专利汇可以提供音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种音圈 马 达 驱动器 驱动 电流 分段控制 电路 ,根据音圈马达驱动器的驱动对象的不同行程的电流驱动事件,按照不同行程的相应起始电流和结束电流,自动选择所对应区段采用的控制电流曲线,分段分区域控制音圈马达驱动器的驱动电流,应用于驱动对象产品的整个工作过程,可以采用多种类型的驱动电流的电流曲线,能使驱动对象的运动快速、稳定且 精度 高。,下面是音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路专利的具体信息内容。
1.一种音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,其包括参数控制寄存器模块、分段分区算法模块、存储器模块、电流曲线产生模块;
所述参数控制寄存器模块包括第一寄存器、第二寄存器;
第一寄存器用于寄存当前电流值,第二寄存器用于寄存目标电流值;
第一寄存器初始状态寄存默认当前电流值;
所述参数控制寄存器模块,用于接受外部写操作指令,向第二寄存器写入目标电流值;
所述参数控制寄存器模块,并在向第二寄存器写入目标电流值结束后,先发送查表启动信号到所述分段分区算法模块,然后发送启动曲线信号到所述电流曲线产生模块,然后将所述第一寄存器的当前电流值更新为第二寄存器中的目标电流值;
所述存储器模块,存储有分段曲线类型查找表、经验数据;
所述分段曲线类型查找表,为当前电流、目标电流、设定电流曲线类型的对应表,不同的当前电流同目标电流的组合分别对应于一种设定电流曲线类型;
所述经验数据,为各种电流曲线类型所对应的曲线参数;
所述分段分区算法模块,接收到查表启动信号后,根据所述曲线参数寄存器的第一寄存器寄存的当前电流值,以及第二寄存器中寄存的目标电流值,从所述存储器模块的分段曲线类型查找表查找相应的电流曲线类型,输出相应电流曲线类型的相应经验数据到所述电流曲线产生模块;
所述电流曲线产生模块,接收到所述启动曲线信号后,根据相应电流曲线类型的相应经验数据,输出对应的音圈马达驱动器驱动电流的电流曲线。
2.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述曲线参数包括曲线形态、步长、单步执行时间。
3.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其产生的音圈马达驱动器驱动电流的电流曲线,用于控制驱动手机摄像头的运动。
4.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其产生的音圈马达驱动器驱动电流的电流曲线,用于控制驱动半导体硅片搬运机机械手的运动。
5.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述参数控制寄存器模块,还用于接受外部读操作指令,向读操作指令发出设备返回读操作结果。
6.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述读操作结果为第一寄存器的寄存值或第二寄存器的寄存值。
7.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述第一寄存器初始状态寄存的默认当前电流值为0。
8.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述参数控制寄存器模块,还用于接受外部写操作指令,向第一寄存器写入当前电流值。
9.根据权利要求1所述的音圈马达驱动器驱动电流分段控制电路,其特征在于,所述经验数据,是基于实物运行测试或者仿真测试得到。
标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
---|---|---|
一种提高四探针RS测试准确性的方法 | 2020-05-08 | 1002 |
一种硅片生产用切片装置 | 2020-05-08 | 720 |
一种硅片晶圆划片后检测工艺 | 2020-05-11 | 58 |
N型电池及其选择性发射极的制备方法、以及N型电池 | 2020-05-08 | 937 |
一种减少绕镀和色差的PERC太阳能电池制作方法 | 2020-05-08 | 527 |
一种单晶硅片的处理方法及其单晶硅片和太阳能电池 | 2020-05-08 | 37 |
太阳能电池组件生产方法及太阳能电池组件 | 2020-05-08 | 778 |
利用管式PECVD制备背面全钝化接触太阳电池的方法及背面全钝化接触太阳电池 | 2020-05-08 | 427 |
一种氮化硼封装的二维有机-无机异质结 | 2020-05-08 | 246 |
一种硅片检测装置以及太阳能电池生产线 | 2020-05-08 | 560 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台,是提供专利分析,专利查询,专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据,免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析,涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度,系统通过AI智能系统对图表进行解读,只需1分钟,一键生成行业专利分析报告。