基于HALL传感器的单对极磁编码器研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 磁编码器发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 信号处理技术现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 霍尔磁编码器的工作机理 | 第16-21页 |
| 2.1 霍尔磁编码器系统结构 | 第16-17页 |
| 2.2 霍尔传感器简介 | 第17-19页 |
| 2.2.1 霍尔效应 | 第17-18页 |
| 2.2.2 霍尔传感器类型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 温度补偿 | 第19页 |
| 2.3 霍尔磁编码器的参数 | 第19-21页 |
| 2.3.1 评价指标 | 第19页 |
| 2.3.2 输出方式 | 第19-21页 |
| 第3章 单对磁极磁场分析 | 第21-27页 |
| 3.1 单对极磁场分布理论计算 | 第21页 |
| 3.2 磁场空间分布仿真验证 | 第21-26页 |
| 3.2.1 Ansoft Maxwell简介 | 第21-22页 |
| 3.2.2 建模及材料设置 | 第22-23页 |
| 3.2.3 边界设置及网格划分 | 第23-24页 |
| 3.2.4 仿真分析与理论验证 | 第24-26页 |
| 3.3 小结 | 第26-27页 |
| 第4章 霍尔磁编码器采集平台搭建 | 第27-36页 |
| 4.1 信号源结构设计 | 第27-29页 |
| 4.1.1 线性霍尔元件选型 | 第27-28页 |
| 4.1.2 信号获取方案 | 第28-29页 |
| 4.2 STM32芯片外围电路的设计 | 第29-33页 |
| 4.2.1 处理器平台 | 第29页 |
| 4.2.2 前端调理电路 | 第29-31页 |
| 4.2.3 A/D与数字滤波 | 第31-32页 |
| 4.2.4 电源模块 | 第32页 |
| 4.2.5 通信模块 | 第32-33页 |
| 4.3 数据采集系统搭建 | 第33-36页 |
| 第5章 霍尔磁编码器的细分算法 | 第36-44页 |
| 5.1 信号处理算法 | 第36-39页 |
| 5.1.1 反正切算法 | 第36页 |
| 5.1.2 查表法 | 第36-37页 |
| 5.1.3 基于卡尔曼滤波的算法 | 第37页 |
| 5.1.4 CORDIC算法 | 第37-39页 |
| 5.2 基于最小二乘法算法的线性拟合 | 第39-43页 |
| 5.2.1 非线性校正运算 | 第39-40页 |
| 5.2.2 分区及象限判断 | 第40-41页 |
| 5.2.3 最小二乘法原理 | 第41页 |
| 5.2.4 线性回归计算 | 第41-42页 |
| 5.2.5 结果分析 | 第42-43页 |
| 5.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 基于神经网络的误差补偿 | 第44-55页 |
| 6.1 基于径向基神经网络的误差补偿 | 第44-48页 |
| 6.1.1 RBF神经网络基本原理 | 第44页 |
| 6.1.2 RBF网络设计 | 第44-46页 |
| 6.1.3 网络训练及结果分析 | 第46-48页 |
| 6.2 基于BP神经网络的误差补偿 | 第48-54页 |
| 6.2.1 BP神经网络基本原理 | 第48-49页 |
| 6.2.2 BP神经网络构建 | 第49-50页 |
| 6.2.3 BP神经网络训练 | 第50-52页 |
| 6.2.4 BP神经网络预测 | 第52-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第7章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
