CN111886083B - 用于驱动换能器的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

根据本文所描述的实施方案，提供了用于向换能器提供驱动信号的方法和装置，其中驱动信号由放大器输出。一种方法，包括：接收对驱动信号的电压和电流的指示；基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对所述换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动；将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；以及，基于所述比较来控制所述驱动信号。

Description

用于驱动换能器的方法和装置
技术领域
本文所描述的实施方案涉及用于驱动换能器特别是触觉换能器的方法和装置，使得可以补偿换能器的加速时间和/或减速时间。
背景技术
线性共振致动器(LRA)是可用于刺激人体的振动触觉感测系统从而以编程方式引发触觉的设备。人类触觉系统对100Hz至400Hz范围内频率的振动特别敏感。LRA可用于通过受控的振动直接地刺激触觉系统。这些振动可以通过由一个弹簧或一组弹簧保持对小质量施加机电力来实现。可以通过向LRA施加输入电压(通常是振荡的输入电压)来引发机电力，这会使LRA的内部质量移动。
LRA可被设计为具有150Hz至200Hz范围内的共振频率(F0)。在大多数情况下，此共振特性意味着相对大的加速上升时间。
如图1A和图1B中所例示的，在LRA质量开始运动之后，移除输入电压可能不会使质量的运动立即停止。代替的是，质量可能继续振荡且缓慢衰减。
图1A例示了触觉换能器中的示例电压输入。图1B例示了触觉换能器对图1A中所例示的电压信号的相应响应。如可以看到的，2V电压输入在时间0s开始，但是触觉换能器直至时间0.05s才能达到最大加速度。此外，当2V输入在时间0.175s处被移除时，触觉换能器的加速度开始衰减，但是直至至少0.3s才达到零。
触觉应用可以寻求以接近共振频率驱动触觉换能器，从而获得每单位输入功率的最高振动幅度(即，加速度)。通过以共振频率驱动触觉换能器，应用可以节省能量消耗，或者可以引起用户的更强烈的振动刺激。此外，在不包括接近共振致动的其他应用中，触觉换能器的共振频率仍可能约束触觉换能器的响应的上升时间和停止时间。
因此，可能有益的是，控制触觉换能器加速和减速所花费的时间。
发明内容
根据本文所描述的实施方案，提供了一种用于向换能器提供驱动信号的方法，其中所述驱动信号由放大器输出。所述方法包括：接收对驱动信号的电压和电流的指示；基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对换能器的估计电气响应(estimated electrical response)进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动；将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；以及，基于所述比较来控制驱动信号。
根据一些实施方案，提供了一种控制器，该控制器用于控制至换能器的驱动信号，其中所述驱动信号由所述放大器输出。所述控制器包括估计块，所述估计块被配置为：接收对驱动信号的电压和电流的指示；以及，基于换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动。所述控制器还包括比较块，所述比较块被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中所述控制器被配置为基于所述比较来控制驱动信号。
根据一些实施方案，提供了一种电子装置。所述电子装置包括触觉换能器以及集成电路。所述集成电路包括：放大器，所述放大器被配置为向触觉换能器输出驱动信号；以及，控制器，包括：估计块，所述估计块被配置为接收对驱动信号的电压和电流的指示，以及基于换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动；比较块，被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中所述控制器被配置为基于所述比较来控制驱动信号。
总之，本发明在此公开了下述第1项、第14项和第27项的实施方案，其余各项为优选实施方案：
1.一种用于向换能器提供驱动信号的方法，其中通过放大器输出所述驱动信号，所述方法包括：
接收对驱动信号的电压和电流的指示；
基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对所述换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动；
将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；以及
基于所述比较来控制所述驱动信号。
2.根据上述1所述的方法，其中对所述换能器的估计电气响应进行估计的步骤包括：
基于前一估计电气响应和状态方程来估计所述换能器的估计电气响应，其中状态方程基于换能器的电气模型。
3.根据上述2所述的方法，还包括：
首先基于被建模的电气响应与前一估计电气响应之间的比较来更新所述前一估计电气响应，其中
基于所述驱动信号的电压和电流以及所述换能器的电气模型来确定所述被建模的电气响应。
4.根据上述2所述的方法，其中所述状态方程包括卡尔曼滤波器状态方程、龙伯格状态方程和滑模观测器状态方程中的一个方程。
5.根据上述1所述的方法，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的反电动势电压的估计，其中所述换能器中的所述反电动势电压代表所述换能器中质量的速度。
6.根据上述5所述的方法，其中所述期望电气响应包括期望反电动势电压，所述期望反电动势电压代表换能器中质量的期望速度。
7.根据上述1所述的方法，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的电感器电流的估计，其中所述换能器中的所述电感器电流代表所述换能器中质量的偏移。
8.根据上述7所述的方法，其中所述期望电气响应包括代表所述换能器中质量的期望偏移的期望电感器电流。
9.根据上述1所述的方法，其中所述比较步骤包括：
从所述期望电气响应中减去所述估计电气响应，以提供误差信号。
10.根据上述9所述的方法，其中所述控制步骤包括：
通过对误差信号应用增益来确定所述驱动信号。
11.根据上述2所述的方法，其中所述状态方程包括用于应用至所述电气响应的前一估计的状态转变模型，其中所述状态转变模型包括对所述换能器的电气模型的内部参数的估计。
12.根据上述1所述的方法，其中所述驱动信号的电压和电流受到预定最大值的限制。
13.根据上述8所述的方法，其中所述期望电气响应受到预定最大电感器电流的限制。
14.一种用于控制至换能器的驱动信号的控制器，其中通过放大器输出所述驱动信号，所述控制器包括：
估计块，所述估计块被配置为：
接收对所述驱动信号的电压和电流的指示；以及
基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对所述换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表所述换能器中质量的移动；以及
比较块，被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中所述控制器被配置为基于所述比较来控制所述驱动信号。
15.根据上述14所述的控制器，其中所述估计块包括平滑状态估计器，所述平滑状态估计器被配置为：
基于前一估计电气响应和状态方程来对所述换能器的估计电气响应进行估计，其中状态方程基于换能器的电气模型。
16.根据上述15所述的控制器，还包括：
状态建模块，所述状态建模块被配置为基于所述驱动信号的电压和电流以及所述换能器的电气模型来确定被建模的电气响应，其中所述平滑状态估计器还被配置为：
首先基于所述被建模的电气响应和所述前一估计电气响应之间的比较来更新所述前一估计电气响应。
17.根据上述15所述的控制器，其中所述状态方程包括卡尔曼滤波器状态方程、龙伯格状态方程和滑模观测器状态方程中的一个方程。
18.根据上述14所述的控制器，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的反电动势电压的估计，其中所述换能器中的所述反电动势电压代表所述换能器中质量的速度。
19.根据上述18所述的控制器，其中所述期望电气响应包括期望反电动势电压，所述期望反电动势电压代表换能器中质量的期望速度。
20.根据上述14所述的控制器，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的电感器电流的估计，其中所述换能器中的所述电感器电流代表所述换能器中质量的偏移。
21.根据上述20所述的控制器，其中所述期望电气响应包括代表所述换能器中质量的期望偏移的期望电感器电流。
22.根据上述14所述的控制器，其中所述比较块被配置为：
从所述期望电气响应中减去所述估计电气响应，以提供误差信号。
23.根据上述22所述的控制器，其中所述控制器被配置为：
通过对误差信号应用增益来确定驱动信号。
24.根据上述15所述的控制器，其中所述状态方程包括用于应用至所述电气响应的前一估计的状态转变模型，其中所述状态转变模型包括对所述换能器的电气模型的内部参数的估计。
25.根据上述14所述的控制器，其中所述驱动信号的电压和电流受到预定最大值的限制。
26.根据上述21所述的控制器，其中所述期望电气响应受到预定最大电感器电流的限制。
27.一种电子装置，包括：
触觉换能器；以及
集成电路，包括：
放大器，被配置为向触觉换能器输出驱动信号；以及
控制器，包括：
估计块，被配置为接收对所述驱动信号的电压和电流的指示；基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，估计所述换能器的估计电气响应，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动；以及
比较块，被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中控制器被配置为基于比较来控制驱动信号。
28.根据上述27所述的电子装置，其中所述装置是以下之一：便携式设备；电池供电装置；计算设备；通信设备；游戏设备；移动电话；个人媒体播放器；膝上型计算设备、平板计算设备和笔记本计算设备。
附图说明
为了更好地理解本公开内容的实施方案，且为了示出可以如何有效地实施本本公开内容，现在将仅通过实施例的方式参考附图，在附图中：
图1A例示了触觉换能器中的示例输入电压；
图1B例示了根据现有技术的触觉换能器对图1A中所例示的电压信号的相应响应；
图2例示了被建模为线性系统的线性共振致动器(LRA)的实施例；
图3例示了被建模为纯电气系统的线性共振致动器(LRA)的实施例；
图4例示了根据一些实施方案的用于向触觉换能器401提供驱动电压VD的控制器400的实施例；
图5A是例示触觉换能器中的期望电气响应的实施例的图表；
图5B是例示用于驱动触觉换能器的驱动信号的实施例的图表；
图5C是例示触觉换能器中的实际电气响应的实施例的图表；
图5D是例示根据一些实施方案的用于驱动触觉换能器的受控驱动信号的实施例的图表；
图6是例示根据一些实施方案的用于向换能器提供驱动信号的方法的流程图。
具体实施方式
下文的描述阐述了根据本公开内容的示例实施方案。其他的示例实施方案和实施方式对于本领域普通技术人员来说将是明显的。此外，本领域普通技术人员将认识到，可以应用多种等同技术代替下文所讨论的实施方案或者多种等同技术可以与下文所讨论的实施方案结合应用，且所有这样的等同物应被认为被本公开内容所包含。
多种电子设备或智能设备可以具有换能器、扬声器或任何声学输出换能器，例如用于将合适的电气驱动信号转换为声学输出(例如，声压波或机械振动)的任何换能器。例如，许多电子设备可以包括一个或多个扬声器或扩音器，用于生成声音，例如，用于回放音频内容、语音通信和/或用于提供可听通知。
这样的扬声器或扩音器可以包括电磁致动器(例如，音圈马达)，该电磁致动器被机械地耦合至柔性隔膜(例如，常规的扬声器锥体)，或者被机械地耦合至设备的表面(例如，移动设备的玻璃屏幕)。一些电子设备还可以包括能够生成超声波的声学输出换能器，从而例如在接近度检测类型的应用和/或机器对机器的通信中使用。
许多电子设备可以附加地或替代地包括更专业化的声学输出换能器(例如，触觉换能器)，所述声学输出换能器被定制以向用户生成振动，用于触觉控制反馈或通知。附加地或替代地，电子设备可以具有连接器(例如，插座)，用于与附件装置的相应连接器进行可移除的配合连接，且电子设备可以被布置成向该连接器提供驱动信号，从而在连接附件装置时，驱动附件装置的上面所提及的一种或多种类型的换能器。因此，这样的电子设备将包括通过合适的驱动信号来驱动主机设备或所连接的附件的换能器的驱动电路。对于声学换能器或触觉换能器，驱动信号通常将是模拟时变电压信号，例如时变波形。
图2例示了被建模为线性系统的线性共振致动器(LRA)的实施例。LRA是非线性部件，LRA的行为可能根据例如所施加的电压电平、操作温度和操作频率而不同。然而，在某些条件下，这些部件可以被建模为线性部件。在此实施例中，LRA被建模为具有电气元件和机械元件的三阶系统。
替代地，LRA可以被建模为如图3中所例示的纯电路，其中并联连接的电阻器Res、电感器Les和电容器Ces代表LRA中的移动质量(moving mass)的运动的机械属性。可以为每一个体触觉换能器的Res、Ces和Les的值建模。例如，可以利用测试频率来确定具体触觉换能器的模型的每一参数(Le、Re、Res、Ces、Les)的值。
应理解，图3中所例示的电气模型是一个示例电气模型，且在本文所描述的实施方案中，可以使用触觉换能器的其他类型的模型。
电容器Ces两端的电压代表换能器中的反电动势电压VB。可以将此电压建模为与换能器中的移动质量的速度成比例。通过电感器的电流IL可以被建模为与换能器中的移动质量的位置成比例。
还可能的是，使用状态方程来代表触觉换能器系统的状态。此状态方程将系统中未来时间的变量值与当前时间的变量值相关联。
例如，卡尔曼滤波器可以用于基于系统中的先前状态来估计系统的状态。
例如，卡尔曼滤波器的状态方程可以被例示为：
Figure GDA0003562360270000081
其中，Fk包括状态转变模型；xk-1|k-1是鉴于直至且包括时间k-1的观测，对时间k-1处的后验状态估计；Xk|k-1是鉴于直至且包括时间k-1的观测，对时间k处的x的先验状态估计；以及，Bk是施加至控制矢量uk的控制输入模型。
对于图3中所例示的系统，用于触觉换能器方程(1)的状态方程可以写成：
Figure GDA0003562360270000082
其中，
Figure GDA0003562360270000083
是状态矢量，
Figure GDA0003562360270000084
是鉴于直至且包括时间k-1的观测，代表时间k处的I、IL和VB的值；以及，
Figure GDA0003562360270000085
是状态矢量，
Figure GDA0003562360270000086
是鉴于直至且包括时间k-1的观测，代表时间k-1处的I、IL和VB的值。Le、Re、Les、Res和Ces的值可以从具体换能器的电气模型导出，且VIN是触觉换能器两端的端子电压。
在此实施例中，状态转变模型Fk可以为：
Figure GDA0003562360270000087
控制输入模型BK可以为
Figure GDA0003562360270000091
此外，控制矢量uk＝VIN。
图4例示了用于向触觉换能器401提供驱动信号V(t)的控制器400的实施例。在此实施例中，触觉换能器包括LRA，然而，应理解，可以利用任何形式的触觉换能器，且可以相应地调整触觉换能器的模型。
可以测量触觉换能器两端的端子电压VIN和电流I。例如，可以使用跨触觉换能器的输入两端的电压表来测量端子电压VIN。可以通过测量通向触觉换能器的信号路径上的分流电阻器两端的电压来测量触觉换能器两端的电流I。
控制器400包括估计块402，估计块402被配置为基于触觉换能器的电气模型以及驱动信号的电压和电流来估计换能器的估计电气响应REST，所述估计电气响应REST代表换能器中质量的移动。电气模型可以包括Le、Re、Les、Res和Ces的值，如图3中所例示的。
换能器的估计电气响应可以是基于电气响应的前一估计，在时间k-1处对时间k处的电气响应进行估计。
例如，估计电气响应可以包括对触觉换能器中的反电动势(EMF)电压VB的估计，其中触觉换能器中的反EMF电压代表触觉换能器中质量的速度。替代地或附加地，估计电气响应可以包括对换能器中的电感器电流IL的估计，其中换能器中的电感器电流代表换能器中质量的偏移。应理解，可以使用代表触觉换能器的移动质量的移动的任何电气响应或电气响应的组合。
在估计电气响应包括对反EMF电压VB的估计的实施例中，被建模的时间k-1处的电气响应可以被估计为：
Figure GDA0003562360270000092
在时间k处的估计电气响应包括对电感器电流的估计IL的实施例中，被建模的时间k-1处的电气响应可以被估计为：
Figure GDA0003562360270000093
其中，反EMF电压VB按照方程(5)中所例示的进行计算。
因此，参考图4，估计块402可以包括状态建模块403，该状态建模块403被配置为对时间k处的电气响应进行建模或观测。被建模的时间k-1处的电气响应可以为Zk-1。如以上在等式(5)和等式(6)中所示出的，Zk-1可以基于电流I和电压VIN的测量连同来自触觉换能器的电气模型的Ces、Res、Re和Le的建模值来计算。
换句话说，状态建模块403可以被配置为基于驱动信号的电压和电流以及换能器的电气模型来确定被建模的电气响应Zk-1。
估计块402然后可以进一步包括平滑状态估计器(例如，卡尔曼滤波器404)，该平滑状态估计器被配置为接收被建模的电气响应Zk-1。应理解，可以使用任何合适的状态估计器或状态观测器系统，例如滑模观测器或龙伯格观测器。
平滑状态估计器可以被配置为基于前一估计电气响应和状态方程(例如，方程(2))来估计换能器的估计电气响应，其中状态方程基于换能器的电气模型。换句话说，用于平滑状态估计器的状态方程可以利用从换能器的电气模型所确定的参数。状态方程包括状态转变模型(例如，方程(2)中的Fk)，以应用至电气响应的前一估计。状态转变模型可以包括对换能器的电气模型的内部参数的估计。
特别地，根据所使用的状态估计器的类型，状态方程可以包括卡尔曼滤波器状态方程、龙伯格状态方程或滑模观测器状态方程。
卡尔曼滤波器404可以用于改善估计电气响应的估计过程，且可以减轻噪声测量以及参数失配的影响。
卡尔曼滤波器404然后可以首先更新前一估计电气响应
Figure GDA0003562360270000101
该前一估计电气响应可以是对时间k-1处的电气响应的估计(鉴于直至时间k-2的观测)。例如，卡尔曼滤波器可以基于被建模的电气响应与前一估计电气响应
Figure GDA0003562360270000102
之间的比较
Figure GDA0003562360270000103
来更新前一估计电气响应。
因此，经更新的前一电气响应
Figure GDA0003562360270000104
可以为：
Figure GDA0003562360270000105
被建模的电气响应Zk-1可以代表基于换能器两端的电压和电流的当前测量的电气响应的实际电流模型。通过将此响应与由卡尔曼滤波器所做出的前一时间处经更新的估计
Figure GDA0003562360270000111
进行比较，可以校正卡尔曼滤波器中的误差。此校正在卡尔曼滤波器的每一阶段的如何快速进行(aggressive)可以由卡尔曼增益Kk控制。
卡尔曼滤波器然后可以在方程(1)中预测所述估计电气响应
Figure GDA0003562360270000112
Figure GDA0003562360270000113
方程：
Figure GDA0003562360270000114
可被用于从控制器400所测量或所估计的变量输出中提取。例如，电流I可以被直接地测量且可以被用于增强用于估计反EMF电压VB的模型估计器。在此实施例中，电压VB是感兴趣的控制变量，且可以例如使用二阶估计(即，VB＝VIN-Re＊I)进行估计。在此实施例中，既不测量也不估计电感器电流IL，然而，在一些实施例中，电感器电流IL可以用作控制变量，且可以如方程(6)中所例示的或使用二阶近似来估计。
卡尔曼滤波器404还可以被调谐，以在触觉换能器的操作区域中以最小的延迟和高精度来响应。
返回至图4，控制器400还包括比较块405，该比较块405被配置为将估计电气响应REST与一个期望电气响应RD进行比较。期望电气响应可以例如例示触觉换能器401的期望移动。期望电气响应的实施例(在此情形中，期望反EMF电压VB)在图5A中例示。
比较块可以例如被配置为从期望电气响应RD中减去估计电气响应REST。然后，可以将误差信号e输入至放大器406中，从而生成驱动信号VD。然而，在一些实施例中，在通过处理块407处理误差信号之后，将误差信号输入至放大器406中。例如，处理块407可以将固定增益应用至误差信号e。作为应用固定增益且将其馈送至VCO或DCO的补充或替代，处理块407还可以包括控制器，该控制器可以平滑地驱动VCO或DCO，例如处理块407可以包括比例、积分和微分控制器(或PID)。
例如，处理块407可以使用可对应于比例控制器(P)的固定增益。然而，处理块407还可以使用比例积分控制器(PI)或比例微分控制器(PD)。可以根据期望的控制动作(例如，快速收敛、噪声鲁棒性、最小延迟等)来选择处理块。
因此，控制器400可以基于估计的电气响应与期望的电气响应之间的比较来控制进入换能器中的驱动信号VD。驱动信号可能与端子电压有关，如VIN＝VD-I Ro，其中Ro是放大器的阻抗。
应理解，控制器400可以在形成电子装置的一部分的集成电路上实施。例如，电子设备可以包括被耦合以从放大器接收驱动信号的触觉换能器，如图4中所例示的。包括控制器的集成电路然后可以控制驱动信号，如图4中所例示的。
所述电子装置可以包括以下中的至少一个：便携式设备；电池供电装置；计算设备；通信设备；游戏设备；移动电话；个人媒体播放器；膝上型计算设备、平板计算设备或笔记本计算设备。
图5A和图5C例示了触觉换能器中的示例反EMF响应。应理解，其他电响应(例如，电感器电流IL)可以等同地用于控制驱动信号，如图4中所例示的。
图5A例示了期望反EMF电压，所述期望反EMF电压代表换能器的期望移动。
然而，如果驱动信号未考虑到触觉换能器的任何加速或减速，例如通过使用图5B中所例示的输入信号以创建图5A中所例示的反EMF电压响应，则触觉换能器两端实际产生的反EMF电压可以如图5C中所例示的。
在图5B中，在0.1s处，驱动信号VIN被设置为以1.5V的幅度振荡。此设定幅度旨在在触觉传感器中产生0.2V的反EMF。然而，如图5C中所例示的，此实施例中的触觉换能器实际上花费0.05s用于反EMF电压(代表触觉换能器中移动质量的速度)幅度从0V增大至0.2V。
类似地，在图5B中的0.2s处，驱动信号的幅度增大至2.5V。此设定幅度旨在产生0.45V的反EMF电压。然而，如图5C中所例示的，此实施例中的触觉换能器实际上花费0.05s用于反EMF电压(代表触觉换能器中移动质量的速度)幅度从0V增大至0.2V。
然而，通过利用估计反EMF电压与期望反EMF电压之间的比较来导出驱动信号VIN，例如，如图5D所例示的，所产生的反EMF可以如图5A中所例示的。换句话说，可以在触觉换能器中再现期望电气响应或期望电气响应的良好估计。
如图5D中所例示的，随着期望反EMF电压从一个值变换为另一值，估计反EMF电压与期望反EMF电压之间的差变得更大，误差信号可能例如在0.1s、0.2s、0.3s、0.4s和0.5s处产生尖峰。误差信号中的这些尖峰在用于生成输入信号VIN时会导致触觉换能器在预期换能器的电气响应发生变化时快速加速或减速。因此，这些尖峰在一个方向或另一方向上超速驱动(overdrive)换能器，从而补偿了图5A中所例示的上升时间和下降时间。
在一些实施例中，误差信号中的尖峰可以受到以下标准的约束。
1)可能要求内部质量不超过预定的偏移极限，以防止损坏触觉换能器的内部部件。由于电感器电流代表触觉换能器的偏移，所以期望电气响应(例如，期望电感器电流)可能受到预定最大电感器电流的限制。
2)用于驱动信号的预定最大电压和电流还可以应用以防止损坏触觉换能器的内部部件。因此，在此实施例中，可以通过预定最大值来限制驱动信号的电压和电流。
图6例示了用于向换能器提供驱动信号的方法，其中驱动信号由放大器输出。
在步骤601中，该方法包括接收对驱动信号的电压和电流的指示。
在步骤602中，该方法包括基于换能器的电气模型以及驱动信号的电压和电流，对换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动。例如，估计电气响应可以由状态观测器(例如，卡尔曼滤波器)估计，如参考图4所描述的。
应理解，电气响应可以包括任何电气响应或电气响应的组合，其代表触觉换能器中移动质量的移动。例如，电气响应可以包括触觉换能器中的反EMF，或者触觉换能器的电气模型中通过电感器的电感器电流。
在步骤603中，该方法包括将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较。例如，可以从期望电气响应中减去所述估计电气响应。
在步骤604中，该方法包括基于所述比较来控制驱动信号。
描述了用于精确地控制触觉换能器内部的质量移动的方法和装置。特别地，本文所描述的方法利用诸如卡尔曼滤波器的平滑状态估计器来提供对触觉换能器的代表触觉换能器的移动的电气响应的状态的估计。然后可以将此估计与一个期望电气响应进行比较，以控制施加至触觉换能器的驱动信号。
应注意，上文提及的实施方案是例示本发明而非限制本发明，且在不背离随附权利要求的范围的前提下，本领域技术人员将能够设计许多替代实施方案。词语“包括”不排除除了在权利要求中列出的那些元件或步骤之外的元件或步骤的存在，“一”或“一个”不排除多个，且单个特征或其他单元可以实现权利要求中所列举的若干个单元的功能。权利要求中的任何附图标记或参考标注不应被解释为限制所述权利要求的范围。术语诸如放大或增益包括可能将小于1的缩放因子应用到信号。
当然，应理解，如上面所描述的模拟调节电路的多个实施方案或其多个块或部分可以与其另外的块或部分或与主机设备的其他功能在诸如智能编解码器的集成电路上共同集成。
因此，本领域技术人员将认识到，上文所描述的装置和方法的一些方面可以体现为例如位于非易失性载体介质(诸如，磁盘、CD-ROM或DVD-ROM、程序化存储器诸如只读存储器(固件))上或位于数据载体(诸如，光学信号载体或电信号载体)上的处理器控制代码。对于许多应用，本发明的实施方案将被实施在DSP(数字信号处理器)、ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)上。因此，代码可以包括常规程序代码或微代码或例如用于设立或控制ASIC或FPGA的代码。代码还可以包括用于动态地配置可重新配置的装置(诸如，可重新编程逻辑门阵列)的代码。类似地，代码可以包括用于硬件描述语言(诸如，VerilogTM或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言))的代码。如本领域技术人员将理解，代码可以被分布在彼此通信的多个经耦合的部件之间。在适当的情况下，还可以使用在现场可(重新)编程模拟阵列或类似的设备上运行以配置模拟硬件的代码来实施所述实施方案。
应理解，尤其是受益于本公开内容的本领域普通技术人员应理解，本文所描述的多种操作，尤其是与附图相关的多种操作，可以由其他电路或其他硬件部件来实施。可以改变执行给定方法的每一操作的次序，且可以对本文中所例示的系统的多种元件进行添加、重新排序、组合、省略、修改等。意图是，本公开内容包括所有这样的修改和改变，因此，上面的描述应被认为是例示性而非限制性的。
类似地，尽管本公开内容参考了特定实施方案，但是可以在不背离本公开内容的范围和覆盖范围的情况下，对那些实施方案进行某些修改和改变。此外，本文中关于特定实施方案所描述的任何益处、优势或问题的解决方案均不旨在被解释为元件的关键、必需或必要特征。
同样地，受益于本公开内容的其他实施方案对于本领域普通技术人员将是显而易见的，且这样的实施方案应被认为是本文所包含的。

Claims (26)

1.一种用于向换能器提供驱动信号的方法，其中通过放大器输出所述驱动信号，所述方法包括：
接收对驱动信号的电压和电流的指示；
基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对所述换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动，所述估计电气响应基于前一估计电气响应和状态方程，其中所述状态方程基于所述换能器的电气模型；
将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；以及
基于所述比较来控制所述驱动信号。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
首先基于被建模的电气响应与前一估计电气响应之间的比较来更新所述前一估计电气响应，其中
基于所述驱动信号的电压和电流以及所述换能器的电气模型来确定所述被建模的电气响应。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述状态方程包括卡尔曼滤波器状态方程、龙伯格状态方程和滑模观测器状态方程中的一个方程。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的反电动势电压的估计，其中所述换能器中的所述反电动势电压代表所述换能器中质量的速度。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述期望电气响应包括期望反电动势电压，所述期望反电动势电压代表换能器中质量的期望速度。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的电感器电流的估计，其中所述换能器中的所述电感器电流代表所述换能器中质量的偏移。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述期望电气响应包括代表所述换能器中质量的期望偏移的期望电感器电流。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述比较步骤包括：
从所述期望电气响应中减去所述估计电气响应，以提供误差信号。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述控制步骤包括：
通过对误差信号应用增益来确定所述驱动信号。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述状态方程包括用于应用至所述电气响应的前一估计的状态转变模型，其中所述状态转变模型包括对所述换能器的电气模型的内部参数的估计。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述驱动信号的电压和电流受到预定最大值的限制。
12.根据权利要求7所述的方法，其中所述期望电气响应受到预定最大电感器电流的限制。
13.一种用于控制至换能器的驱动信号的控制器，其中通过放大器输出所述驱动信号，所述控制器包括：
估计块，所述估计块被配置为：
接收对所述驱动信号的电压和电流的指示；以及
基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，对所述换能器的估计电气响应进行估计，所述估计电气响应代表所述换能器中质量的移动，所述估计电气响应基于前一估计电气响应和状态方程，其中所述状态方程基于所述换能器的电气模型；以及比较块，被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中所述控制器被配置为基于所述比较来控制所述驱动信号。
14.根据权利要求13所述的控制器，还包括：
状态建模块，所述状态建模块被配置为基于所述驱动信号的电压和电流以及所述换能器的电气模型来确定被建模的电气响应，其中所述估计块包括平滑状态估计器，所述平滑状态估计器被配置为：
首先基于所述被建模的电气响应和所述前一估计电气响应之间的比较来更新所述前一估计电气响应。
15.根据权利要求13所述的控制器，其中所述状态方程包括卡尔曼滤波器状态方程、龙伯格状态方程和滑模观测器状态方程中的一个方程。
16.根据权利要求13所述的控制器，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的反电动势电压的估计，其中所述换能器中的所述反电动势电压代表所述换能器中质量的速度。
17.根据权利要求16所述的控制器，其中所述期望电气响应包括期望反电动势电压，所述期望反电动势电压代表换能器中质量的期望速度。
18.根据权利要求13所述的控制器，其中所述估计电气响应包括对所述换能器中的电感器电流的估计，其中所述换能器中的所述电感器电流代表所述换能器中质量的偏移。
19.根据权利要求18所述的控制器，其中所述期望电气响应包括代表所述换能器中质量的期望偏移的期望电感器电流。
20.根据权利要求13所述的控制器，其中所述比较块被配置为：
从所述期望电气响应中减去所述估计电气响应，以提供误差信号。
21.根据权利要求20所述的控制器，其中所述控制器被配置为：
通过对误差信号应用增益来确定驱动信号。
22.根据权利要求13所述的控制器，其中所述状态方程包括用于应用至所述电气响应的前一估计的状态转变模型，其中所述状态转变模型包括对所述换能器的电气模型的内部参数的估计。
23.根据权利要求13所述的控制器，其中所述驱动信号的电压和电流受到预定最大值的限制。
24.根据权利要求19所述的控制器，其中所述期望电气响应受到预定最大电感器电流的限制。
25.一种电子装置，包括：
触觉换能器；以及
集成电路，包括：
放大器，被配置为向触觉换能器输出驱动信号；以及
控制器，包括：
估计块，被配置为接收对所述驱动信号的电压和电流的指示；基于所述换能器的电气模型以及所述驱动信号的电压和电流，估计所述换能器的估计电气响应，所述估计电气响应代表换能器中质量的移动，所述估计电气响应基于前一估计电气响应和状态方程，其中所述状态方程基于所述换能器的电气模型；以及
比较块，被配置为将所述估计电气响应与一个期望电气响应进行比较；其中控制器被配置为基于比较来控制驱动信号。
26.根据权利要求25所述的电子装置，其中所述装置是以下之一：便携式设备；电池供电装置；计算设备；通信设备；游戏设备；移动电话；个人媒体播放器；膝上型计算设备、平板计算设备和笔记本计算设备。
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