电机SpTA控制算法
SpTA即Steps per Time algorithm，它与步进电机S形曲线控制算不同，S形曲线控制算法思想是根据电机的步数来计算时间，即所谓的 Time per Steps，该控制算法先计算电机每一步运行频率，再根据运动曲线计算得到时间参数，而SpTA算法则是以时间计算为中心，根据时间来计算运动步数相关参数，它的做法是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片，在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上，如果位置参数溢出，它就会输出一个脉冲，速度参数根据加速度参数和时间而改变，随着时间推移，速度参数越来越大，位置
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参数溢出频率越来越高，则电机的运行频率也越来越高。为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率，需要定义以下变量：
PosAccumulator 位置累加器 PosAdd 位置增加值 ActualPosition 实际位置 TargetPosition 目标位置，用户输入步进电机运动的步数 在时间片到来后进行如下计算：
PosAccumulator += ActualVelocity; //位置累加器+实际速度
PosAdd = PosAccumulator >> 17; //移位，判断速度累加器是否溢出 PosAccumulator -= PosAdd << 17; //位置累加器去掉溢出部分
if(PosAdd！=0) //位置累加器溢出，产生一个不进脉冲 {
ActualPosition+=1; 产生一个步进脉冲; }
这样控制器输出的脉冲频率就随着实际速度的增大而增高，随着实际速度减小而降低。为了根据时间实现实际速度的变化，需要定义以下变量：
VelAccumulator 速度累加器 ActualAcceleration 实际加速度，用户设定的加速度数值 VelAdd 速度增加值 ActualVelocity 实际速度 TargetVelocity 目标速度 在时间片到来后进行如下计算： if(ActualVelocity!=TargetVelocity) {
//如果实际速度！=目标速度
VelAccumulator+=ActualAcceleration; //速度累加器+实际加速度 VelAdd = VelAccumulator >> 17; //移位，判断速度累加器是否溢出 VelAccumulator-=VelAdd << 17; //速度累加器去掉溢出部分 if(ActualVelocity //如果实际速度<目标速度 ActualVelocity=MIN(ActualVelocity+VelAdd, TargetVelocity); //实际速度为两者中小者 } else if(ActualVelocity>TargetVelocity) { //如果实际速度>大于目标速度 ActualVelocity=MAX(ActualVelocity-VelAdd, TargetVelocity);//实际速度为两者中大者 } } else { //实际速度=目标速度，不需要执行加加速算法 VelAccumulator=0; VelAdd=0; } 这样，就实现了通过时间和目标速度改变电机实际速度参数，进而间接改变控制器输出脉冲的频率，时间参数是随着电机运行而递增的，目标速度参数数值是使用一个状态机根据当前的运行状态来确定的，该状态机具有四种状态： 0: RAMP_IDLE-空闲状态 1: RAMP_ACCELERATE-加速状态 2: RAMP_DRIVING -匀速状态 3: RAMP_DECELERATE-减速状态 状态状态切换及其条件如图3-11所示： RAMP_ACCELERATE(加速态)RampState=RAMP_ACCELERATETargetVelocity=MaxPositioningSpeedAccelerationSteps=ActualPositionRampState=RAMP_DRIVINGAccelerationSteps=abs(ActualPosition-AccelerationSteps+1）(ActualVelocity==MaxPositioningSpeed)开始RAMP_IDLE(空闲态)RampState=RAMP_DECELERATETargetVelocity=0(abs(ActualPosition-AccelerationSteps)>=abs(TargetPosition-ActualPosition))RAMP_DRIVING(匀速态)RampState=RAMP_IDLETargetVelocity=ActualVelocity=0TargetReachFlag=1（ActualPosition=TargetPosition）RAMP_DECELERATE(减速态)RampState=RAMP_DECELERATETargetVelocity=0（abs(TargetPosition-ActualPosition)<=AccelerationSteps） 图3-11SpTA控制算法状态机状态切换图 SpTA算法同样是通过定时器来实现的，与S形曲线算法不同的是它没有使用定时器的PWM功能，仅仅是通过定时器定时中断来产生一个时间片，在定时器中断服务子程序中完成上述算法，在需要时，通过控制GPIO产生一个步进脉冲。 SpTA与S型算法的比较： 从上面的两种算法可以看出，传统的S形曲线控制算法实现比较简单，但是它将要输出的脉冲频率（周期）和脉冲个数存储在RAM里，占用了一定的内存，且要想实现更好的 控制效果，S形曲线的离散化程度越高，占用的RAM越大，如果要改变电机的运行速度曲线，需要重新计算每个阶段脉冲频率和脉冲个数，计算时使用了浮点数，运算量较大。 SpTA算法是根据用户输入的加速度和目标速度以及设定的总脉冲数，自行决定如何输出达到最佳运动效果的脉冲，它不需要占用额外的RAM来存储每个阶段脉冲频率和脉冲个数，算法实现基本上都是MCU“拿手”的加减法和移位运算，算法效率高，但是该算法为了达到较好的运动控制，需要一个时间片很小的定时中断来调整数据，这样在输出一个脉冲期间要频繁产生中断，尤其是在电机起步和停止的时候，脉冲频率低，但是定时器中断的次数很高，这样CPU的效率就会被定时器中断拉低。 从算法计算量、占用RAM大小、控制效果和CPU效率上，两种控制算法对比分析如表3.2所示，综合考虑二者的优缺点，本系统中对于试剂盘、样本盘、反应盘等负载较大的电机使用SpTA控制算法，其它负载使用S形曲线控制算法。 表3.2 步进电机S形曲线控制算法与SpTA控制算法比较分析 比较项 算法计算量 占用RAM大小 控制效果 CPU效率 S形曲线控制算法 大且使用了浮点数 较多，与控制效果相关 由离散化程度决定 中断次数=步进数，CPU效率 较高 SpTA控制算法 小且使用的是整形数 很少，与控制效果无关 自适应，效果较好 中断次数>>步进数，CPU效 率较低