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目录

手把手教你学Simulink——扫地机器人行走电机及主刷电机的堵转检测与自适应控制仿真

一、两类电机的差异化建模

1.1 行走电机（低速大转矩PMSM）

1.2 主刷电机（中高速BLDC）

1.3 负载模型

二、堵转检测策略

2.1 电流阈值法

2.2 转速偏差法

2.3 $I^2 t$ 热累积法

三、自适应控制策略

3.1 主刷防缠绕自适应

3.2 行走轮自适应

3.3 模糊PID自适应（进阶）

四、Simulink仿真搭建

4.1 整体架构

4.2 关键子系统

4.3 仿真参数推荐

五、典型仿真场景

六、从仿真到实物部署

七、总结

手把手教你学Simulink——扫地机器人行走电机及主刷电机的堵转检测与自适应控制仿真

扫地机器人里，行走电机和主刷电机是负载最"恶劣"的两类：行走轮频繁启停、差速转向、爬坡越障，启动冲击电流可达额定5~10倍；主刷直接接触地面，极易被毛发、电线、地毯边缘缠绕堵转，堵转瞬间电流飙升可能烧毁MOSFET。 这篇把堵转检测 + 自适应脱困 + 双电机协同仿真在Simulink里打通。

一、两类电机的差异化建模

1.1 行走电机（低速大转矩PMSM）

主流方案是FOC磁场定向控制，追求静音和精准差速。 Simscape Electrical 用PMSM (Three-Phase)模块：

• 极对数：4~8对极，低速大转矩；
• 额定转速：500~2000 rpm；
• 功率：10~40 W；
• 关键特性：需设置磁饱和曲线，低速时反电动势微弱，无感观测器精度下降。

1.2 主刷电机（中高速BLDC）

主流方案是方波六步换相或FOC，追求恒扭矩和防缠绕。 用BLDC (Trapezoidal)模块：

• 额定转速：1000~5000 rpm；
• 功率：5~20 W；
• 关键特性：反电动势为梯形波，换相噪音需通过20~40 kHz PWM频率抑制。

1.3 负载模型

行走轮负载（含爬坡/越障）：

$$T_{wheel} = T_{rolling} + T_{slope} + T_{obstacle}$$

其中爬坡转矩与坡度角正弦成正比，越障用阶跃转矩模拟。

主刷负载（含缠绕工况）：

$$T_{brush} = T_{friction} + k \cdot \omega + T_{tangle}$$

$T_{tangle}$ 用阶跃或斜坡信号模拟毛发逐渐缠绕导致的阻力上升，堵转时设为极大值。

二、堵转检测策略

堵转检测是保护的第一道防线，工程上常用"电流+转速"双判据。

2.1 电流阈值法

最直接可靠。采样电阻+运放或驱动芯片内置ISEN引脚实时监测电流。

• 行走电机：堵转阈值15~20 A，持续1 s判定堵转；
• 主刷电机：堵转阈值超过额定30%且持续5 ms即判定；

Simulink实现：用Relational Operator比较电流与阈值，接Timer模块计时，超时触发保护。

2.2 转速偏差法

给定PWM但转速为零或远低于预期，判定堵转。适用于有编码器/霍尔反馈的场景。

转速给定 - 实际转速 → 误差过大且持续N ms → 堵转标志

2.3 $I^2 t$ 热累积法

模拟热保护，对 $I^2$ 积分，超过阈值触发降额或停机。

$$\frac{dQ}{dt} = I^2 - \frac{Q}{\tau_{thermal}}$$

Simulink用Integrator实现，加入散热项更贴近真实温升。

三、自适应控制策略

堵转检测只是"发现问题"，自适应控制才是"解决问题"。扫地机主流做法是分级响应。

3.1 主刷防缠绕自适应

Simulink用Stateflow实现状态机：

NORMAL → LIGHT_TANGLE → HEAVY_STALL → REVERSE → FAULT

3.2 行走轮自适应

• 爬坡/越障：电流上升时自动提升电流环给定，增大输出扭矩；
• 打滑检测：轮速远高于IMU推算的机身速度时，降低扭矩防止空转；
• 差速转向：左右轮独立FOC，通过转速差实现转向，PID实时纠偏补偿机械误差。

3.3 模糊PID自适应（进阶）

传统PID参数固定，面对负载剧烈变化时响应不佳。用模糊逻辑在线调整 $K_p$、$K_i$、$K_d$：

• 误差大时增大 $K_p$ 加快响应；
• 误差小时增大 $K_i$ 消除静差；
• 误差变化率大时增大 $K_d$ 抑制超调。

Simulink用Fuzzy Logic Controller模块搭建，输入为误差 $e$ 和误差变化率 $\dot{e}$，输出为三个PID参数的修正量。

四、Simulink仿真搭建

4.1 整体架构

电池(14.4V) → 三相逆变桥(行走) / 三相逆变桥(主刷) ↓ ↓ FOC控制器 六步换相/FOC ↓ ↓ PMSM电机 BLDC电机 ↓ ↓ 轮地接触模型 主刷负载模型 ↓ ↓ 堵转检测 ←──────────→ 堵转检测 ↓ ↓ Stateflow自适应控制 ←─────→ Stateflow自适应控制

4.2 关键子系统

电流环（内环）：转速环输出作为电流给定，电流PI控制器输出PWM占空比。电流环带宽设为转速环5~10倍，采样频率≥20 kHz。

转速环（外环）：PI控制器，输出限幅对应最大电流，防止堵转时积分饱和。

堵转检测子系统：

% MATLAB Function 实现堵转判据 function stall_flag = stall_detection(current, speed, current_thresh, speed_thresh, time_thresh) persistent timer if isempty(timer), timer = 0; end if (current > current_thresh) && (speed < speed_thresh) timer = timer + Ts; % Ts为采样时间 else timer = 0; end stall_flag = (timer >= time_thresh); end

自适应状态机（Stateflow）：

state NORMAL: on_entry: set_reverse(0); set_speed_ref(normal_speed); if current > light_tangle_thresh transition to LIGHT_TANGLE; end if stall_flag == 1 transition to HEAVY_STALL; end state LIGHT_TANGLE: on_entry: set_speed_ref(normal_speed * 1.1); after 0.5s: transition to NORMAL; state HEAVY_STALL: on_entry: set_pwm(0); wait(0.1s); transition to REVERSE; state REVERSE: on_entry: set_reverse(1); set_speed_ref(reverse_speed); after 3s: transition to RETRY; state RETRY: on_entry: set_reverse(0); set_speed_ref(normal_speed); if stall_flag == 1 retry_count++; if retry_count >= 3 transition to FAULT; else transition to HEAVY_STALL; end else transition to NORMAL; end state FAULT: on_entry: set_pwm(0); report_error();

4.3 仿真参数推荐

电池电压：14.4 V（4串锂电） 行走电机：PMSM，4对极，额定500 rpm，额定电流5 A 主刷电机：BLDC，2对极，额定3000 rpm，额定电流2 A PWM频率：行走15 kHz，主刷25 kHz 电流环采样率：20 kHz 转速环采样率：2 kHz 仿真步长：1e-6 s（详细开关模型）/ 1e-4 s（平均模型） 求解器：ode23tb 仿真时长：5 s

五、典型仿真场景

六、从仿真到实物部署

Simulink模型调通后，可用Embedded Coder生成C代码部署到STM32/GD32等MCU：

• FOC Clarke/Park/SVPWM → MCU定时器中断；
• 电流采样 → ADC DMA双缓冲；
• 堵转检测 → 定时器中断中执行判据；
• Stateflow状态机 → switch-case结构；
• 模糊PID → 查表法或在线计算。

关键工程细节：死区时间（0.5~2 μs）、电流采样偏移校准、母线电压前馈补偿、看门狗复位保护，都需在模型中预留接口。

七、总结