ADI读书活动第八十五期：基于 FPGA 的系统提高电机控制性能

乖乖妮

简介
电机在各种工业、汽车和商业领域应用广泛。电机由驱动器控制，驱动器通过改变输入功率来控制其转矩、速度和位置。高性能电机驱动器可以提高效率，实现更快速、更精确的控制。高级电机控制系统集控制算法、工业网络和用户接口于一体，因此需要更多处理能力来实时执行所有任务。现代电机控制系统通常利用多芯片架构来实现：数字信号处理器(DSP)执行电机控制算法，FPGA 实现高速 I/O 和网络协议，微处理器处理执行控制1。

随着片上系统(SoC)的出现，例如集 CPU 的灵活性与 FPGA 的处 理能力于一体的 Xilinx® Zynq All Programmable SoC，设计人员终于能够将电机控制功能和其他处理任务纳入单个器件中。控制算法、网络和其他处理密集型任务被分流到可编程逻辑，而管理控制、系统监控与诊断、用户接口以及调试则由处理单元处理。可编程逻辑可以包含多个并行工作的控制内核，以实现多轴机器或多重控制系统。由于在单芯片上实现了完整的控制器，因此硬件设计可以更简单、更可靠、更便宜。

近年来，在 MathWorks®Simulink®等软件建模与仿真工具的推动下，基于模型的设计已发展成为完整的设计流程——从模型创建到实现2 。基于模型的设计 改变了工程师和科学家的工作方式，把设计任务从实验室和现场转移到桌面。现在，包括工厂和控制器在内的整个系统都可以建模，工程师可以先调整好控制器的行为，再将其部署到现场。这样就能降低受损风险，加速系统集成，减少对设备供货的依赖。一旦完成控制模型，Simulink 环境便可将其自动转换为由控制系统运行的 C 和 HDL 代码，节省时间并避免人工编程错误。将系统模型链接到快速原型开发环境可进一步降低风险，因为后者允许观察控制器在实际条件下会如何运作。

一个可实现更高电机控制性能的完整开发环境利用 Xilinx Zynq SoC 实现控制器，MathWorks Simulink 用于进行基于模型的设计 和自动生成代码，ADI 公司的 智能驱动器套件用于快速开发驱动系统原型。

Xilinx FPGA 与 SoC 电机控制解决方案
高级电机控制系统必须全面执行控制、通信和用户接口任务，每 种任务都有不同的处理带宽要求和实时约束。为了实现这样的控 制系统，所选的硬件平台必须鲁棒且可扩展，以便为将来的系统 改进和扩张创造条件。Zynq All Programmable SoC 集高性能处理 系统与可编程逻辑于一体，满足上述要求（如图 1 所示）。这种 组合可提供出色的并行处理能力、实时性能、快速计算和灵活的 连接。该 SoC 集成了两个 Xilinx 模数转换器(XADC)，用于监控 系统或外部模拟传感器。

图 1. Xilinx Zynq SoC 功能框图

Zynq 包括一个双核 ARM Cortex-A9 处理器、一个 NEON 协处理 器和多个用于加速软件执行的浮点扩展单元。处理系统处理管理 控制、运动控制、系统管理、用户接口和远程维护等任务，这些 功能非常适合通过软件实现。为了发挥系统的能力，可以采用嵌 入式 Linux 或实时操作系统。可以使用自给自足的处理器，而无 需配置可编程逻辑。这样，软件开发人员编写代码与硬件工程师 设计 FPGA 结构可以同时进行。

在可编程逻辑方面，该器件拥有多达 444,000 个逻辑单元和 2200 个 DSP Slice，可提供巨大的处理带宽。FPGA 结构可扩展，因而 用户的选择范围很广——从包含 28,000 个逻辑单元的小型器件到 支持最具挑战性的信号处理应用的高端器件。5 个 AMBA-4 AXI 高速互连将可编程逻辑紧密地耦合到处理系统，提供相当于 3000 以上引脚的有效带宽。可编程逻辑适合执行时间关键的处理密集 型任务，如实时工业以太网协议等，而且它支持多个控制内核并 行工作，以实现多轴机器或多重控制系统。

基于 Xilinx All Programmable SoC 的解决方案和平台满足当今复 杂控制算法（如磁场定向控制 FOC）和复杂调制方案（如 Xilinx 和 Qdesys 设计的再生脉冲频率调制器3 ）所提出的关键时序和性 能要求。

利用 MathWorks Simulink 实现基于模型的设计
Simulink 是一种支持多域仿真和基于模型设计的框图环境，非常 适合对包括控制算法和工厂模型的系统进行仿真。为了实现精确 定位等目的，电机控制算法会调节速度、转矩和其他参数。利用 仿真评估控制算法可以有效地确定电机控制设计是否合适，判断 其合适后再进行昂贵的硬件测试，从而减少算法开发的时间和成 本。图 2 给出了设计电机控制算法的有效工作流程：

• 构建精确的控制器和工厂模型，常常是根据电机、驱动电子、传感器和负载的资源库
• 对系统行为进行仿真以验证控制器的表现是否符合预期
• 产生 C 代码和 HDL 进行实时测试和实施
• 利用原型硬件测试控制算法
• 在原型硬件上进行仿真和测试后，如果控制系统证明令人满意，则将控制器部署到最终生产系统上
  

图 2. 电机控制算法设计的工作流程

MathWorks产品包括Control System Toolbox,™ SimPowerSystems,™ 和 Simscape™ 提供工业标准算法和应用程序以对线性控制系统 进行系统化分析、设计和调谐，此外还有元件库和分析工具，用 于对机械、电气、液压和其他物理领域的各种系统进行建模和仿 真。利用这些工具可以创建高保真的工厂和控制器模型，进而验 证控制系统的行为和性能，成功之后方移交实际实施。该仿真环 境是验证极端功能情形和工作状况的理想场所，确保控制器已为 这些状况做好准备，并且其实际操作对设备和工作人员都将是安 全的。

一旦控制系统在仿真环境中完成了全面验证，就可以利用嵌入式 转码器和 HDL 转码工具将其转换为 C 代码和 HDL，并部署到原 型硬件上进行测试，然后部署到最终生产系统上。此时要指定定 点和时序行为等软硬件实施要求。自动生成代码有助于缩短从概 念到实际系统实现所需的时间，消除编程错误，确保实际结果与 模型相符。图 3 给出了在 Simulink 中进行电机控制器建模并将其 转移到最终生产系统所需的实际步骤。

图 3. 从仿真到生产的过程

第一步是在 Simulink 中对控制器和工厂进行建模和仿真。在这一 阶段，控制器算法被划分为在软件中实现的模块和在可编程逻辑 中实现的模块。划分和仿真完成后，利用嵌入式转码器和 HDL 转码器将控制器模型转换为 C 代码和 HDL。基于 Zynq 的原型系 统验证控制算法的性能，并且帮助进一步调谐控制器模型，然后 转移到生产阶段。在生产阶段，将自动生成的 C 代码和 HDL 集 成到复杂的生产系统框架中。此工作流程确保控制算法在达到 生产阶段之前经过全面验证和测试，使得系统鲁棒性具有高可 信度。

了解更多请观看原文：https://www.analog.com/cn/analog-dialogue/articles/fpga-based-systems-increase-mc-performance.html

Q&A:

• 详解Xilinx FPGA 与 SoC 电机控制解决方案
• 简述设计电机控制算法的有效工作流程
• AD-FMCMOTCON1-EBZ 模块由控制器和驱动板组成，分别说出控制板和驱动板的特性
  

时间：12月18日——1月05日
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