1、ADC电流采样
上次添加了编码器获取电角度的程序，将之前开环控制的角度进行了替换，这次再将电流采样添加进来，之后就可以利用这样一个有反馈的系统进行电流环PI控制器参数调试。
之前写过ADC＋DMA电流采样的stm32库函数程序，现在来看还是有很大缺陷的：首先当电机没有转动时，ADC采样已经有了一个数值，即是一个偏置，需要后面将其减去，这块采回来的电流理论上是一个正弦波数值。另外需要将ADC采样值转换为对应单位的电流，公式是(ADC原始值-偏置)*3.3V参考电压/4096/R欧姆/放大倍数，这个还需要进一步验证。
2、 一阶低通滤波算法
FirstOrder_LPF_Calc 通常用于计算一阶低通滤波器（LPF）的输出，滤波器用于平滑输入信号，消除噪声，尤其是在控制系统中处理传感器信号时。一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。
一阶低通滤波的算法公式为：
Y(n)=αX(n) + (1-α)Y(n-1)
α 越大，滤波器的响应越快，能更快跟踪输入变化，但噪声抑制效果较差。
α越小，响应越慢，能更好地滤除噪声，但可能会导致信号滞后。
应用：
FirstOrder_LPF_Calc 可广泛应用于传感器信号滤波、电流环和速度环的噪声抑制等场景。在FOC（磁场定向控制）中，滤波器用于平滑电流和速度反馈信号，避免过大的噪声干扰控制系统的稳定性。
总结：
通过调节 α，可以灵活控制滤波器的响应速度和噪声抑制效果。
滤波器能有效减小信号中的高频噪声，同时保持低频成分的完整性。
一阶滤波无法完美地兼顾灵敏度和平稳度。有时，我们只能寻找一个平衡，在可接受的灵敏度范围内取得尽可能好的平稳度。而在一些场合，我们希望拥有这样一种接近理想状态的滤波算法。即：当数据快速变化时，滤波结果能及时跟进（灵敏度优先）；当数据趋于稳定，在一个固定的点上下振荡时，滤波结果能趋于平稳（平稳度优先）。
3、 pid参数数据结构
- typedef struct
- {
- float Ref; // Input: Reference input
- float Fdb; // Input: Feedback input
- float Err; // Variable: Error
- float Kp; // Parameter: Proportional gain
- float Up; // Variable: Proportional output
- float Ui; // Variable: Integral output
- float Ud; // Variable: Derivative output
- float OutPreSat; // Variable: Pre-saturated output
- float OutMax; // Parameter: Maximum output
- float OutMin; // Parameter: Minimum output
- float Out; // Output: PID output
- float SatErr; // Variable: Saturated difference
- float Ki; // Parameter: Integral gain
- float Kc; // Parameter: Integral correction gain
- float Kd; // Parameter: Derivative gain
- float Up1; // History: Previous proportional output
- float Ui_1;
- float OutF;
- } PIDREG_T；
-
-
-
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