シミュレータを使ったオフラインのモータ駆動実験
最近はモータの挙動をPCでシミュレーションするソフトを作成している.
実機評価だと制御が発散した場合に高価なモータや回路を壊す可能性がある上,パラメータの調整が面倒だからだ.
シミュレーションであれば,ゲインを鬼のように上げてもデータがぶっ飛ぶだけで火は吹かない.
また,パラメータをちょっとずつ変えながら良さそうな所を探せるメリットはとても大きい.
ひとまず 定番のやり方 でモータと1慣性系のシミュレーションを走らせ,モータドライバと同じアルゴリズムでフィードバックをかけて実機(MR3ドライバ+マクソンRE40)と挙動を比較した.
その結果,ちゃんとパラメータを合わせればソコソコ一致することが分かった.
これにはFETのスイッチング遅れ等の回路の特性は入っていない.時間ゼロで切り変わるPWMを想定している.
しかしそれでも電流のディメンジョンまでそれなりに実機と合っているので,回路はあまり外乱要因になっていない可能性が高い.
これでゲインや制御周期,エンコーダ分解能,出力負荷などを自由自在に変えることができるようになった.
負荷側をODEで構成すれば簡易的なロボットシミュレータにもなるかもしれない.
実機評価だと制御が発散した場合に高価なモータや回路を壊す可能性がある上,パラメータの調整が面倒だからだ.
シミュレーションであれば,ゲインを鬼のように上げてもデータがぶっ飛ぶだけで火は吹かない.
また,パラメータをちょっとずつ変えながら良さそうな所を探せるメリットはとても大きい.
ひとまず 定番のやり方 でモータと1慣性系のシミュレーションを走らせ,モータドライバと同じアルゴリズムでフィードバックをかけて実機(MR3ドライバ+マクソンRE40)と挙動を比較した.
その結果,ちゃんとパラメータを合わせればソコソコ一致することが分かった.
これにはFETのスイッチング遅れ等の回路の特性は入っていない.時間ゼロで切り変わるPWMを想定している.
しかしそれでも電流のディメンジョンまでそれなりに実機と合っているので,回路はあまり外乱要因になっていない可能性が高い.
これでゲインや制御周期,エンコーダ分解能,出力負荷などを自由自在に変えることができるようになった.
負荷側をODEで構成すれば簡易的なロボットシミュレータにもなるかもしれない.
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