通过热敏电阻计算温度（二）---ODrive实现分析-编程知识

通过热敏电阻计算温度（二）---ODrive实现分析

文章目录

通过热敏电阻计算温度（二）---ODrive实现分析
- 测量原理图
- 计算分析
- - 计算拟合的多项式系数
  - 根据多项式方程计算温度的函数
  - 温度计算调用函数

通过热敏电阻计算温度（二）—ODrive实现分析

ODrive计算热敏电阻的温度采用的时B值的方式计算的。首先根据公式计算出一系列的温度和测量点电压比例的点，然后通过多项式拟合曲线，得到三阶多项式的系数。后面便可以通过此三阶多项式来求解温度数据

测量原理图

请添加图片描述
ODrive板卡上使用的热敏电阻的型号为NCP15XH103F03RC，10KΩ，25-80℃的B值为3428

计算分析

计算拟合的多项式系数

在tools->odrive->utils.py文件中有如下计算多项式系数的函数：

def calculate_thermistor_coeffs(degree, Rload, R_25, Beta, Tmin, Tmax, thermistor_bottom = False, plot = False):import numpy as npT_25 = 25 + 273.15 #Kelvintemps = np.linspace(Tmin, Tmax, 1000)tempsK = temps + 273.15# https://en.wikipedia.org/wiki/Thermistor#B_or_%CE%B2_parameter_equationr_inf = R_25 * np.exp(-Beta/T_25)R_temps = r_inf * np.exp(Beta/tempsK)if thermistor_bottom:V = R_temps / (Rload + R_temps)else:V = Rload / (Rload + R_temps)fit = np.polyfit(V, temps, degree)p1 = np.poly1d(fit)fit_temps = p1(V)if plot:import matplotlib.pyplot as pltprint(fit)plt.plot(V, temps, label='actual')plt.plot(V, fit_temps, label='fit')plt.xlabel('normalized voltage')plt.ylabel('Temp [C]')plt.legend(loc=0)plt.show()return p1

np.linspace(start, stop, num)函数用于以均匀间隔创建对应num数的数值序列。
np.polyfit(x,y,deg)函数用于对一组数据采用最小二乘法进行多项式拟合，返回值为多项式系数,deg表示多项式的阶数
np.poly1d(c)c表示多项式系数，用于根据多项式系数生成多项式（这里介绍的是仅有一个参数的情况）

根据多项式方程计算温度的函数

在MotorControl->utils.hpp文件中根据多项式系数计算温度的函数

// Evaluate polynomials in an efficient way
// coeffs[0] is highest order, as per numpy.polyfit
// p(x) = coeffs[0] * x^deg + ... + coeffs[deg], for some degree "deg"
inline float horner_poly_eval(float x, const float *coeffs, size_t count) {float result = 0.0f;for (size_t idx = 0; idx < count; ++idx)result = (result * x) + coeffs[idx];return result;
}

数组coeffs[4]存储了多项式的系数，coeffs[0]表示最高阶的系数。

温度计算调用函数

void ThermistorCurrentLimiter::update() {const float normalized_voltage = get_adc_relative_voltage_ch(adc_channel_);float raw_temperature_ = horner_poly_eval(normalized_voltage, coefficients_, num_coeffs_);constexpr float tau = 0.1f; // [sec]float k = current_meas_period / tau;float val = raw_temperature_;for (float& lpf_val : lpf_vals_) {lpf_val += k * (val - lpf_val);val = lpf_val;}if (is_nan(val)) {lpf_vals_.fill(0.0f);}temperature_ = lpf_vals_.back();
}