WO2024065568A1 - 针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法 - Google Patents

针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法 Download PDF

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WO2024065568A1
WO2024065568A1 PCT/CN2022/122971 CN2022122971W WO2024065568A1 WO 2024065568 A1 WO2024065568 A1 WO 2024065568A1 CN 2022122971 W CN2022122971 W CN 2022122971W WO 2024065568 A1 WO2024065568 A1 WO 2024065568A1
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宦键
许中舰
魏海峰
王浩陈
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江苏科技大学
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    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • H02P21/18—Estimation of position or speed

Definitions

  • the invention relates to the technical field of servo motors, and in particular to a filtering method for a Hall position sensor deviation signal of a robot joint.
  • Permanent magnet synchronous motors use permanent magnets for excitation, which greatly reduces the size and weight of the motor and has great application potential in industrial robots.
  • the traditional method of Hall sensor position estimation is to estimate the rotor position based on the current sector time and six absolute positions. If the Hall position is offset, it will often cause the absolute position to deviate, resulting in a deviation in the estimated rotor position.
  • an embodiment of the present invention provides a filtering method for the Hall position sensor deviation signal of a robot joint to solve the problem in the prior art that when the Hall sensor position is offset, it often causes the absolute position to deviate, thereby causing the estimated rotor position to deviate.
  • An embodiment of the present invention provides a method for filtering a deviation signal of a Hall position sensor of a robot joint, comprising:
  • the current Hall average duration, the previous Hall average duration and the previous Hall average duration are calculated
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by combining the three-step filter with the linear extrapolation filter method
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by six-step filtering combined with linear extrapolation filtering.
  • the three-step filter settings are:
  • the settings for the six-step filter are:
  • bm is the filter coefficient
  • M is the order.
  • get the duration of each Hall state while the motor is running including:
  • the duration ⁇ (n-3) of the first Hall state represents the duration when the A phase Hall sensor triggers the rising edge and the C phase Hall sensor triggers the falling edge
  • the duration ⁇ (n-2) of the second Hall state represents the duration when the C phase Hall sensor triggers the falling edge and the B phase Hall sensor triggers the rising edge
  • the duration ⁇ (n-1) of the third Hall state represents the duration when the B phase Hall sensor triggers the rising edge and the A phase Hall sensor triggers the falling edge
  • the duration ⁇ (n) of the fourth Hall state represents the duration when the A phase Hall sensor triggers the falling edge and the C phase Hall sensor triggers the rising edge.
  • the extrapolation filtering method comprises:
  • ⁇ ex_l 2 ⁇ (k-1)- ⁇ (k-2)
  • ⁇ ex_l is a linear extrapolation based on two-step history; k is a natural number.
  • the current Hall average duration, the previous Hall average duration and the previous Hall average duration are calculated according to the duration of each Hall state, including:
  • ⁇ ex_l (i) 2 ⁇ (i-1) - ⁇ (i-2)
  • ⁇ ex_l (i-1) 2 ⁇ (i-2) - ⁇ (i-3)
  • ⁇ ex_l (i-2) 2 ⁇ (i-3) - ⁇ (i-4)
  • i is a natural number.
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by a three-step filter combined with a linear extrapolation filter method, including:
  • t is a natural number.
  • the method further includes:
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by combining a six-step filter with a linear extrapolation filter, including:
  • t is a natural number.
  • An embodiment of the present invention provides a filtering method for the deviation signal of the Hall position sensor of a robot joint. According to different operating states of the motor, two filters are provided to achieve the best filtering effect.
  • the filtering method provided by the embodiment of the present invention avoids the situation where the absolute position deviation causes the rotor estimated position deviation.
  • FIG1 shows a flow chart of a method for filtering deviation signals of Hall position sensors of robot joints according to an embodiment of the present invention
  • FIG2 is a waveform diagram showing the duration of each Hall state when the motor is running in an embodiment of the present invention
  • FIG3 is a schematic diagram showing a method for calculating the duration of a current ideal Hall state according to an embodiment of the present invention.
  • the embodiment of the present invention provides a filtering method for a Hall position sensor deviation signal of a robot joint, as shown in FIG1 , comprising:
  • Step S10 obtaining the duration of each Hall state when the motor is running.
  • the Hall sensor is set to output a logic signal (0 or 1) of 180° electrical angle, where "0" is a low level and “1" is a high level.
  • Step S20 calculating the current Hall average duration, the previous Hall average duration and the previous Hall average duration according to the duration of each Hall state.
  • the duration of the first Hall state, the duration of the second Hall state, the duration of the third Hall state and the duration of the fourth Hall state are obtained; wherein, the duration ⁇ (n-3) of the first Hall state represents the duration when the A-phase Hall sensor triggers the rising edge and the C-phase Hall sensor triggers the falling edge; the duration ⁇ (n-2) of the second Hall state represents the duration when the C-phase Hall sensor triggers the falling edge and the B-phase Hall sensor triggers the rising edge; the duration ⁇ (n-1) of the third Hall state represents the duration when the B-phase Hall sensor triggers the rising edge and the A-phase Hall sensor triggers the falling edge; the duration ⁇ (n) of the fourth Hall state represents the duration when the A-phase Hall sensor triggers the falling edge and the C-phase Hall sensor triggers the rising edge.
  • the rising edge of duration ⁇ (n-3) and the falling edge of duration ⁇ (n-1) correspond to the switching of the same phase sensor (here, the A-phase Hall sensor).
  • Step S30 determining the running state of the motor according to the rotation speed.
  • step S401 is executed to calculate the ideal duration of the current Hall state by using a three-step filter combined with a linear extrapolation filter method.
  • step S402 is executed to calculate the ideal duration of the current Hall state by combining six-step filtering with a linear extrapolation filter.
  • the present invention provides a filtering method for the deviation signal of the Hall position sensor of the robot joint, and provides two filters for different motor operation states to achieve the best filtering effect.
  • the average filtering method provided by the present invention adjusts the Hall state duration to correct the position of the Hall sector, avoiding the situation where the absolute position is deviated and the estimated rotor position is deviated.
  • the three-step filter is set as:
  • the settings for the six-step filter are:
  • bm is the filter coefficient
  • M is the order.
  • obtaining the duration of each Hall state when the motor is running includes:
  • the extrapolation filtering method includes:
  • ⁇ ex_l 2 ⁇ (k-1)- ⁇ (k-2)
  • ⁇ ex_l is a linear extrapolation based on two-step history; k is a natural number.
  • the linear extrapolation result of the current Hall state duration is calculated by using the historical values of the previous two Hall state times, so as to better cope with the acceleration and deceleration of the motor.
  • the current Hall average duration, the previous Hall average duration, and the previous Hall average duration are calculated according to the duration of each Hall state, including:
  • ⁇ ex_l (i) 2 ⁇ (i-1) - ⁇ (i-2)
  • ⁇ ex_l (i-1) 2 ⁇ (i-2) - ⁇ (i-3)
  • ⁇ ex_l (i-2) 2 ⁇ (i-3) - ⁇ (i-4)
  • i is a natural number.
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by combining a three-step filter with a linear extrapolation filter method, including:
  • t is a natural number.
  • the method further includes:
  • the ideal duration of the current Hall state is calculated by combining a six-step filter with a linear extrapolation filter, including:
  • t is a natural number.
  • the values of the Hall durations ⁇ (n-1), ⁇ (n-2), ⁇ (n-3), and ⁇ (n-4) are obtained:
  • the ideal Hall state duration is calculated using a three-step filter combined with a linear extrapolation filter method:
  • the three-step filter is:
  • the previous Hall average duration before the previous Hall average duration is:
  • the previous Hall average duration before the previous Hall average duration is:
  • the previous Hall average duration of the previous Hall average duration is:
  • the ideal Hall state duration is calculated using six-step filtering combined with linear extrapolation filtering:
  • the six-step filter is:
  • an embodiment of the present invention provides a filtering method for the Hall position sensor deviation signal of a robot joint. According to different operating states of the motor, two filters are provided to achieve the best filtering effect.
  • the filtering method provided by the embodiment of the present invention avoids the situation where the absolute position deviation causes the rotor estimated position deviation.

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Abstract

一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，包括：获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间(S10)；根据每个霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间(S20)；根据转速判断电机的运行状态(S30)；若电机处于加减速状态，则通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间(S402)；若电机处于稳速运行状态，则通过六步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间(S401)。针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法针对电机不同运行状态，给出两种滤波器以达到滤波的最佳效果，针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法提供的滤波方式避免了绝对位置发生偏差从而使转子估算位置发生偏差的情况。

Description

针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法 技术领域
本发明涉及伺服电机技术领域，具体涉及一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法。
背景技术
永磁同步电机采用永磁体为励磁，大大减轻了电机的体积和质量，在工业机器人上有很好的应用空间。
霍尔传感器作为同步电机矢量控制的一个位置传感器，它们在做位置估算时传统方法是以当前的一个扇区时间和六个绝对位置做转子位置的估算，如果霍尔位置发生偏移的时候往往会导致绝对位置发生偏差从而使转子估算位置发生偏差。
因此，如何矫正霍尔扇区的位置，从而避免霍尔传感器位置发生偏移导致的转子估算位置发生偏差成为目前亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，以解决现有技术中霍尔霍尔传感器位置发生偏移的时候往往会导致绝对位置发生偏差，从而使转子估算位置发生偏差的问题。
本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，包括：
获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间；
根据每个霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间；
根据转速判断电机的运行状态；
若电机处于加减速状态，则通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间；
若电机处于稳速运行状态，则通过六步滤波结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间。
可选地，三步滤波器的设置为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000001
六步滤波器的设置为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000002
Figure PCTCN2022122971-appb-000003
其中，b m为滤波器系数；M为阶数。
可选地，获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间，包括：
获取第一霍尔状态的持续时间、第二霍尔状态的持续时间、第三霍尔状态的持续时间和第四霍尔状态的持续时间；
其中，第一霍尔状态的持续时间τ(n-3)代表A相霍尔传感器触发上升沿，C相霍尔传感器触发下降沿时的持续时间；第二霍尔状态的持续时间τ(n-2)代表C相霍尔传感器触发下降沿，B相霍尔传感器触发上升沿时的持续时间；第三霍尔状态的持续时间τ(n-1)代表B相霍尔传感器触发上升沿，A相霍尔传感器触发下降沿的持续时间；第四霍尔状态的持续时间τ(n)代表A相霍尔传感器触发下降沿，C相霍尔传感器触发上升沿的持续时间。
可选地，外推滤波法包括：
根据两倍再前一次霍尔状态持续时间与前一次霍尔状态持续时间之差获取当前霍尔状态持续时间的线性外推结果：
τ ex_l＝2τ(k-1)-τ(k-2)
其中，τ ex_l为基于两步历史进行线性外推；k为自然数。
可选地，根据每个霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、 前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间，包括：
计算当前霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i)＝2τ(i-1)-τ(i-2)
计算前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i-1)＝2τ(i-2)-τ(i-3)
计算再前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i-2)＝2τ(i-3)-τ(i-4)
其中，i为自然数。
可选地，通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
Figure PCTCN2022122971-appb-000004
Figure PCTCN2022122971-appb-000005
其中，t为自然数。
可选地，根据转速判断电机的运行状态为稳速运行状态后，还包括：
获取前七次霍尔状态的持续时间；
通过六步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
Figure PCTCN2022122971-appb-000006
Figure PCTCN2022122971-appb-000007
其中，t为自然数。
本发明实施例的有益效果：
本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，针对电机不同运行状态，给出两种滤波器以达到滤波的最佳效果，本发明实施例提供的滤波方式避免了绝对位置发生偏差从而使转子 估算位置发生偏差的情况。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1示出了本发明实施例中一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法的流程图；
图2示出了本发明实施例中的每个霍尔状态在电机运行时的持续时间的波形图；
图3示出了本发明实施例中一种计算当前理想霍尔状态持续时间的方法示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，如图1所示，包括：
步骤S10，获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间。
为方便分析，设置霍尔传感器输出180°电角度的逻辑信号(0或1)；其中，“0”为低电平；“1”为高电平。
步骤S20，根据每个霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间。
在本实施例中，获取第一霍尔状态的持续时间、第二霍尔状态的持续时间、第三霍尔状态的持续时间和第四霍尔状态的持续时间；其中，第一霍尔状态的持续时间τ(n-3)代表A相霍尔传感器触发上升沿，C相霍尔传感器触发下降沿时的持续时间；第二霍尔状态的持续时间τ(n-2)代表C相霍尔 传感器触发下降沿，B相霍尔传感器触发上升沿时的持续时间；第三霍尔状态的持续时间τ(n-1)代表B相霍尔传感器触发上升沿，A相霍尔传感器触发下降沿的持续时间；第四霍尔状态的持续时间τ(n)代表A相霍尔传感器触发下降沿，C相霍尔传感器触发上升沿的持续时间。
持续时间τ(n-3)的上升沿和持续时间τ(n-1)的下降沿对应于同一相传感器(在此处为A相霍尔传感器)的切换。
步骤S30，根据转速判断电机的运行状态。
若电机处于加减速状态，则执行步骤S401，通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间。
若电机处于稳速运行状态，则执行步骤S402，通过六步滤波结合线性外推滤波器计算当前霍尔状态的理想持续时间。
在本实施例中，本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，针对电机不同运行状态，给出两种滤波器以达到滤波的最佳效果。此外，本发明实施例提供的平均滤波方式来调整霍尔状态持续时间以矫正霍尔扇区的位置，避免了绝对位置发生偏差从而使转子估算位置发生偏差的情况。
作为可选的实施方式，三步滤波器的设置为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000008
六步滤波器的设置为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000009
Figure PCTCN2022122971-appb-000010
其中，b m为滤波器系数；M为阶数。
作为可选的实施方式，获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间，包括：
作为可选的实施方式，外推滤波法包括：
根据两倍再前一次霍尔状态持续时间与前一次霍尔状态持续时间之差获取当前霍尔状态持续时间的线性外推结果：
τ ex_l＝2τ(k-1)-τ(k-2)
其中，τ ex_l为基于两步历史进行线性外推；k为自然数。
在本实施例中，通过前两次霍尔状态时间的历史值来计算当前霍尔状态持续时间的线性外推结果，以更好地应对电机的加速和减速。
作为可选的实施方式，根据每个霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间，包括：
计算当前霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i)＝2τ(i-1)-τ(i-2)
计算前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i-1)＝2τ(i-2)-τ(i-3)
计算再前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(i-2)＝2τ(i-3)-τ(i-4)
其中，i为自然数。
作为可选的实施方式，通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
Figure PCTCN2022122971-appb-000011
Figure PCTCN2022122971-appb-000012
其中，t为自然数。
作为可选的实施方式，根据转速判断电机的运行状态为稳速运行状态后，还包括：
获取前七次霍尔状态的持续时间；
通过六步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
Figure PCTCN2022122971-appb-000013
Figure PCTCN2022122971-appb-000014
其中，t为自然数。
在具体实施例中，获取霍尔持续时间τ(n-1)、τ(n-2)、τ(n-3)、τ(n-4)的值：
τ(n-1)＝0.9ms
τ(n-2)＝0.8ms
τ(n-3)＝1.1ms
τ(n-4)＝0.8ms
当前霍尔平均持续时间：
τ ex_l(n)＝2τ(n-1)-τ(n-2)＝2*0.9-0.8＝1ms
前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(n-1)＝2τ(n-2)-τ(n-3)＝2*0.8-1.1＝0.5ms
再前一次霍尔平均持续时间：
τ ex_l(n-2)＝2τ(n-3)-τ(n-4)＝2*1.1-0.8＝1.4ms
当获取电机转速判断出电机处于非稳定运行状态时，使用三步滤波结合线性外推滤波法计算理想霍尔状态持续时间：
Figure PCTCN2022122971-appb-000015
三步滤波器为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000016
当获取电机转速判断出电机处于稳定运行状态时，获取τ(n-5)、 τ(n-6)、τ(n-7)的值：
τ(n-5)＝1ms
τ(n-6)＝0.9ms
τ(n-7)＝1.2ms
在再前一次霍尔平均持续时间的前一次霍尔平均持续时间为：
τ ex_l(n-3)＝2τ(n-4)-τ(n-5)＝2*0.8-1＝0.6ms
在再前一次霍尔平均持续时间的再前一次霍尔平均持续时间为：
τ ex_l(n-4)＝2τ(n-5)-τ(n-6)＝2*1-0.9＝1.1ms
在再前一次霍尔平均持续时间的再再前一次霍尔平均持续时间为：
τ ex_l(n-5)＝2τ(n-6)-τ(n-7)＝2*0.9-1.2＝0.6ms
使用六步滤波结合线性外推滤波法计算理想霍尔状态持续时间：
Figure PCTCN2022122971-appb-000017
六步滤波器为：
Figure PCTCN2022122971-appb-000018
由上所述，本发明实施例提供了一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，针对电机不同运行状态，给出两种滤波器以达到滤波的最佳效果，本发明实施例提供的滤波方式避免了绝对位置发生偏差从而使转子估算位置发生偏差的情况。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (7)

  1. 一种针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，包括：
    获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间；
    根据每个所述霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间；
    根据转速判断所述电机的运行状态；
    若所述电机处于加减速状态，则通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间；
    若所述电机处于稳速运行状态，则通过六步滤波结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间。
  2. 根据权利要求1所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，所述三步滤波器的设置为：
    Figure PCTCN2022122971-appb-100001
    所述六步滤波器的设置为：
    Figure PCTCN2022122971-appb-100002
    Figure PCTCN2022122971-appb-100003
    其中，b m为滤波器系数；M为阶数。
  3. 根据权利要求2所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，获取每个霍尔状态在电机运行时的持续时间，包括：
    获取第一霍尔状态的持续时间、第二霍尔状态的持续时间、第三霍尔状态的持续时间和第四霍尔状态的持续时间；
    其中，所述第一霍尔状态的持续时间τ(n-3)代表A相霍尔传感器触发上升沿，C相霍尔传感器触发下降沿时的持续时间；所述第二霍尔状态的持 续时间τ(n-2)代表所述C相霍尔传感器触发下降沿，B相霍尔传感器触发上升沿时的持续时间；所述第三霍尔状态的持续时间τ(n-1)代表所述B相霍尔传感器触发上升沿，所述A相霍尔传感器触发下降沿的持续时间；所述第四霍尔状态的持续时间τ(n)代表所述A相霍尔传感器触发下降沿，所述C相霍尔传感器触发上升沿的持续时间。
  4. 根据权利要求3所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，所述外推滤波法包括：
    根据两倍再前一次霍尔状态持续时间与前一次霍尔状态持续时间之差获取当前霍尔状态持续时间的线性外推结果：
    τ ex_l＝2τ(k-1)-τ(k-2)
    其中，τ ex_l为基于两步历史进行线性外推；k为自然数。
  5. 根据权利要求4所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，根据每个所述霍尔状态的持续时间计算当前霍尔平均持续时间、前一次霍尔平均持续时间和再前一次霍尔平均持续时间，包括：
    计算当前霍尔平均持续时间：
    τ ex_l(i)＝2τ(i-1)-τ(i-2)
    计算前一次霍尔平均持续时间：
    τ ex_l(i-1)＝2τ(i-2)-τ(i-3)
    计算再前一次霍尔平均持续时间：
    τ ex_l(i-2)＝2τ(i-3)-τ(i-4)
    其中，i为自然数。
  6. 根据权利要求5所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，通过三步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
    Figure PCTCN2022122971-appb-100004
    Figure PCTCN2022122971-appb-100005
    其中，t为自然数。
  7. 根据权利要求5所述的针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法，其特征在于，根据转速判断所述电机的运行状态为稳速运行状态后，还包括：
    获取前七次霍尔状态的持续时间；
    通过六步滤波器结合线性外推滤波法计算当前霍尔状态的理想持续时间，包括：
    Figure PCTCN2022122971-appb-100006
    Figure PCTCN2022122971-appb-100007
    其中，t为自然数。
PCT/CN2022/122971 2022-09-27 2022-09-30 针对机器人关节的霍尔位置传感器偏差信号的滤波方法 WO2024065568A1 (zh)

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