【技术实现步骤摘要】
本申请涉及马达，尤其涉及一种马达驱动方法、马达模型生成方法及电子设备。
技术介绍
1、马达在手机、手柄、平板电脑、智能手表等电子设备中被广泛应用，例如，在用户使用电子设备时，触发了某个振动场景，则电子设备会驱动马达进行振动。在马达振动过程中，由于马达自身属性，在马达的驱动波形结束后(比如如图1所示的短振驱动波形)，马达还会有一段时间的尾振(比如图2部分的马达振动波形)，这种尾振会影响用户体验。
2、一些方案中，一般会为马达建立相关的模型，实时预测马达的输出，并在需要马达停止转动时，根据模型获得一个刹车信号，该刹车信号能够及时向马达输出一个反驱动脉冲，以抵消这种尾振。具体方式为：首先根据马达的基本参数构建出线性马达的等效电路模型，其中，马达基本参数包括，马达的轴直径、空转电流、效率和尺寸等。然后分别根据基尔霍夫定律和牛顿第二定律建立电学方程和力学方程，消除中间变量电流，得到输入电压和输出马达位移之间的系统微分方程，最后通过拉普拉斯变换得到马达系统的传递函数，即马达系统对应的用于减小尾振的模型。在马达尾振时，基于马达尾振的输出，利用传递函数预测出马达的刹车信号，从而对马达进行刹车，消除尾振。
3、但是，上述方案用于构建系统微分方程的马达基本参数的精度要求较高。前期需要通过对马达测试获得这些马达基本参数，工作量大，而且只要有其中一个参数获得不准，都会给马达模型的预测数据带来较大误差，导致马达模型推导出的刹车信号不能完全使马达停止，或者驱动马达反向振动，使得马达尾振难以消除。
技术实现
1、本申请的目的在于提供一种马达驱动方法、马达模型生成方法及电子设备。
2、本申请的第一方面提供了一种马达驱动方法，该方法包括：获取马达的尾振数据，尾振数据包括停止驱动马达后，马达振动产生的输出信号；基于尾振数据和马达模型确定减振信号；马达模型基于马达的振动数据训练生成，马达模型用于反映马达的输入信号和输出信号之间的关系；基于减振信号驱动马达停止振动。
3、可以理解，马达在驱动波形结束后，还会自由振动一段时间。通过马达模型以及采集到的马达尾振数据，可以反向推导出马达的刹车信号，即减振信号。通过本申请的方法，采用基于马达的驱动信号和输出数据建立的精确度较高的马达模型获取减振信号，能够有效减小尾振，此外，在建立马达模型时，不需要获得马达的各种参数，有效减小建立马达模型的工作量。
4、在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：马达的振动数据包括：马达振动时的第一输出数据，第一输出数据包括位移和/或振动量和/或加速度数据。
5、在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：马达模型基于马达的振动数据训练生成，包括：获取马达的输入数据，以及马达对应输入数据产生的第一输出数据；对第一输出数据低通滤波，获得第二输出数据；将输入数据以及第二输出数据输入第一模型，对第一模型训练，获取第二模型，将第二模型作为马达模型。
6、可以理解，输入数据即为马达的驱动信号，第一输出数据可以是采集到的马达振动量数据，对马达的振动量数据低通滤波后可以得到第二输出数据。第一模型为马达的初始模型，通过马达的输入数据和第二输出数据对初始模型训练，即可得到能够描述马达输入数据与第二输出数据之间关系的模型即为第二模型，也就是马达模型。
7、在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括，马达模型为：
8、a(q)×z(k)＝b(q)×x(k)+e(k)
9、其中，z(k)为第二输出数据，x(k)为马达的输入数据，a(q)和b(q)为模型参数，q为模型阶次，e(k)为误差。
10、在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括，在检测到马达的环境信息变化时，对当前马达模型进行校正，获取校正后的马达模型。
11、可以理解，马达振动环境变化过大时，马达模型在新环境下并不能很好的预测马达的输出数据，因此基于本申请的方案可以重新校正马达模型，使马达模型的输出更加准确。
12、在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括，获取第一驱动波形驱动马达振动时的振动数据；基于第一驱动波形驱动马达振动时的振动数据和马达模型确定马达的第二驱动波形。
13、可以理解，第一驱动波形也可以是马达的输入数据，第一驱动波形包括不同频率的驱动波形，该驱动波形可以是理论值，通过马达模型可以根据第一驱动波形计算出不同频率波形对应马达的振动量数据，可以采集马达最大振动量对应的第一驱动波形作为马达的最优驱动波形，即为第二驱动波形。
14、本申请的第二方面提供了一种马达模型生成方法，包括以下步骤，获取马达的输入数据，以及马达对应输入数据产生的第一输出数据；对第一输出数据低通滤波，获得第二输出数据；将输入数据以及第二输出数据输入第一模型，对第一模型训练，获取第二模型，将第二模型作为马达模型。
15、可以理解，在建立马达模型的时候，只需要采集马达的输入数据和第一输出数据即可，输入数据可以是驱动信号，驱动波形等，第一输出数据可以是马达的加速度、位移或者振动量数据。通过对第一输出数据低通滤波即可获得第二输出数据。第一模型为马达模型的初始模型，需要经过输入数据和第二输出数据训练才能获得符合马达的第二模型，即为马达模型。
16、在上述第二方面的一种可能的实现中，上述方法还包括，第一输出数据包括位移和/或振动量和/或加速度数据。
17、本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括，传感器组件，用于获取马达的尾振数据；控制电路，用于基于尾振数据和马达模型确定减振信号；其中，马达模型基于马达的振动数据训练生成，马达模型用于反映马达的输入信号和输出信号之间的关系。驱动芯片，用于基于减振信号驱动马达停止振动。
18、可以理解，控制电路中存储有马达模型，传感器组件可以是加速度计，加速度计采集到马达的尾振数据可以将其输入到控制电路中，由马达模型推导住刹车信号，从而驱动马达振动，减小马达的尾振，使马达快速停止。
19、本申请的第四方面提供了一种电子设备，包括，控制电路，用于输出驱动信号；驱动芯片，用于根据驱动信号驱动马达振动；传感器组件，用于采集马达的第一输出数据；控制模块，用于对第一输出数据低通滤波，获得第二输出数据；控制模块还用于将驱动信号以及第二输出数据输入第一模型，对第一模型训练，获取第二模型，将第二模型作为马达模型。
20、可以理解，在建立马达模型的过程中，可以采集控制电路发出的驱动信号即为输入数据。传感器组件可以是加速度计，其采集的第一输出数据可以是马达的振动量数据，对马达的振动量数据低通滤波生成第二输出数据。由控制模块对马达模型进行训练：控制模块将第一模型，即初始的马达模型经过驱动信号以及第二输出数据训练后能够得到符合马达的第二模型，即马达模型。
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1.一种马达驱动方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述马达的振动数据包括：所述马达振动时的第一输出数据，所述第一输出数据包括位移和/或振动量和/或加速度数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述马达模型基于所述马达的振动数据训练生成，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述马达模型为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，还包括：获取第一驱动波形驱动所述马达振动时的振动数据；
7.一种马达模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一输出数据包括位移和/或振动量和/或加速度数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括，
10.一种电子设备，其特征在于，包括，
【技术特征摘要】
1.一种马达驱动方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述马达的振动数据包括：所述马达振动时的第一输出数据，所述第一输出数据包括位移和/或振动量和/或加速度数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述马达模型基于所述马达的振动数据训练生成，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述马达模型为：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：童小彬，
申请(专利权)人：上海艾为电子技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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