风洞悬浮球：基于RT-Thread与MCXA156的简单控制实践 | 技术集结

目录

 

项目概述

 

硬件选型与连接

 

软件架构设计

 

VL53L0X配置

 

风扇控制 (PWM)

 

控制算法

 

远程监控

 

OLED数据显示

 

有待改进的地方

 

项目源码

 

直播回放

1 项目概述

本项目基于 RT-Thread实时操作系统 和 NXP FRDM-MCXA156 开发板，构建了一个能够将乒乓球稳定悬浮在预定高度的控制系统。配备了本地数据显示屏和远程Web监控界面，构成了一个功能相对完整的嵌入式系统。

项目核心功能：

高度测量： 通过 VL53L0X ToF激光测距传感器，系统能够以毫米级精度实时获取乒乓球的高度。

复合控制算法： 考虑到管道内风的非线性特性，我没有采用单一的PID控制器，而是使用简单的 PID + 前馈 + 增益调度 的复合控制策略，以适应不同目标高度下的系统动态变化。

多任务并发处理： 基于RT-Thread的多线程架构，将核心控制、OLED显示、网络通信等任务分离到不同的线程中，确保了控制任务的实时性不受其他功能影响。

远程监控与人机交互： 系统通过 RW007 Wi-Fi模块接入局域网，并借助一个Python WebSocket代理，将数据实时推送到Web前端。用户可以在浏览器上观察高度、目标等参数的实时曲线，并可远程下发指令，调整悬浮的目标高度。

本文将详细剖析该系统的硬件选型、软件架构、核心算法实现以及开发过程中遇到的挑战与解决方案，希望能为对嵌入式控制系统感兴趣的开发者提供一些参考和启发。

2 硬件选型与连接

2.0 材料准备

管道：亚克力管子（外径50mm 厚度2mm 内孔46mm 长50cm ）

出风口罩：随便找一个饮料瓶，剪掉上半，底部戳几个洞，罩在管道一侧，用于稳定管道末端风速并防止小球飞出

风扇：pwm 4线风扇（12v18000转 4线）

降压稳压模块：12v转5v，要有12v输出和5v输出，注意共地

2.1 核心控制器：NXP FRDM-MCXA156

性能： 搭载 ARM Cortex-M33 内核，主频高达 96MHz，为复杂的控制算法和多线程应用提供了充足的算力。

外设： 内置多个 I2C, SPI, PWM, UART 等接口，可以轻松连接本项目所需的各种外设，无需额外的扩展板。

生态： NXP官方提供了完善的SDK和文档支持，同时RT-Thread也对其有良好的适配，大大降低了开发门槛。

2.2 各功能模块

组件	型号	作用	选型理由
高度传感器	VL53L0X	ToF激光测距	提供毫米级、高频率的距离测量，不受环境光干扰，是本项目精确控制的基础。
执行器  (风扇)	YS4028B12H	产生上升气流	4028尺寸的暴力风扇，支持PWM调速，能够提供足够大的风量来托起乒乓球。
显示屏	SSD1306	128x64 OLED	I2C接口，功耗低，体积小，方便在本地实时显示关键数据，便于调试。
Wi-Fi模块	RW007	网络通信	RT-Thread生态中常见的Wi-Fi模块，驱动成熟，可以方便地让设备接入网络。

2.3 硬件连接详情

所有模块与 FRDM-MCXA156 开发板的连接如下表所示。

组件	开发板引脚	备注
PWM风扇 (YS4028B12H)	P3_6	连接到 FLEXPWM0_A0，用于PWM调速
ToF传感器 (VL53L0X)	P0_22 (SCL), P0_23 (SDA),P2_0(XSHUT)	软件I2C总线和开关控制
OLED屏幕 (SSD1306)	P1_9 (SCL), P1_8 (SDA)	硬件I2C总线 (LPI2C2)，配置参考SSD1306配置
Wi-Fi模块 (RW007)	(SPI)	连接到 LPSPI1，配置参考rw007配置
调试串口	P0_2 (RX), P0_3 (TX)	连接到 LPUART0
工作指示灯	P3_12	GPIO输出

3 软件架构设计

本项目的软件核心是运行在MCXA156上的RT-Thread嵌入式固件，它与PC端的Python代理脚本和Web前端共同构成一个完整的监控系统。

3.1 整体架构图

下图展示了系统的三个主要部分（嵌入式设备、中间代理、用户端）以及它们之间的数据流和交互关系。

3.2 工作流程详解

数据采集与控制 (主控制线程): 系统核心，该线程以 20ms 的周期运行，在每个周期内：

通过I2C总线读取 VL53L0X 传感器的高度数据。

根据当前高度和斜坡化的目标高度，执行 PID + 前馈 + 增益调度 算法，计算出最终的风扇PWM占空比（转速）。

调用PWM驱动，更新风扇转速。

将当前高度、目标高度等状态信息写入全局变量，供其他线程使用。

本地显示 (OLED显示线程): 该线程独立于主控制循环，它定期从全局变量中读取最新的系统状态，并将其格式化后显示在 SSD1306 屏幕上。

远程通信 (Websocket代理):

PC上运行的 websocket_proxy.py 脚本一方面通过TCP连接到设备的TCP服务器，另一方面启动一个WebSocket服务等待Web浏览器的连接。代理脚本定期向设备发送 get_status 命令，设备执行该命令后，会返回一个包含所有状态信息的JSON字符串。脚本解析此字符串，并通过WebSocket将其推送给前

4 VL53L0X配置

可以直接使用vl53l0x这个软件包

4.1 软件包的启用与配置

启用软件包：在  RT-Thread online packages ---> peripheral libraries and drivers ---> sensors drivers --->  中，勾选  [*] VL53L0X Time of flight(TOF) sensor. 。

sensor_v1驱动：勾选  [*] Enable sensor_v1 divce framework  并启用sample。

配置I2C总线：使用软件I2C，配置如下

修改一下sample：

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MSH_CMD_EXPORT(read_distance_sample, read distance sample);staticintrt_hw_vl53l0x_port(void){    structrt_sensor_configcfg;    cfg.intf.dev_name = "i2c1";         /* i2c bus */    cfg.intf.user_data = (void *)0x29;    /* i2c slave addr */    rt_hw_vl53l0x_init("vl53l0x", &cfg, 64);/* xshutdown ctrl pin */    return RT_EOK;}INIT_COMPONENT_EXPORT(rt_hw_vl53l0x_port);// 在vl53l0x_sensor_v1.c中#define    VL53L0X_I2C_BUS            "i2c1"        /* i2c linked */

4.2 应用层调用

配置完成后，VL53L0X 传感器就被注册为RT-Thread系统中一个名为 tof_vl53l0x 的标准设备（要把RT_NAME_MAX改大一点才能显示完全）。在 main.c 中，我们只需通过标准设备接口即可与之交互，代码非常简洁：

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/* --- main.c --- */// 1. 查找并打开设备rt_device_t tof_dev = rt_device_find("tof_vl53l0x");rt_device_open(tof_dev, RT_DEVICE_FLAG_RDONLY);// 2. 在主循环中读取数据structrt_sensor_datasensor_data;rt_size_t res = rt_device_read(tof_dev, 0, &sensor_data, 1);// 3. 获取毫米为单位的距离值current_height = sensor_data.data.proximity;

5 风扇控制 (PWM)

参考Servo_sg90库，改一改就能用，当然也可以直接操作pwm

5.1 引脚配置

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MSH_CMD_EXPORT(read_distance_sample, read distance sample);staticintrt_hw_vl53l0x_port(void){    structrt_sensor_configcfg;    cfg.intf.dev_name = "i2c1";         /* i2c bus */    cfg.intf.user_data = (void *)0x29;    /* i2c slave addr */    rt_hw_vl53l0x_init("vl53l0x", &cfg, 64);/* xshutdown ctrl pin */    return RT_EOK;}INIT_COMPONENT_EXPORT(rt_hw_vl53l0x_port);// 在vl53l0x_sensor_v1.c中#define    VL53L0X_I2C_BUS            "i2c1"        /* i2c linked */

5.2 核心实现

驱动的核心在于 ys4028b12h_set_speed 函数：

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/* --- applications/fan/YS4028B12H.c --- */rt_err_tys4028b12h_set_speed(ys4028b12h_cfg_t cfg, float speed){    // ... 省略参数检查 ...    // 核心逻辑：根据速度百分比计算脉冲宽度值    cfg->pulse = (int)(cfg->period * speed);    // 调用RT-Thread底层PWM API进行设置    rt_pwm_set(cfg->name, cfg->channel, cfg->period, cfg->pulse);    return RT_EOK;}

在 main.c 的主控制循环中，只需调用这个高层API即可：

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/* --- main.c --- */// ... PID计算之后 ...float final_fan_speed = ff_speed + pid_output;// ... 限幅之后 ...ys4028b12h_set_speed(cfg, final_fan_speed);

便于维护和拓展

6 控制算法

考虑到风洞系统是一个典型的非线性系统（在不同高度，维持悬浮所需的风力变化并非线性），单一的PID控制器难以在整个高度范围（50mm ~ 450mm）内都取得良好效果。因此，本项目采用了一套简单的复合控制策略。

6.1 复合控制策略概览

我们的控制算法主要由以下四个部分组成，它们在  main.c  的主控制循环中协同工作：

设定值斜坡 (Ramped Setpoint): 变更高度时让目标高度缓慢变化，避免目标高度突变带来的系统剧烈震荡。

增益调度 (Gain Scheduling): 根据当前目标高度，动态调整PID参数（Kp, Ki, Kd），以适应系统的非线性。

前馈控制 (Feed-forward): 引入一个基础风速，作为PID控制的“预补偿”，加快系统响应。

PID闭环控制: 经典的比例-积分-微分控制器，用于消除系统的稳态误差。

6.2 代码实现

设定值斜坡

当用户设置一个新的 target_height 时，不直接将其作为PID控制器的目标，而是引入一个中间变量 ramped_height，让它以固定的步长 RAMP_STEP 逐渐逼近最终目标。

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/* --- main.c --- */// 每一次变化的步长#define RAMP_STEP 0.5f// 最终目标值float target_height = 250.0f;// PID控制器当前追踪的、平滑变化的目标float ramped_height = 250.0f;// 在主循环中if (FABS(ramped_height - target_height) > RAMP_STEP) {    if (ramped_height < target_height) ramped_height += RAMP_STEP;    else ramped_height -= RAMP_STEP;    // 当追踪目标变化时，需要同步更新PID增益    update_pid_gains_by_target(ramped_height);} else {    ramped_height = target_height;}

这样做可以有效防止因目标值瞬间变化过大而导致的超调和震荡。

增益调度与前馈

增益调度和前馈都基于预先测定好的查找表。在 main.c 中，我们定义了 gain_schedule_table 和 ff_table。

gain_schedule_table: 存储了不同高度下，经过优化的PID参数组。

ff_table: 存储了不同高度下，一个大致能让球悬浮的基础风速（事实上，很难找，找到一个缓慢上升的速度就可以了）。

update_pid_gains_by_target() 和 get_feedforward_speed() 函数会根据当前的 ramped_height，通过线性插值的方式，从查找表中计算出最合适的 Kp, Ki, Kd 和基础风速 ff_speed。

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/* --- main.c: update_pid_gains_by_target() 伪代码 --- */// 1. 找到目标高度所在的区间lower_bound = find_closest_lower_entry(target);upper_bound = find_closest_upper_entry(target);// 2. 计算插值比例ratio = (target - lower_bound.height) / (upper_bound.height - lower_bound.height);// 3. 线性插值计算出当前高度对应的Kp, Ki, KdKP = lower_bound.kp + ratio * (upper_bound.kp - lower_bound.kp);KI = lower_bound.ki + ratio * (upper_bound.ki - lower_bound.ki);KD = lower_bound.kd + ratio * (upper_bound.kd - lower_bound.kd);

PID核心计算与输出
 

最后，将前馈控制量与PID控制器的输出量相加，得到最终的风扇速度。

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/* --- main.c: 主控制循环核心 --- */// PID 控制器核心计算float error = ramped_height - (float)current_height;integral_error += error;float derivative_error = error - previous_error;float pid_output = (KP * error) + (KI * integral_error) + (KD * derivative_error);previous_error = error;// 前馈与PID输出合并float ff_speed = get_feedforward_speed(ramped_height);float final_fan_speed = ff_speed + pid_output;// 输出限幅与积分抗饱和if (final_fan_speed > 1.0f) {    final_fan_speed = 1.0f;    integral_error -= error; // 抗饱和：当输出饱和时，减去本次积分量}if (final_fan_speed < 0.0f) {    final_fan_speed = 0.0f;    integral_error -= error; // 抗饱和}// 设置风扇速度ys4028b12h_set_speed(cfg, final_fan_speed);

当计算出的 final_fan_speed 超出物理限制（>1.0 或 <0.0）时，我们会从积分项 integral_error 中减去（或加上）本次的误差。这可以防止积分项在输出饱和期间无限制地累积，从而避免了在系统恢复时可能出现的巨大超调。

7 远程监控

为了让控制过程可视化，并能远程干预，本项目设计了一套基于Web的远程监控系统。其核心思想是：在设备端运行一个自定义的TCP应用层协议服务器，并通过一个PC端的Python脚本作为代理，将TCP协议转换成Web前端通用的WebSocket协议。

7.1 设备端：自定义TCP服务器 (remote.c)

参考network_samples，我在设备端实现了一个简单的TCP服务器（applications/remote/remote.c），它监听在5000端口。这个服务器的功能非常专一，只响应两个核心命令：

get_status: 当收到此命令时，服务器会立即读取系统中所有相关的全局变量（如当前高度、目标高度、PID参数等），将它们打包成一个JSON字符串，然后发送给客户端。

pid_tune: 当收到此命令（例如 pid_tune -t 300）时，服务器会直接调用已有的 pid_tune()MSH函数，从而实现对系统参数的修改。

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/* --- applications/remote/remote.c: 命令分发伪代码 --- */// ... 接收并解析命令 ...if (strcmp(argv[0], "get_status") == 0){// 打包JSON并发送sprintf(send_buf, "{\"current_height\":%ld, ... }", current_height, ...);    send(connected, send_buf, ...);}elseif (strcmp(argv[0], "pid_tune") == 0){// 直接调用MSH函数    pid_tune(argc, argv);    send(connected, "OK\r\n", ...);}

这里复用了为串口命令行调试而编写的 pid_tune 函数，因为只需要执行修改不需要回显，系统的实时信息由get_status完成。

7.2 中间代理：WebSocket协议转换器 (websocket_proxy.py)

它使用Python的 asyncio 和 websockets 库，同时维护两类连接：

1. 一个到设备TCP服务器的持久连接：

它会定期（每100ms）自动发送 get_status 命令来拉取最新数据。

当从TCP连接收到设备返回的JSON数据后，它会立即将这些数据广播给所有连接到它的WebSocket客户端。

多个来自Web浏览器的WebSocket连接：

当从任何一个WebSocket客户端收到命令时（如用户在网页上调整了目标高度），它会将这条命令原封不动地通过TCP连接转发给设备。

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# --- applications/remote/websocket_proxy.py: 核心逻辑伪代码 ---# 任务一：定期请求状态async def request_status_periodically():    while True:        tcp_writer.write(b"get_status\r\n")        await asyncio.sleep(0.1)# 任务二：处理TCP收到的数据async def tcp_communication_manager():    while True:        message = await tcp_reader.read()        # 如果是JSON数据        ifis_json(message):            # 广播给所有WebSocket客户端            for client in clients:                await client.send(message)# 任务三：处理WebSocket客户端发来的命令async def handle_websocket_client(websocket):    async for command in websocket:        # 直接转发给TCP服务器        tcp_writer.write(command.encode())

8 OLED数据显示

除了远程监控，本项目还集成了一块  SSD1306  OLED屏幕，用于在设备端实时显示关键信息。

8.1 显示线程

为了不影响核心控制逻辑的实时性，要将OLED的刷新任务放在一个独立的线程中。

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/* --- main.c --- */screen_thread = rt_thread_create("ScreenUpdate", screen_on, RT_NULL, 1280, 11, 20);rt_thread_startup(screen_thread);

screen_on 函数（位于 applications/OLED/screen.c）是这个线程的实体。它与主控制线程是并发执行的。

8.2 通过全局变量进行线程间通信

我创建了一个头文件 applications/system_vars.h，在其中使用 extern 关键字声明了所有需要在线程间共享的变量。

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/* --- applications/system_vars.h --- */#ifndef SYSTEM_VARS_H#define SYSTEM_VARS_H// ...externint32_t current_height;externfloat target_height;// ...#endif

主控制线程作为生产者，在每次循环的最后，会更新这些全局变量的值。

OLED显示线程作为消费者，它只需包含 system_vars.h 这个头文件，就可以直接访问这些变量的最新值。

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/* --- applications/OLED/screen.c --- */#include // 包含全局变量声明voidscreen_on(){    // ... u8g2初始化 ...    while (1)    {        // 直接读取全局变量        sprintf(buf, "Current: %d", current_height);        u8g2_DrawStr(&u8g2, 10, 18, buf);        sprintf(buf, "Target: %d", (int)target_height);        u8g2_DrawStr(&u8g2, 10, 36, buf);        u8g2_SendBuffer(&u8g2);        rt_thread_mdelay(500); // 降低刷新率，避免闪烁    }}

这种“生产者-消费者”模式，通过共享内存（全局变量）进行通信，是一种简单高效的线程间数据交换方式。对于本项目这种数据关系简单、实时性要求不极端的场景来说，是一个非常合适的选择。

9 有待改进的地方

传感器的I2C问题： VL53L0X 传感器在连接到MCXA156的硬件I2C总线时，始终无法被正确初始化，会卡在一个叫VL53L0X_device_read_strobe的函数上，尝试次数超过2000，然后返回错误。排查了连线问题，也确认了I2C引脚配置了（SSD1306可以正常使用），找不出来，发现使用软件i2c没问题就摆了。

控制精度：因为控制算法比较简单，而且PWM风扇对PWM占空比的响应也不是完全线性的（阶梯式的），加之管道内的风流比较复杂，所以小球在悬浮时最大会有10mm左右的上下波动，无法做到让小球精确的悬浮在指定的高度。

控制算法优化：目前的PID参数和前馈表是通过手动试凑和简单的评估脚本（贝叶斯优化）得到的。未来可以引入更高级的系统辨识方法（如基于MATLAB的System Identification Toolbox）来建立更精确的数学模型，或采用在线自动整定算法（如Ziegler-Nichols或继电反馈法）来自动优化参数。

增加鲁棒性：可以增加对传感器数据异常值的滤波处理（如卡尔曼滤波），以应对乒乓球快速晃动或偶尔的测量噪声。

风扇驱动：暂时只写了set_speed，还有通过pwm读取当前转速的功能没有做。

希望本文的分享，能为同样走在嵌入式开发道路上的朋友们提供一些有价值的参考。 

10 项目源码

GitHub仓库地址：https://github.com/Cylopsis/Little-Wind-Tunnel 

欢迎大家提出宝贵的意见和建议。

11 直播回放

微信视频号直播讲解回放：

RT-Thread Github 开源仓库，欢迎撒个星(Star)支持，更期待你的代码贡献： https://github.com/RT-Thread/rt-thread