FPGA在电机控制系统设计中的应用（3） 控制系统, 控制器, 吞吐量, 电机, 空间

yuyang911220

• 输入激励(绿色 )——提供控制输入(位置申请 )

• 电机模型(蓝色)——对PMSM电机进行建模

• DSP Builder位置速度FOC控制器(橙色)——对控制算法进行模型

采用DSP Builder 进行设计调整

设计人员可以从MATLAB 工作空间变量中控制关键系统参数，调整设计：

• 折叠因子——扫描延时、吞吐量以及资源使用情况，找到最佳实现点。

• 定点算法精度——观察算法中不同级精度调整的影响，以提高算法性能和资源利用率。

• 算法调整——相对于设备(电机)的物理模型仿真实际算法，调整PID控制器、滤波器的参数，在模型级进行观察。

基准测试结果

下面详细介绍通过在 Simulink中建模所获得的算法基准测试结果，在 Cyclone® IV器件中使用了单精度浮点和定点类型。结果表明，设计实例满足所需要的 100MHz时钟速率、资源利用率以及算法延时要求。

在Quartus II软件中成功进行编译后，设计人员点击Simulink图中的Quartus模块链接，可以获得正确的资源使用信息。

一般而言，以定点方式来实现不需要浮点大动态范围的设计。但是，浮点实现避免了算法开发和调整过程中出现的算法上溢问题。

默认情况下，DSP Builder建立一个全流水线VHDL表征，可以在每一时钟周期中接收新输入值。然后，对比这一“非折叠”配置结果与“全折叠”配置结果。

如图11所示，表1中的结果表明，由于采用了折叠因子，显著减少了算子数量，因此，可以使用低密度 Cyclone IV器件。而且，对于算法而言，增加的延时是可以承受的。控制环的速度是算法延时加上建立时间。在5ms时，结果是每秒200K循环(或者PWM输出)，完全满足所需的规范要求。

表1.折叠因子的优点



表2.定点浮点对比


注释：
(1)浮点结果使用了浮点正弦。使用定点实现，占用的LE资源减少了4K LE，乘法器减少了16个。

DSP Builder同时支持定点和浮点实现。表2和图12对比了“全折叠”定点和浮点实现所需要的资源。使用 MATLAB工作空间变量来控制定点精度，支持设计人员进行简单的试验。

图11 系统资源和延时——没有折叠以及 100倍折叠

图12 系统资源和延时——定点和浮点

结果总结

从基准测试试验中得到了以下结论：

• 使用FOC模型和浮点精度对LE资源使用的确有一些影响。但只是稍微增加了一些延时(不到5ms)，对于运算而言，延时是可以接受的。

• 精度降低到16位也减少了对资源的使用，这是因为有较窄的数据通路。

• 折叠因子提高了硬件资源使用率，同时满足了 1-Msps的吞吐量。这样，可以实时处理10通道的100-ksps FOC算法。

总结

在下一代电机控制系统中，对目前的现代 MCU和 DSP模块性能要求越来越高。设计人员要求能够灵活的调整电机控制算法，以降低成本和功耗。商用 DSP解决方案的定点和浮点能力有限，不能适应驱动系统所需其他组件的要求。

相反，Altera FPGA支持组件集成，例如，能够管理所有操作的处理器，灵活方便的连接定制子系统，优化设计流程，从而简化了复杂并行电机控制环和算法。电机系统结合了各种快速控制环、定时输出脉冲频率以及多传感器接口和滤波功能。Altera FPGA内置了并行处理功能，提供高性能精度可调 DSP模块，从而解决了电机控制系统遇到的难题，为其提供良好的解决方案。除了这些内在的 FPGA优势，Altera还提供更好的设计方法。在建模时使用 MathworksSimulink/MATLAB工具，Altera的 DSP Builder对电机算法进行优化，Qsys或者 SOPC Builder实现系统集成，Quartus II软件用于设计综合和布局布线，实现了全面的集成设计方法，从而能够处理复杂的驱动系统。