在我们深入探讨直流并励电机的世界之前，我想先和大家分享一个视角：虽然电力电子学和交流变频技术（VFD）已经取得了巨大的进步，但到了2026年，直流并励电机并没有像某些人预言的那样完全退出历史舞台。相反，在我们的工业物联网项目中，它因其独特的线性特性和控制简单性，依然占据着一席之地。在这篇文章中，我们将不仅仅是重温教科书上的定义，而是会结合2026年的最新开发理念，从工程化、智能控制以及实际生产维护的角度，重新审视这位“电力老兵”。
现代视角下的电机数学模型与代码化控制
在传统的教学中，我们往往止步于 $E_b = (\Phi ZNP) / 60A$ 这个公式。但在我们今天的工程实践中，我们需要将这些物理模型转化为可执行的代码逻辑。让我们思考这样一个场景：你正在为一个精密的传送系统编写控制固件，你需要实时估算电机的转速。
速度估算的算法实现
我们来看看如何将反电动势公式转化为实际可用的嵌入式 C 代码片段。假设我们在一个资源受限的微控制器（MCU）上运行，我们无法使用浮点运算单元（FPU），或者为了极致的优化，我们需要使用定点数运算。
// 定义电机物理常量
// 假设我们使用 Q16.16 定点数格式来表示小数
#define MOTOR_POLES_PAIRS (P) // 极对数
#define ARMATURE_CONDUCTORS (Z) // 电枢导体数
#define PATHS_PARALLEL (A) // 并联路径数
// 这是一个针对32位系统的优化函数
// 输入: back_emf_in_mV (测得的反电动势, 毫伏)
// 输出: 估算的转速 (RPM)
int32_t estimate_motor_speed_rpm(int32_t back_emf_in_mV) {
// 为了避免复杂的浮点除法，我们预先计算常数 K = 60A / (Phi * Z * P)
// 这里假设磁通量 Phi 恒定，这在并励电机中是典型特征
const int32_t K_constant = 12345; // 示例常数，实际需根据具体电机参数计算
// 使用定点数乘法来估算速度
// 注意：这里展示了工程中的整数运算保护，防止溢出
int64_t temp_calc = (int64_t)back_emf_in_mV * K_constant;
// 移位操作代替除法，提高效率
int32_t rpm = (int32_t)(temp_calc >> 16);
return rpm;
}
在这段代码中，我们利用了直流并励电机“恒磁通”的特性。正如我们在前文提到的，由于 $I{sh} \propto \Phi$ 且 $I{sh}$ 基本恒定，我们可以将磁通量视为常数。这极大地简化了我们的算法复杂度。在我们最近的一个自动化分拣项目中，正是利用这种简单的线性关系，我们得以在没有昂贵传感器的条件下实现了开环速度控制。
速度控制：迈向智能化与数字化
虽然传统的励磁变阻器和电枢电阻控制方法依然有效，但在2026年的开发环境中，我们更倾向于使用基于电力电子的PWM（脉宽调制）控制。但这带来了新的挑战：开关噪声和电磁干扰（EMI）。
现代PWM控制策略
让我们看看如何设计一个现代的速度控制系统。我们不再只是简单地转动旋钮，而是通过软件定义的波形来控制电机。
场景分析：你需要让电机在负载变化时保持严格的恒速。传统的机械调节器响应太慢。我们使用PID控制算法。
# 这是一个用于电机速度环的简化PID控制器类
# 在我们的高级开发课程中，这通常是实现“氛围编程”的绝佳案例
# 你可以直接告诉AI：“调整这个PID以减少超调”，它会帮你微调参数
class MotorSpeedController:
def __init__(self, kp, ki, kd):
self.kp = kp # 比例增益
self.ki = ki # 积分增益
self.kd = kd # 微分增益
self.prev_error = 0
self.integral = 0
def compute_pwm_duty(self, target_rpm, current_rpm, dt):
# 计算误差
error = target_rpm - current_rpm
# 积分项累积
self.integral += error * dt
# 积分限幅，防止系统不稳定
max_integral = 100
self.integral = max(min(self.integral, max_integral), -max_integral)
# 微分项计算
derivative = (error - self.prev_error) / dt
# PID 输出计算
output = (self.kp * error) + (self.ki * self.integral) + (self.kd * derivative)
# 更新状态
self.prev_error = error
return output
# 实际应用示例
# 假设我们通过 AI 辅助工具调试出了一组针对特定负载惯量的参数
controller = MotorSpeedController(kp=0.8, ki=0.05, kd=0.1)
# 在主循环中调用...
生产环境中的性能优化与陷阱
在我们将这个控制逻辑部署到生产环境时，我们遇到了一些典型的陷阱，这些是教科书上很少提及的：
- PWM频率的选择：如果PWM频率太低（例如低于1kHz），电机绕组中会产生可闻的噪音，且电流纹波过大，导致发热。在我们的实践中，我们将频率设定在20kHz以上（超声波范围），这不仅消除了噪音，还使得电枢电流更加平滑，从而提高了扭矩输出的稳定性。
- 换向器的维护：对于现代开发者来说，硬件往往是一个“黑盒”。但我们必须记住，直流并励电机最大的维护痛点在于电刷和换向器。在2026年，虽然我们有了更好的碳刷材料，但定期的检查依然是必须的。提示：在代码中加入“运行时间”计时器，基于累计运行小时数触发维护警报，这是一种典型的“数字孪生”思维在传统硬件上的应用。
故障排查与边界情况处理
在我们的开发历程中，处理过无数次电机故障。让我们总结一下你可能会遇到的最棘手的问题以及我们的解决方案。
边界情况：启动电流冲击
直流并励电机的启动电流是非常巨大的（因为没有反电动势）。如果直接全压启动，可能会导致电源跳闸甚至烧毁电枢绕组。
解决方案：我们在硬件上使用“软启动”电路，但在软件逻辑上，我们也要实现一个斜坡函数。
// 伪代码：软启动逻辑
void motor_start_sequence() {
int target_duty = 100; // 目标全速 100%
int current_duty = 0;
// 每 10ms 增加 1% 的占空比
while(current_duty < target_duty) {
set_pwm_duty_cycle(current_duty);
current_duty++;
delay_ms(10);
}
}
真实场景分析：失控故障
你可能会遇到这种情况：电机突然加速到最高速，不再受控制。这在我们的实验室里发生过。原因通常是励磁回路断路。记住直流并励电机的一个特性：如果磁通量 $\Phi$ 突然变为零（励磁回路断开），根据 $N \propto E_b / \Phi$，转速理论上会趋向无穷大。这非常危险。
2026年的最佳实践：我们设计了双重保护机制。软件上监控励磁电流 $I{sh}$，如果检测到 $I{sh} < \text{Threshold}$，立即切断电枢电源。硬件上，我们使用独立的硬件比较器来切断电路。
# 模拟励磁回路的监控逻辑
def check_field_integrity(field_current, threshold=0.1):
if field_current < threshold:
emergency_stop()
log_error("Field circuit loss detected! Potential runaway avoided.")
return False
return True
总结：2026年的技术选型思考
虽然无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）在效率和体积上占据优势，但直流并励电机凭借其成熟的成本结构、强大的过载能力以及在四象限运行（驱动和再生制动）时的可控性，依然是重型机械和教学演示的首选。
在我们的下一篇文章中，我们将探讨如何使用Agentic AI来辅助电机选型，以及如何通过机器学习算法预测直流电机的寿命。现在，当你再看到直流并励电机的电路图时，希望你能看到的不仅仅是铜线和铁芯，而是一个可以通过代码精确控制的物理实体。
让我们保持这种探索的激情，继续深入电气工程的奇妙世界吧！