本文關(guān)鍵詞：智能代步車體感操控及驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳感、控制和電力驅(qū)動(dòng)的相互結(jié)合衍生出一批新穎的個(gè)人代步工具,為出行提供了更多的選擇,方便了人們的生活。這些代步工具的駕駛方式主要分為體感控制和手動(dòng)控制兩種,其中使用體感控制的智能代步車具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,功能新穎,可操作性強(qiáng)的特點(diǎn),是目前個(gè)人代步交通工具領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。體感控制技術(shù)的核心是姿態(tài)的檢測(cè),本文利用MEMS傳感器體積小易于集成的特點(diǎn),使用MEMS三軸加速度計(jì),三軸磁力計(jì)和三軸陀螺儀組成姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。為了提高測(cè)量精度,建立了測(cè)量誤差模型,對(duì)相關(guān)傳感器進(jìn)行了校正。同時(shí),結(jié)合慣性導(dǎo)航及數(shù)字濾波技術(shù),根據(jù)這三種傳感器在測(cè)量加速度,地磁和角速度上的不同特點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,進(jìn)一步提高姿態(tài)檢測(cè)的準(zhǔn)確性,并通過(guò)Matlab對(duì)融合算法的性能進(jìn)行了對(duì)比分析。另外,智能代步工具對(duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性和緊湊性提出了更高的要求,無(wú)刷直流電機(jī)是一種應(yīng)用趨勢(shì)。本文以具有梯形反電動(dòng)勢(shì)的三相四極有感無(wú)刷直流電機(jī)為本體,根據(jù)負(fù)載情況和所使用電機(jī)的相關(guān)參數(shù)在Simulink中建立了完整的電機(jī)、驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)速PID和電流滯環(huán)控制器的仿真模型,對(duì)智能代步車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)工作時(shí)的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、電流和反電動(dòng)勢(shì)等特性進(jìn)行了研究。同時(shí),對(duì)包括三相逆變橋、信號(hào)轉(zhuǎn)換和隔離、供電單元以及電壓電流檢測(cè)單元的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)硬件電路進(jìn)行了設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上,以TMS320F28335 DSP作為控制器,編程實(shí)現(xiàn)了電機(jī)的驅(qū)動(dòng)和控制。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)校正后,MEMS傳感器的測(cè)量精度得到提高,融合算法的運(yùn)用使姿態(tài)檢測(cè)的結(jié)果更加準(zhǔn)確,增強(qiáng)了姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)振動(dòng)和加減速的抵抗能力;無(wú)刷直流電機(jī)在基于DSP的數(shù)字PID控制下運(yùn)行穩(wěn)定,響應(yīng)迅速,噪音很小,使智能代步車具備了良好的體感操控能力和電動(dòng)行駛能力。
【關(guān)鍵詞】：MEMS傳感器 姿態(tài)檢測(cè) 無(wú)刷直流電機(jī) 數(shù)字PID
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U48
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 課題來(lái)源8
• 1.2 課題背景及意義8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究概況9-12
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 第2章 智能代步車車身姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)研究13-31
• 2.1 引言13
• 2.2 智能代步車體感操控方式概述13-14
• 2.3 坐標(biāo)系定義及坐標(biāo)變換14-16
• 2.3.1 載體坐標(biāo)系和導(dǎo)航坐標(biāo)系定義14
• 2.3.2 基于歐拉角旋轉(zhuǎn)矩陣的坐標(biāo)變換14-15
• 2.3.3 基于四元數(shù)的坐標(biāo)變換15-16
• 2.3.4 歐拉角與四元數(shù)之間的相互轉(zhuǎn)換16
• 2.4 傳感器校正16-20
• 2.4.1 3D電子羅盤(pán)16-17
• 2.4.2 傳感器誤差模型17-19
• 2.4.3 非線性最小二乘及其求解19-20
• 2.5 基于四元數(shù)的姿態(tài)更新20-23
• 2.5.1 四元數(shù)微分方程20-21
• 2.5.2 四元數(shù)初始值確定21-22
• 2.5.3 四元數(shù)微分方程的求解22-23
• 2.6 傳感器數(shù)據(jù)融合23-30
• 2.6.1 互補(bǔ)濾波器23-25
• 2.6.2 Mahony互補(bǔ)濾波器及其實(shí)現(xiàn)25-27
• 2.6.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波器及其實(shí)現(xiàn)27-29
• 2.6.4 基于互補(bǔ)濾波器和EKF的姿態(tài)估計(jì)新方法29-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第3章 智能代步車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)工作特性分析31-43
• 3.1 引言31
• 3.2 智能代步車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型31-36
• 3.2.1 微分方程模型32-34
• 3.2.2 傳遞函數(shù)模型34-36
• 3.2.3 狀態(tài)空間模型36
• 3.3 PWM調(diào)制及其高效化36-38
• 3.4 智能代步車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制策略38-42
• 3.4.1 無(wú)刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)速計(jì)算38-39
• 3.4.2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 智能代步車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)43-53
• 4.1 引言43
• 4.2 車身姿態(tài)參考系統(tǒng)硬件組成43-44
• 4.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)硬件組成44-52
• 4.3.1 信號(hào)轉(zhuǎn)換電路44-45
• 4.3.2 IR2136S電路配置45-46
• 4.3.3 三相逆變電路46-47
• 4.3.4 轉(zhuǎn)子位置信號(hào)檢測(cè)電路47-50
• 4.3.5 電流檢測(cè)電路50-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第5章 實(shí)驗(yàn)分析53-65
• 5.1 引言53
• 5.2 傳感器校正53-58
• 5.3 姿態(tài)估計(jì)58-61
• 5.4 智能代步車驅(qū)動(dòng)與控制仿真61-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文70-72
• 致謝72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：319643