家用落地扇、吊扇和風扇燈經過幾十年的發展，已經有了一定的創新，體驗上更加人性化，但依然有不少品牌商在追求性價比和產品細節的道路上競爭激烈。最近就有不少中山的吊扇、風扇燈的品牌商或者PCBA板廠找我們做無刷電機驅動方案，他們都希望能在驅動方案上有更高的性價比，同時盡可能達到不需要找定位點就能平滑啟動。

那要實現不需要找定位就能平滑啟動的無刷驅動方案，在軟件程序上用哪些方法有可能實現呢？

無傳感器FOC算法（Sensorless FOC）

1、FOC（Field-Oriented Control）算法是目前主流的無刷電機控制方法，通過矢量控制實現精確的電機轉速和扭矩控制。使用無傳感器FOC算法，可以在啟動時通過觀測電機反電動勢（Back EMF）來估算電機轉子的位置，而不需要使用位置傳感器或在啟動時尋找定位點。

2、滑模觀測器（Sliding Mode Observer, SMO）或卡爾曼濾波器（Kalman Filter）可以結合在FOC算法中，用于更精確地估算轉子位置，從而實現平滑啟動。

直接轉矩控制（DTC）

1、DTC（Direct Torque Control）**是一種控制策略，通過直接控制電機的磁鏈和轉矩來實現快速響應。這種方法可以有效地避免啟動時的抖動，適合應用在需要平滑啟動的場合。

初始位置檢測技術

1、在無感啟動之前，可以通過一些電壓注入技術來初步檢測轉子的位置，這樣可以在啟動的瞬間獲得較好的初始位置，從而實現更平滑的啟動。

2、高頻信號注入法是常用的一種方法，通過在電機中注入高頻信號來估算初始位置。

智能控制算法

人工智能算法例如神經網絡或模糊邏輯控制器可以用來學習并優化啟動過程中的電機控制參數，從而實現更平滑和穩定的啟動。

使用專用的MCU或DSP

選擇支持無感FOC算法的MCU或DSP，比如我們公司訂制的電機控制芯片。帶有優化的啟動算法，可以幫助你實現無定位點平滑啟動。

調試與仿真軟件

你可以使用MATLAB/Simulink來仿真和優化你的無感FOC算法，在仿真環境中驗證電機的啟動性能，再將算法部署到實際硬件上。

綜合建議

無感FOC控制算法搭配滑模觀測器或卡爾曼濾波器進行轉子位置估算。

使用高性能的電機控制MCU，如ST的STM32系列，搭配其MCU開發庫中的Motor Control SDK。

在實際電機應用前，使用MATLAB/Simulink等工具進行仿真。