动特性;(4)基于人机交互技术的毫米波雷达传感器在商业应用中有其优点。(5)毫米波对塑料、砖、板等材料具有良好的穿透性,可用于某些特殊场合。单频率连续波(CW)和FMCW型式的毫米波雷达传感器是由周期直流或三角/锯齿波函数调制的。被调制发射的雷达信号从目标反射/散射回接收器后就产生了时间、频率和相位的差异,其中,时间延迟就是毫米波往返的时间;可用于计算目标的距离;频率变化是由物体的相对运动引起的多普勒效应,可用来计算目标的速度;相位的差别是物体相对波前阵面的位置差;可用于计算目标方位。将接收器信号与发送器信号进行参数化,减去静止不变的背景环境噪声,可得到表示目标特征的各种信号参数。 在FMCW模式雷达中,调制波形为锯齿波,连续波(CW)模式为常数电平。CW/FMCW双模式毫米波雷达的传感设计了一种应用于人机交互的毫米波雷达传感器,采用两种雷达共用一个雷达前端,CW和FMCW两种雷达系统的切换控制。采用时域分离的方法,将VCO通过单刀双抛开关(SPDT)开关(SPDT),将VCO分别装入两种不同的调制信号(恒定或锯齿波),并对相应的中频信号处理电路进行处理。该雷达工作于CW模式,调制波形为一个正常电常数,而调制波形为锯齿波时,雷达工作于FMCW模式。整体雷达的前端主要包括天线单元、射频单元、中频信号处理器。外部电路包括波形发生器(WaveGenerator)、电源供电单元、数模转换(DA)单元、数字信号处理(DSP)等。几个雷达前端呈线形排列,与周边电路单元构成一套完整的人机交互应用的毫米波传感器组件系统。雷达头发射毫米波,把接收回波转换成中频信号,再经中频信号处理单元放大、滤波,再由数字信号处理单元采集中频信号,再进行数字信号处理,分析得到人体三维运动特征信息。再将控制信号输出到中频信号处理器,使中频处理单元可根据雷达工作方式选择相应的中频信号处理电路。该天线采用平面微带阵列天线,发射4个单元,接收4个单元。该雷达采用中央控制器,控制3台SPDT,选择相应的调制波形和中频信号处理电路。CW工作方式中,雷达中频信号的处理电路经过LPF滤波后,再进行特征识别,FMCW工作模式下的雷达中频信号处理电路进行特征识别。 毫米波雷达传感器的测试结果是对毫米波雷达传感器进行人体静息和运动模拟测试。通过将中频滤波器的滤波带宽调谐到50kHz-100kHz,使得雷达只能探测7m到10m范围内的人体静止和运动;但对于其它距离的目标运动信号,当双模雷达处于FMCW模式下,它能很好地检测和识别目标距离为7m~10m的人体静止状态,利用CW模式下的常数调制雷达,在雷达距离为9m处向雷达走来,速度由慢向快,中频信号具有较好的频谱变化。通过对信号的后期处理和目标特征识别算法,可以较好地对人体姿态特征进行识别,实现人体可穿戴设备的无线交互功能。 对可穿戴设备无线应用的毫米波传感器技术进行了研究,以MMIC技术为基础,设计了CW/FMCW双模毫米波雷达传感器,并对人体运动进行了简单测试。传感可以很好的用于人体运动的识别,但是在后续的信号处理、特征识别、算法优化等方面仍有待改进。在三维体感游戏中运用了毫米波人技术,能在三维空间正确地对人体的各种运动进行数学建模,为了让3D体感游戏更正确、更有仿真的3D体感游戏,特征识别、信号处理、算法学习、特征识别和无线互连,与此同时,降低大型3D体感游戏的装备成本,使3D体感游戏技术更加普及、普及。
兆易创新gd代理商电源管理GD30LD330xLDO芯片工业GD30DR8306电机驱动开发平台,电源管理行业需求深度挖掘GD30LD330xLDO芯片详细说明。功率管理芯片在几乎所有的电子产品和设备上都有应用,如便携式产品、数字消费电子产品、计算机、通讯网络设备、工业设备、汽车电子等。在这些芯片中,消费电子是大的功率管理芯片。随着中国大陆移动设备产能的进一步扩大,消费类电子产品的电源管理芯片也迅速增长,增长幅度在13.7%左右。近年来,新能源汽车产业迅速崛起,这也促使汽车电子领域功率管理芯片快速增长,市场占有率显著提高。根据统计,2020年国内电源管理芯片的市场规模已达790.1亿元,2021年有望突破800亿元,达到844.3亿元。 低电压线性稳压器(lowdropoutput)是一种线性降压型电源管理芯片,它是中国电源管理芯片需求大的单一产品,占19.3%,在电源开关方面深受电子市场的青睐。LDO芯片同样受到电子工程师们的青睐,它以其低成本、低噪声、低电流等特点,在电子市场上占有重要地位。那到底LDO芯片的特点和优点是什么呢? LDO芯片有较好的降压稳压效果。如果有大量的输入,输出基本上是稳定的。其次,LDO芯片上的一项重要指标是PSRR(电源电压噪声抑制系数),输入电源的噪声通过LDO芯片可以产生良好的抑制效果。再次,通过LDO芯片电路,可以滤除绝大多数无用的转换信号,具有很好的滤波效果。有一种LDO芯片,可调节输出电压,用户可根据不同的应用场景选择合适的LDO芯片。 Memorial公司推出的LDO芯片GD30LD3300/3301是一款高性能、低噪声、低电压降的线性稳压器,具有高PSRR,高抗噪;集成欠压锁定、软启动控制和多种保护功能。这种LDO芯片主要应用于无线基础设施、通信网络和工业应用等。该成果对兆易创新LDO芯片领域具有重大突破,丰富了GD30PMU系列产品。 GD30LD3300/3301xLDO概述。兆易创新gd代理商GD30LD3300/3301是两种低噪声低压降线性稳压(LDO),能提供3A负载电流,其大压降只有180mV同时采用了低噪声、高功率抑制比和高输出电流特性的组合,适合高速通信、射频、医疗等噪声敏感领域。通过设置内部引脚(Pin-setting)和外部电阻(Externalresistancesetting)两种方法来调节器件的输出电压。 GD30LD3300采用Pin-setting,输出电压在0.5~2.075V之间,通过Externalresistancesetting输出电压可达0.5V~5.2V。GD30LD3301采用Pin-setting,输出电压0.8V~3.95V,步长50mV,通过Externalresistancesetting输出电压0.8V~5.2V。就特定用途集成电路(ASIC)而言,现场可编程门阵列(FPGA)和一些特殊应用要求的低输入低输出(LILO)状态,兆易创新gd代理商GD30LD3300/3301可以通过提供BIAS偏压实现。 兆易创新gd代理商GD30LD3300/3301x主特性。 1、输入电压范围大 没有BIAS偏压:1.4V~6.5V。 BIAS偏压:1.1V~6.5V。 2、高精度的输出电压 GD30LD3300。 Pin-setting:0.5V~2.075V。 Externalresistancesetting:0.5V~5.2V。 GD30LD3301。 Pin-setting:0.8V~3.95V。 Externalresistancesetting:0.8V~5.2V。 两者的输出电压精度均为±1%。 3、UltraLowDropoutVoltage。 在3A输出的情况下,大压差只有180mV。 4、UltraHighPSRR。 42dBat10KHz和39dBat500KHz 5、 Excellent Noise Immunity 5.9uVRMSat0.8VOutput 9.8uVRMSat5VOutput。 6、UVLO 欠压锁(UVLO)电路在输入或偏置电源到达小工作电压范围前,确保设备在输入或偏置电源崩溃时仍处于停用状态。 7、PowerGoodIndicator。 GD30LD3300/3301内部的PowerGood电路可以监控反馈管脚上的电压,以指示输出电压的状态。 8、“软起动”控制功能。 兆易创新gd代理商GD30LD3300/3301具有软启动控制功能,通过外电容CNR/SS设定,可在启动过程中减小大浪涌电流,有效地避免了电压过冲。 9、保护功能 多种保护功能,如短路、过流、过温。 兆易创新为各系列电源管理产品配备了完整的软、硬件配套资料,包括开发板、配套示意图、使用指南等,为用户的开发、调试提供了便利。 新GD30DR8306电机驱动开发平台,推动工业4.0创新。在工业领域,电动机是动力来源。电能与动能是通过电与磁相互作用而相互转化的。电动机在世界范围内占有举足轻重的地位,其应用范围广泛,如信息处理、音响设备、汽车电器、航空航天、工农业生产等各领域。 近年来,随着无人驾驶、智能机器人、智能家电和汽车电子市场的兴起,驱动和控制领域的市场潜力逐步得到释放,电机控制器市场规模逐年扩大。据《中国电机控制器产业数据2020年度发展研究报告》,2019年电机控制器行业市场规模达2400亿元,2011-2019年市场增长率保持10%以上。预期未来一段时期仍将保持较好的发展势头。 电动机控制器作为电池组和电机之间的连接转换单元,是电机传动和控制系统的核心,其重要性不言而喻。在日益扩大的市场需求下,对电机驱动技术和控制器性能的要求日益提高。电机系统数字化是未来的必然趋势。基于高性能高速处理器的电驱动控制系统,可实现复杂多变的控制算法,进一步提高电机效率。第二,电动机系统的轻量化与一体化也是大势所趋。就控制器而言,实现功率器件、驱动、控制、传感器、电源等的集成化,不仅减小了体积,而且有利于提高电机系统效率,减少能耗损失。 兆易创新gd代理商GD30DR8306驱动芯片,具有电机驱动、保护、LDO、BUCK等多种功能,与GD32E230系列MCU相匹配,研制了GD32E230C-FOC电机驱动参考设计,为电机驱动领域迈出了一大步。 介绍GD32E230C-FOC。GD32E230C-FOC是一款电动机驱动的开发平台,GigaDeviceGD32E230C8T6芯片,采用Cortex®-M23内核,采用GD30DR8306作为驱动芯片,完成了电机驱动功能。GD30DR8306x是一种三相门驱动装置,可配置DC/DC降压控制器。驱动装置包括三个半桥驱动器,每个驱动器可以驱动两个NMOSFET,并支持高达1.2A的电流和1A的灌流电流。驱动装置在一个固定的死时间内插入,防止了高低侧的MOSFET在切换时发生短路。 GD32E230C-FOC可以通过按键开关和拨号开关来控制电动机(模式选择、启停、制动、转向等),1.3寸OLED液晶显示器的工作状态,实现多种定位算法。此面板提供船型电源开关、SWD接口、回位键、旋钮编码器、电机接口、USART调试口等外部资源,可实现过压/欠压检测,过流检测等保护功能。 兆易创新gd代理商GD32E230C-FOC支持BLDC或PMSM电机,电压4.5V-30V,流量限制2A。电机控制采用状态机机制,电机状态主要为INIT(初始)、IDLE(闲置)、RUNNING(运行)、图中BRAKE(制动器)和FAULT(错)5种,电机控制状态机具体切换过程如图状态控制机所示,只要满足相应条件就可进行电机控制状态切换。利用状态机机理对电机控制进行管理,使控制过程清晰,效率高。 GD32E230C-FOC特性 1.GD32E230C-FOC电机驱动开发平台特性: 1)FOC向量控制系统; 2)SVPWM调制技术支持七段、五段实现模式; 3)支持三电阻和一阻流采样; 4)支持有感(HALL/递增编码器)定位方式和无感觉(Runnberg/super)定位方式; 5)支持HALL,自动识别编码器偏移角度; 6)超压,欠压和过流检测和保护电路; 7)1.3寸OLED屏实现电机控制,工作参数显示,FAULT状态报警显示; 8)旋钮编码器开关EC11调速; 9)键实现模式选择、启动、制动等功能; 2.GD30DR8306xPMU主要规格说明: 1)电源电压4.5-30V; 2)可编程序门极驱动电流,峰值1A源极和1.2A灌流; 3)高精度、低端摆率控制; 4)PWM输入控制高可达200kHz; 5)PWM模式2(6x和3x); 6)内置5V/2ADC-DC电压降控制器; 7)3.3V和5V数字接口; 8)整合5VLDO; 9)散热增强:QFN32(5x5); 10)保护职能: 11)插入死区时间; 12)MOSFET直通保护; 13)防止温度过高; 14)故障诊断; 15)VP和VDD欠压锁(UVLO); 3.GD32E230系列MCU主要规格说明: 1)ArmCortex-M23@72MHz,55DMIPS的处理性能; 2)Flash:64KB/32KB/16KB; 3)SRAM:8KB/6KB/4KB; 4)12BitsADCx1@2.6Msps,高速高精度ADC10通道; 5)先进的计时器x1,可以产生6路死区可调的互补PWM输出; 6)普通计时器x5; 7)闪光灯具有硬件加密保护; 8)多种串行通信:I2Cx2、SPIx2、UARTx2; 9)包装种类丰富:TSSOP20/LGA20/QFN28/QFN32/LQFP32/LQFP48; 10)电源电压:1.8V~3.6V; 11)工业级工作温度范围:-40℃~+85℃; 12)工业级ESD特性:6000伏特; 4.说明马达的参数: (本平台选择常州精控电机为例,具体参数如下) 机型:常州精控电机JK57BLS02型PMSM电机; 三相绕组接线顺序:U(黄)V(绿)W(蓝); 终端:+5V(红色)GND(黑)A(黄)B(绿)C(蓝); 极数:四极; 电阻值:0.33Ω; 标定电压:DC24V; 扭矩额定值:0.22N·M; 车速:3000±10%RPM; 转速:3800±10%RPM; 无负载电流:0.7安培; 出力:69W; 反电势常数:6.3V/KRPM; 转矩系数:0.06N·M/A; 绝热层:ClassB; 绕线方式:星型式; 优点GD32E230C-FOC: 1.驱动电压范围广。 GD30DR8306x支持4.5-30V宽电压输入,可满足不同的解决方案。 2.LDO输出容量高。 GD30DR8306x自带的LDO支持5.0V/40mA的输出,并能装载一些外部设备,同时保证驱动芯片正常工作。 3.BUCK线路的可选。 GD30DR8306x内置一个DC/DC降压力器,驱动外部高端N通道MOSFET,提供2A输出电流,输出可调至5V。 4.驱动电流。 可编程序的栅极驱动电流,能承受1A的峰值电流和1.2A的灌流。 5.高频PWM控制。 GD30DR8306x支持200KHzPWM输入控制。 6.支持多种算法。 GD32E230C-FOC支持HALL、ENCODER、LUENBURGER和SMO四个控制程序。 7.多种保护性。 支持过热保护,故障诊断,VP和VDD欠压锁定,整个系统支持输入过压、欠压、过流等多种保护。 浏览飞睿科技兆易创新gd代理商网站和遍及各地的销售和技术支持网络,你可以更深入地了解和利用GD32系列产品的特性和特性。在你进行设计之前,会发现GD32智能创新解决方案有很多优点。
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