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1、电机SpTA控制算法SpTA即Steps per Time algorithm，它与步进电机S形曲线控制算不同，S形曲线控制算法思想是根据电机的步数来计算时间，即所谓的 Time per Steps，该控制算法先计算电机每一步运行频率，再根据运动曲线计算得到时间参数，而SpTA算法则是以时间计算为中心，根据时间来计算运动步数相关参数，它的做法是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片，在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上，如果位置参数溢出，它就会输出一个脉冲，速度参数根据加速度参数和时间而改变，随着时间推移，速度参数越来越大，位置参数溢出频率越来越高，则电机的运行频率也越来越高Erro
2、r! Reference source not found.。为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率，需要定义以下变量：PosAccumulator 位置累加器PosAdd 位置增加值ActualPosition实际位置TargetPosition目标位置，用户输入步进电机运动的步数在时间片到来后进行如下计算：PosAccumulator += ActualVelocity; /位置累加器+实际速度PosAdd = PosAccumulator 17; /移位，判断速度累加器是否溢出 PosAccumulator -= PosAdd 17; /移位，判断速度累加器是否溢出 VelAccumula
3、tor-=VelAdd 17; /速度累加器去掉溢出部分 if(ActualVelocityTargetVelocity) /如果实际速度TargetVelocity) /如果实际速度大于目标速度 ActualVelocity=MAX(ActualVelocity-VelAdd, TargetVelocity);/实际速度为两者中大者 else /实际速度=目标速度，不需要执行加加速算法 VelAccumulator=0; VelAdd=0;这样，就实现了通过时间和目标速度改变电机实际速度参数，进而间接改变控制器输出脉冲的频率，时间参数是随着电机运行而递增的，目标速度参数数值是使用一个状态机根
4、据当前的运行状态来确定的，该状态机具有四种状态：0: RAMP_IDLE-空闲状态1: RAMP_ACCELERATE-加速状态2: RAMP_DRIVING -匀速状态3: RAMP_DECELERATE-减速状态状态状态切换及其条件如图3-11所示：图3-11 SpTA控制算法状态机状态切换图SpTA算法同样是通过定时器来实现的，与S形曲线算法不同的是它没有使用定时器的PWM功能，仅仅是通过定时器定时中断来产生一个时间片，在定时器中断服务子程序中完成上述算法，在需要时，通过控制GPIO产生一个步进脉冲。SpTA与S型算法的比较：从上面的两种算法可以看出，传统的S形曲线控制算法实现比较简单，
5、但是它将要输出的脉冲频率（周期）和脉冲个数存储在RAM里，占用了一定的内存，且要想实现更好的控制效果，S形曲线的离散化程度越高，占用的RAM越大，如果要改变电机的运行速度曲线，需要重新计算每个阶段脉冲频率和脉冲个数，计算时使用了浮点数，运算量较大。SpTA算法是根据用户输入的加速度和目标速度以及设定的总脉冲数，自行决定如何输出达到最佳运动效果的脉冲，它不需要占用额外的RAM来存储每个阶段脉冲频率和脉冲个数，算法实现基本上都是MCU“拿手”的加减法和移位运算，算法效率高，但是该算法为了达到较好的运动控制，需要一个时间片很小的定时中断来调整数据，这样在输出一个脉冲期间要频繁产生中断，尤其是在电机起
6、步和停止的时候，脉冲频率低，但是定时器中断的次数很高，这样CPU的效率就会被定时器中断拉低。从算法计算量、占用RAM大小、控制效果和CPU效率上，两种控制算法对比分析如表3.2所示，综合考虑二者的优缺点，本系统中对于试剂盘、样本盘、反应盘等负载较大的电机使用SpTA控制算法，其它负载使用S形曲线控制算法。 表3.2 步进电机S形曲线控制算法与SpTA控制算法比较分析比较项S形曲线控制算法SpTA控制算法算法计算量大且使用了浮点数小且使用的是整形数占用RAM大小较多，与控制效果相关很少，与控制效果无关控制效果由离散化程度决定自适应，效果较好CPU效率中断次数=步进数，CPU效率较高中断次数步进数，CPU效率较低3软硬件
电机SpTA控制算法数据参考
