如何实现EtherCAT与电机控制之间的同步处理
2025-10-14 来源:elecfans
EtherCAT与电机控制之间的同步处理
上篇提到利用EtherCAT产生的sync信号,同步所有从站节点系统,完成在同一时刻的电机指令更新。那么,今天跟大家介绍的是如何利用sync信号去同步电机控制系统。
该参考设计为单芯片双电机控制,因此首先需要向大家介绍的是如何将两个电机系统进行同步,电机如何与采样进行同步。

上图为两个电机的PWM计数器与采样触发示意图。
PWM-1&2 Counter分别对应电机1和电机2的PWM计数器。i.MX RT1180每个PWM可以输出多路Trigger,用于同步其他模块,这里我们利用PWM-1周期的中间时刻产生一个Trigger,通过XBAR连接至PWM-2计数器的外部同步信号,同步PWM-1和PWM-2计数器。
当图中的红色Trigger产生后,PWM-2计数器即被初始化,如此便可以完成两个电机之间的计数器同步。之所以两个PWM计数器错相位180度,1.能够在时间上平摊CPU负载;2.对应有效电压矢量也会错相,瞬时电压负载不会过大;3.该应用单个节点上的两个电机并不是相同的用途,其中一个电机用于齿轮对接,另一个用于控制滑台丝杆,因此两个PWM不必同步,只需要所有从站同一功能的PWM计数器同步。
电机控制中,电流的采样同样需要和PWM同步。该参考设计中,利用的是基于sigma-delta ADC的相电阻采样,为了保证能够采样得到对应的相电流基波,需要在电压矢量0或者电压矢量1的中心时刻进行采样。以电机1为例,PWM-1在电压矢量0中心时刻的前OSR*ORD/Fsinc时刻产生PWM Trigger,触发sinc filter进行转换,其中OSR为sinc filter抽样率,ORD为sinc filter阶数,Fsinc为sinc filter调制时钟。整个转换时间为:2*OSR*ORD/Fsinc,采样得到的电流即为0电压矢量中心时刻的电流。
可以看到两者的同步,都是利用了PWM的Trigger功能,在设定时刻产生,并通过XBAR路由到其他外设,这里是PWM和sinc filter外设,进行相关事件的触发,整个同步流程操作十分简单,利于用户开发。
最后,便是如何将EtherCAT的sync信号去同步整个电机控制系统,由上文可知,两个电机与对应的采样都已经完成了同步,那么我们只需要将EtherCAT产生的sync信号与电机1的PWM计数器同步即可。

如上图所示为PWM模块的同步逻辑框图,可以看到该计数器有两个同步初始化源,在图中已经标识。常规使用中,一般只需要第二个初始化信号对PWM计数器进行初始化,以确保PWM输出的周期。除了PWM自身的载波周期外,我们还需要利用EtherCAT的sync信号去对PWM计数器进行同步初始化,这里我们只需要通过XBAR将sync信号路由至FORCE_OUT信号,去作为PWM计数器的第二初始化源。如此即可完成EtherCAT系统和电机控制系统之间的同步。

如图给出了PWM-1的初始化示意图,首先是初始化信号2为local初始化信号,该信号确定了PWM的周期,当计数到固定值时便会初始化PWM计数器。初始化信号2即为EtherCAT的sync信号,该信号并不会每个PWM周期都产生,该参考设计EtherCAT同步频率为4kHz,PWM频率为16kHz,因此,每4个PWM周期产生一个sync信号,当sync信号到来时,PWM波同样会被初始化。
图中为了突出同步的效果,刻意将sync信号与local sync信号区别开来,实际应用中,在经过第一次sync初始化后,后续的两个同步信号基本处于完全同步的状态,不会导致PWM波的突变。
在完成了EtherCAT与电机控制同步的基础上,下期将会给大家介绍如何设计一个高动态性能的电机控制系统。
- 机器人通信协议EtherCAT与CAN的选型指南
- 机器人通信协议,为什么EtherCAT和CAN才是未来?
- EtherCAT运动控制器中脉冲接口的快速调试与诊断
- EtherNetIP从站转EtherCAT从站协议网关
- 基于恩智浦i.MX RT1180芯片的EtherCAT+伺服电机控制方案
- 如何移植EtherCAT Igh--基于米尔RK3576开发板
- 双芯闪耀GDSCN832和GD32H75E激发EtherCAT@更强威力
- 如何选择合适的工业以太网标准:EtherCAT
- 汽车生产线中工业机器人应用HT3S-PNS-ECS(EtherCAT/Profinet)协议转换
- 基于i.MX RT1180跨界处理器实现IEEE 1588精确时间协议同步的方案
- 嵌入式的风向变了:2026纽伦堡嵌入式展透露这些趋势
- 高通确认不在GDC 2026发布新款骁龙G系列掌机处理器SoC
- 行业评论 从工具到平台:如何化解跨架构时代的工程开发和管理难题
- 面向嵌入式部署的神经网络优化:模型压缩深度解析
- 摩尔线程MTT S5000全面适配Qwen3.5三款新模型
- Mujoco中添加Apriltag标签并实现相机识别教程
- 阿里达摩院发布玄铁C950,打破全球RISC-V CPU性能纪录
- 英飞凌与宝马集团携手合作,基于Neue Klasse架构塑造软件定义汽车的未来
- 物理AI仿真新突破:摩尔线程与五一视界共建全栈国产化生态
- 爆火的OpenClaw! 告别云端,米尔RK3576开发板本地部署
- 莱迪思加入英伟达 Halos生态系统,通过Holoscan传感器桥接技术提升物理人工智能安全性
- 芯科科技闪耀2026嵌入式世界展 以Connected Intelligence赋能,构建边缘智能网联新生态
- 边缘计算主机盒选购指南:五大核心指标解析
- Arm AGI CPU 更多细节:台积电 3nm 制程、Neoverse V3 微架构
- Arm AGI CPU 重磅发布:构筑代理式 AI 云时代的芯片基石
- Arm 拓展其计算平台矩阵,首次跨足芯片产品
- 阿里达摩院发布RISC-V CPU玄铁C950,首次原生支持千亿参数大模型
- 边缘 AI 加速的 Arm® Cortex® ‑M0+ MCU 如何为电子产品注入更强智能
- 阿里达摩院发布玄铁C950,打破全球RISC-V CPU性能纪录




