基于CAN总线和STM32的智能步进电机驱动模块设计

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1、技术与应用生命科学仪器2012第10卷/10月刊基于CAN总线和STM32的智能步进电机驱动模块设计马丹丹,张文超(杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018)摘要 本文针对传统仪用步进电机驱动控制系统中存在的不足,设计了基于CAN总线和STM32的智能步进电机驱动控制模块。文中重点对两种系统框架的优缺点进行比较,阐述了系统的软硬件设计方案,实现了对多个步进电机的分布式控制。测试结果表明,系统性能稳定,实现了细分驱动模式下的精确定位。关键词 步进电机;分布式;STM32;CAN;细分式”,即通过单个MCU集中管理控制系统的全

2、部任1引言务,并行引出多根信号线至各个电机驱动模块。其步进电机是一种将电脉冲信号转化为相应的角框架图如图1所示。图中列举了一般的MCU应用系位移或直线位移的机电执行元件。因其控制简便,统与步进电机驱动器之间的信号控制线:从上往下具有精确步进、没有误差累计和便于开环控制等优依次为步进脉冲信号MCLK,正反转控制信号CW/点,故被广泛应用于诸多行业的自动化控制系统中CCW,运行和停止控制信号RUN/STOP,整步和半步作为执行部件。控制信号FULL/HALF。许多生命科学仪器中都需要采用步进电机作为[1]样品定位执行部件。但是传统的步进

3、电机驱动往往采用由一个MCU负责全部任务的集中管理控制模式,随着系统任务的增多,管理控制都变得繁杂了,集中控制体系就难以满足实时性、快速性及精确定位的要求。为此,本文提出基于STM32和CAN总线的“分布串行式”控制体系的设计方案,通过现场总线技术实现基于高性能MCU的集中控制及上下位机的实时通信。简化了控制系统,提高了系统的稳定性和灵活性,很好地改善了传统控制架构的缺图1 传统集中式驱动模式架构[2]点和不足,并实现了在细分模式下的精确定位。此模式缺点如下:2两种系统架构的比较(1)系统实时性不够。在多步进电机控制系2.1 传统集

4、中控制架构的特点与剖析统中,随着控制节点的增多,控制信号和反馈信号传统的步进电机驱动模式多采用“集中并行将大大增加,单个MCU既要负责整个系统的协调调作者简介:马丹丹(1987-),女,河南焦作人,在读研究生,研究方向为新型电子器件与应用。E-mail:klklismdd@163.com通信联系人:张文超,男,教授,硕士生导师。E-mail:zwczhang@126.com43技术与应用生命科学仪器2012第10卷/10月刊度,还要频繁的控制和改变各个节点的信号控制参下达和数据传输等工作,子节点则根据下行命令对数来控制步进电机的运行

5、状态,造成MCU的负担过电机做出相应的驱动控制。重,影响整个系统的实时性。与传统架构相比,其优点如下:(2)子模块不具备智能性,独立性不好。系统(1)增强了系统的实时性。主控节点只需负责的各个驱动子模块必须依赖MCU发出命令才能执行电机运行控制命令的下达和整个系统的协调调度,相应动作,这就占用了MCU的大量软硬件资源,使频繁切换或频繁改变步进电机运行状态的任务可由系统总性能下降。智能步进电机驱动模块自身来完成,从根本上减轻(3)操作复杂。由图1可以看出,电机驱动子模了主控节点的负担,提高了整个系统的实时性。块越多,则由MCU应用系统

6、引出的控制线越繁杂,(2)子模块具有智能性,独立性好。用户只需在多步进电机控制系统中排线布局将变得复杂,易发将电机运行控制命令(如细分步数、转向、转速、步生断线或解除不良的故障,且增加了成本。数等)经CAN总线传送给各个子模块,由子模块来控2.2 分布式架构的特点与剖析制步进电机的自动运行,而无需主控模块的监管。本文设计的基于STM32和CAN总线的智能步进电(3)控制简单,节约成本。由图2可以看出,机驱动模块即为分布串行式架构,如图2所示。主控模块可直接通过CAN总线传送控制命令,大大降低现场信号线连接的繁琐度与线缆费用,提高信号

7、传输的精度与灵活性,同时也有利于系统的安装、调试和维护。(4)采用CAN总线使得整个系统具有传输速率[3]高、兼容性好、容错能力强及扩展性好等优点。3系统的总体方案的选取3.1 系统主节点的控制芯片的选取系统主节点除电源模块外,主要包括主控单元、串口模块、CAN接口模块。主节点的任务如下:(1)它通过RS232接口接收上位机下达的指令图2 分布串行式驱动模式架构和数据,并根据任务需要通过CAN接口模块和CAN上位机系统由PC机显示器和RS232接口模块构总线下传给某个子节点,由相应的子节点功能模块成,并采用Labwindows/CV

8、I编写设计良好的人机界完成相应的任务。面。(2)由各个子模块产生的数据和请求信息等,下位机系统为CAN总线连接的主节点和若干个通过CAN接口模块和CAN总线传送到主节点,再由智能电机控制子节点。主节点和子节点均采用高性主节点分类识别并

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