中微单片机开发高压FOC油烟机方案,三芯片架构的工程权衡与FOC原理深度解析

中微半导高压FOC油烟机方案：为什么用三芯片？FOC原理全解析

一、为什么油烟机需要 FOC？

传统油烟机用交流电机或方波驱动的直流电机，转速固定或只能分档调节。问题有三个：

• 风压不稳：公共烟道压力波动时，转速下降，排烟效果变差。
• 噪音大：方波驱动的转矩脉动在低速时尤其明显，叶轮共振产生异响。
• 清洗难：叶轮需要定期低速运转配合加热除油，但方波驱动在 75rpm 级别无法稳定控制。

FOC（磁场定向控制）把电机电流分解成磁场和转矩两个分量分别控制，转矩脉动小、效率高、调速范围宽。对油烟机来说，FOC 带来的实际收益是：恒风压、低噪音、能跑到 75rpm 清洗。

中微半导这套方案，就是围绕这三个收益设计的。

二、三芯片架构的工程权衡

市面上常见的油烟机变频方案分三种路线。中微半导选了最复杂的一种：三芯片。

路线	典型做法	优势	代价
单芯片	一颗 MCU 同时跑 FOC、系统调度、触控	BOM 最省、PCB 最小	FOC 吃满算力，触控抗扰受电机噪声影响
双芯片	电机 MCU + 主控/触控 MCU	电机控制独立	触控仍受电机噪声干扰
三芯片（本方案）	电机 SoC + 主控 + 触控各一颗	三类任务物理隔离，各芯片固件可独立开发验证	PCB 面积大、BOM 成本高、芯片间通信需额外设计

三芯片的核心价值是任务隔离：

• FOC 算法在 CMS32M6610 里跑，不占用主控算力。
• 触控抗扰在 CMS80F7326 里做，独立于电机噪声。
• 整机调度和故障保护在 CMS80F2316 里处理，不受换相中断影响。

但代价是真实的：三颗芯片需要通信协议设计、PCB 走线更密、去耦电容更多、烧录和测试工序更复杂。对于年产量低、成本敏感的项目，这些成本可能抵消掉任务隔离的收益。

三芯片规格对比

参数	CMS32M6610	CMS80F7326	CMS80F2316
内核	ARM Cortex-M0+	增强型 1T 8051	增强型 1T 8051
主频	64MHz	未提供	未提供
Flash	32KB	16KB	16KB
RAM	8KB SRAM	1KB RAM	1KB XRAM
ADC	12bit 1.2Msps	18 通道 12 位	18 通道 12 位
PWM	6 通道增强型	未提供	6 通道增强型
模拟外设	PGA、ACMP	未提供	OPA、PGA、ACMP
触摸	未提供	最多 18 通道，CS 动静态 10V	未提供
LED 驱动	未提供	恒流点阵/矩阵，无需串阻	未提供
通信	I²C / UART	未提供	I²C / UART / SPI（数字功能全映射）
工作电压	2.5~5.5V	2.5~5.5V	2.1~5.5V
工作温度	-40~105℃	未提供	未提供
特殊	符合 IEC/UL60730 安规	未提供	低功耗模式及 96bit 唯一 ID

芯片实拍与封装

三、FOC 原理：从三相电流到转矩控制

FOC 的核心思想一句话可以概括：把三相交流电机的定子电流，通过坐标变换，分解成两个直流量——一个控制磁场，一个控制转矩。然后像控制直流电机一样，分别控制这两个量。

为什么可以这样分解？因为三相电机的定子电流在空间上合成一个旋转矢量。如果我们站在转子的角度去看这个矢量（也就是跟着转子一起旋转的坐标系），它就变成了两个不动的分量：

• Id（d 轴电流）：沿转子磁场方向，控制磁场强弱。对于表贴式永磁电机，通常让 Id = 0，因为永磁体已经提供磁场，不需要额外励磁。
• Iq（q 轴电流）：垂直于转子磁场方向，控制转矩大小。Iq 越大，转矩越大。

这样，控制三相交流电机的转矩，就变成了控制两个直流变量。这是 FOC 最核心的洞察。

坐标变换链路：Clarke → Park → PI → 反 Park → SVPWM

FOC 的完整运算链路分为五步：

第一步：Clarke 变换（三相 → 两相静止）

把三相电流 Ia、Ib、Ic 投影到两相静止坐标系（α-β 坐标系）。因为 Ia + Ib + Ic = 0，所以只需要两个方程：

Iα = Ia
Iβ = (Ia + 2·Ib) / √3

物理意义：三相绕组在空间上相差 120°，Clarke 变换把这三个量合成一个在平面上的矢量，用两个正交分量 Iα、Iβ 表示。这一步只是坐标系的简化，频率不变，仍然是交流量。

第二步：Park 变换（两相静止 → 两相旋转）

把 α-β 坐标系下的量，旋转到跟随转子旋转的 d-q 坐标系。旋转角度 θ 就是转子的电角度：

Id =  Iα·cosθ + Iβ·sinθ
Iq = -Iα·sinθ + Iβ·cosθ

物理意义：这一步是 FOC 的关键。站在转子的角度看，原本旋转的电流矢量变成了两个静止的分量 Id 和 Iq。Id 管磁场，Iq 管转矩。θ 由无感观测器估算得到，不依赖霍尔传感器。

第三步：PI 调节（电流环）

Id 和 Iq 都是直流量，可以和给定值直接比较，用 PI 调节器消除误差：

Vd = Kp·(Id_ref - Id) + Ki·∫(Id_ref - Id)dt
Vq = Kp·(Iq_ref - Iq) + Ki·∫(Iq_ref - Iq)dt

物理意义：Id_ref 通常设为 0（不让电流去励磁），Iq_ref 由速度环输出决定（要多大转矩就给多大 Iq）。PI 调节器输出 Vd、Vq，也就是 d-q 坐标系下需要施加的电压。

第四步：反 Park 变换（两相旋转 → 两相静止）

把 Vd、Vq 转回 α-β 坐标系，因为 SVPWM 需要在静止坐标系下生成：

Vα = Vd·cosθ - Vq·sinθ
Vβ = Vd·sinθ + Vq·cosθ

第五步：SVPWM 生成（两相静止 → 三相 PWM）

根据 Vα、Vβ 判断电压矢量所在的扇区，计算相邻两个基本矢量的作用时间，合成目标电压矢量。最终输出六路 PWM 信号驱动三相逆变桥。

SVPWM 相比正弦 PWM，直流母线电压利用率提高约 15%，谐波更少，转矩脉动更低。

【配图 6】FOC 坐标变换链路图 建议绘制：三相电流 Ia/Ib/Ic → Clarke → Iα/Iβ → Park → Id/Iq → PI → Vd/Vq → 反 Park → Vα/Vβ → SVPWM → 六路 PWM。左侧标注"交流量"，右侧标注"直流量"，中间标注"θ 来自无感观测器"。

无感观测器：θ 从哪里来？

FOC 需要知道转子电角度 θ，才能做 Park 变换和反 Park 变换。有霍尔传感器时，θ 直接读取。无感方案没有霍尔，θ 必须通过观测器估算。

常见方法有三种：

方法	原理	适用转速	优缺点
反电动势法	反电动势幅值与转速成正比，通过检测反电动势过零点估算 θ	中高速（>5% 额定转速）	算法简单，低速失效
滑模观测器（SMO）	构造滑模面，用电流误差驱动观测器收敛，从等效控制量中提取反电动势	中高速	鲁棒性强，低速抖动
高频注入法	注入高频电压信号，利用凸极效应检测转子位置	零速至低速	低速有效，增加损耗和噪声

油烟机方案的典型做法是：启动阶段用高频注入或开环拖动，转速升高后切换到反电动势观测器或滑模观测器。这就是"三段式启动"的来源。

三段式启动：从静止到闭环

无感 FOC 最难的环节是启动。静止时反电动势为零，观测器无法估算 θ。所以需要分三步：

1. 预定位：给定一个固定角度，通电两相，把转子强行拉到已知位置。持续几百毫秒。
2. 开环加速：按预设斜坡逐步增加换相频率，电机跟随旋转。此时电流大、效率低，但能建立反电动势。
3. 闭环切换：当反电动势足够大、观测器收敛后，切换到闭环 FOC。此时 Id/Iq 由 PI 调节器控制。

切换条件通常是：观测器估算的转速与开环给定转速误差小于阈值，且持续 N 个周期。如果切换失败，退回开环重试。

核心代码示例

示例1：FOC 主中断服务程序（电流环 + SVPWM）

// FOC 控制结构体（示例）
typedef struct {
    float Ia, Ib, Ic;       // 三相电流
    float Ialpha, Ibeta;    // Clarke 变换输出
    float Id, Iq;           // Park 变换输出
    float Vd, Vq;           // PI 调节输出
    float Valpha, Vbeta;    // 反 Park 变换
    float Theta;            // 电角度（来自观测器）
    float Speed;            // 转速
    float IqRef;            // q 轴电流给定（来自速度环）
    float DutyA, DutyB, DutyC;
} FOC_Handle;

FOC_Handle foc;

// FOC 主中断（PWM 周期中断触发，16KHz）
void FOC_ISR(void) {
    // 1. 读取相电流
    foc.Ia = ADC_ReadPhaseA() * CURRENT_SCALE;
    foc.Ib = ADC_ReadPhaseB() * CURRENT_SCALE;
    foc.Ic = -foc.Ia - foc.Ib;  // 基尔霍夫定律

    // 2. Clarke 变换
    foc.Ialpha = foc.Ia;
    foc.Ibeta  = (foc.Ia + 2.0f * foc.Ib) * ONE_BY_SQRT3;

    // 3. Park 变换
    float sin_t = sinf(foc.Theta);
    float cos_t = cosf(foc.Theta);
    foc.Id =  foc.Ialpha * cos_t + foc.Ibeta * sin_t;
    foc.Iq = -foc.Ialpha * sin_t + foc.Ibeta * cos_t;

    // 4. 电流环 PI（Id_ref = 0）
    float err_d = 0 - foc.Id;
    static float integral_d = 0;
    integral_d += err_d * KI_CUR;
    foc.Vd = err_d * KP_CUR + integral_d;

    float err_q = foc.IqRef - foc.Iq;
    static float integral_q = 0;
    integral_q += err_q * KI_CUR;
    foc.Vq = err_q * KP_CUR + integral_q;

    // 5. 反 Park 变换
    foc.Valpha = foc.Vd * cos_t - foc.Vq * sin_t;
    foc.Vbeta  = foc.Vd * sin_t + foc.Vq * cos_t;

    // 6. SVPWM 生成
    SVPWM_Calc(foc.Valpha, foc.Vbeta, &foc.DutyA, &foc.DutyB, &foc.DutyC);

    // 7. 更新 PWM
    PWM_SetDuty(PWM_CH_A, foc.DutyA);
    PWM_SetDuty(PWM_CH_B, foc.DutyB);
    PWM_SetDuty(PWM_CH_C, foc.DutyC);
}

示例2：无感观测器（滑模观测器简化版）

// 滑模观测器（SMO）简化示例
typedef struct {
    float Ialpha_hat, Ibeta_hat;    // 估算电流
    float Ealpha_hat, Ebeta_hat;    // 估算反电动势
    float Theta_hat;                // 估算电角度
    float Speed_hat;                // 估算转速
    float Theta_prev;
} SMO_Handle;

SMO_Handle smo;

void SMO_Update(float Ialpha, float Ibeta, float Valpha, float Vbeta) {
    // 1. 电流观测器
    float err_a = Ialpha - smo.Ialpha_hat;
    float err_b = Ibeta  - smo.Ibeta_hat;

    // 2. 滑模控制项（sign 函数）
    float Z_a = (err_a > 0) ? K_SLIDE : -K_SLIDE;
    float Z_b = (err_b > 0) ? K_SLIDE : -K_SLIDE;

    // 3. 电流状态方程
    smo.Ialpha_hat += (Valpha - R_S * smo.Ialpha_hat - Z_a) * DT / L_S;
    smo.Ibeta_hat  += (Vbeta  - R_S * smo.Ibeta_hat  - Z_b) * DT / L_S;

    // 4. 低通滤波提取反电动势
    smo.Ealpha_hat += (Z_a - smo.Ealpha_hat) * LPF_FC;
    smo.Ebeta_hat  += (Z_b - smo.Ebeta_hat)  * LPF_FC;

    // 5. 从反电动势提取角度和转速
    smo.Theta_hat = atan2f(-smo.Ealpha_hat, smo.Ebeta_hat);
    smo.Speed_hat = (smo.Theta_hat - smo.Theta_prev) / DT;
    smo.Theta_prev = smo.Theta_hat;

    // 6. 角度补偿（低通滤波引入的相位延迟）
    smo.Theta_hat += atanf(smo.Speed_hat * LPF_FC_INV);
}

示例3：三段式启动状态机

typedef enum {
    STATE_IDLE,
    STATE_PRE_POSITION,
    STATE_OPEN_LOOP,
    STATE_CLOSED_LOOP,
    STATE_FAULT
} MotorState;

MotorState state = STATE_IDLE;
uint32_t openloop_timer = 0;

void Motor_Startup(void) {
    switch(state) {
        case STATE_IDLE:
            state = STATE_PRE_POSITION;
            break;

        case STATE_PRE_POSITION:
            // 固定角度通电，将转子拉到已知位置
            FOC_SetAngle(0);
            FOC_SetDuty(0.3);
            if (++openloop_timer > 500) {  // 500ms
                openloop_timer = 0;
                state = STATE_OPEN_LOOP;
            }
            break;

        case STATE_OPEN_LOOP:
            // 开环加速：按斜坡增加频率和占空比
            FOC_SetAngle(foc.Theta + OPEN_LOOP_STEP);
            FOC_SetDuty(0.3 + openloop_timer * 0.001);
            // 判断是否切换到闭环
            if (SMO_IsConverged() && foc.Speed > SPEED_THRESHOLD) {
                state = STATE_CLOSED_LOOP;
            }
            openloop_timer++;
            break;

        case STATE_CLOSED_LOOP:
            // 闭环运行，由 FOC_ISR 处理
            break;

        case STATE_FAULT:
            PWM_EmergencyStop();
            break;
    }
}

示例4：过流保护中断

// 过流保护中断（硬件比较器触发）
void OverCurrent_ISR(void) {
    PWM_EmergencyStop();       // 立即关闭 PWM
    fault_flag = FAULT_OVER_CURRENT;
    state = STATE_FAULT;
}

四、CMS32M6610 的外设如何支撑 FOC

FOC 运算链路需要三类外设配合：

FOC 环节	所需外设	CMS32M6610 配置
相电流采样	高速 ADC + 采样电阻/运放	12bit 1.2Msps ADC + 内置 PGA
转子位置估算	比较器 + ADC	ACMP + 12bit ADC
PI 调节运算	乘法器 + 中断响应	64MHz Cortex-M0+
SVPWM 输出	互补 PWM + 死区	6 通道增强型 PWM
过流保护	硬件比较器	ACMP + 内置 PGA

工程含义：这些外设组合使 CMS32M6610 能以单芯片完成电流采样、FOC 运算和 PWM 驱动，减少外围器件数量和 PCB 面积。对于 350W 以内的油烟机电机，单芯片方案的外设够用。

五、方案关键参数与来源

参数	数值	来源
输入电压	310Vac	官方方案页
最大功率	350W	官方方案页
PWM 开关频率	16KHz	官方方案页
控制方式	无感单电阻/双电阻 FOC	官方方案页
控制环	速度环 + 功率环	官方方案页
运行功耗	70uA/MHz	官方方案页
最低转速	75rpm（清洗模式）	官方方案页
启动成功率	100%	官方方案页
顺风/逆风启动	支持高速顺风与强逆风启动，无二次抖振	官方方案页
恒功率恒力矩	支持	官方方案页
深度睡眠模式	支持	官方方案页

建议从官方方案页截取，展示强逆风工况下的启动过程，标注二次抖振抑制效果。

【配图 8】正常运行波形

六、这套方案适合谁，不适合谁

适合

• 中高端家用油烟机：需要恒风压、低噪音、低速清洗功能的产品。
• 已有 FOC 开发经验的团队：三芯片架构需要电机控制、系统调度、触控三块固件独立开发，团队需要有对应能力。
• 产量足够摊薄三芯片成本的项目：三芯片的 BOM 成本高于单芯片，产量低时不划算。
• 对触控抗扰要求高的场景：厨房油污水汽环境，触控误触发是常见投诉点。

不适合

• 成本极度敏感的低端油烟机：单芯片方波方案足够，不需要 FOC。
• 350W 以上的商用油烟机：方案功率上限 350W，超出范围需要另选方案。
• 没有 FOC 开发经验的团队：FOC 算法、无感观测器、三段式启动都需要电机控制经验，学习成本不低。
• PCB 空间极度受限的产品：三芯片占用的 PCB 面积明显大于单芯片。

七、常见问题 FAQ

选购类

技术类

应用类

八、参考文献

1. 中微半导. 高压 FOC 油烟机方案[EB/OL]. https://www.mcu.com.cn/about-news/1034.html, 2026-09-18.
2. 中微半导. CMS32M66xx 系列数据手册[EB/OL]. 中微半导官网.
3. 中微半导. CMS80F2316 数据手册[EB/OL]. 中微半导官网.
4. 中微半导. CMS80F7326 数据手册[EB/OL]. 中微半导官网.

九、获取样品与技术支持