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采样保持(THA)输出噪声有两个关键噪声分量:采样噪声和输出缓冲放大器噪声。

采样噪声分量

噪声的第一个分量是采样过程中产生的采样噪声,它用外差法将THA的前端噪声转化到频域的每个奈奎斯特区间中。整个前端带宽产生的噪声是在每个时域样本中捕获,然后将该噪声大致均匀地分布在每个奈奎斯特区间上。此噪声由前端热噪声和采样抖动噪声组成,无法被滤除,除非在输出端使用低通滤波器转折频率来显著降低奈奎斯特带宽。通常不使用这种滤波,因为它会损坏时钟速率所提供的可用带宽,并导致输出波形的建立时间性能降低。

输出缓冲放大器噪声分量

噪声的第二个分量是THA输出缓冲放大器噪声贡献。THA不会对此噪声采样,但滤波可以降低此噪声。可以承受的输出滤波量取决于所用特定时钟频率的建立时间要求。关于容差限制的大致原则是输出路径的带宽(包括模数转换器(ADC)输入带宽)至少为时钟速率的2倍,以支持下游ADC所采样的THA波形的精确(例如线性)建立。高速ADC的输入带宽通常在2倍时钟速率指标附近;因此,使用高速ADC时通常不需要额外的滤波。

采样放大器的噪声密度

与常规非采样放大器不同,THA频域中的有效等效输入噪声谱密度取决于模数转换之前的输出滤波带宽。出于这个原因,采样器件通常不会用这些项来指定噪声,因为实际输出噪声是采样输入缓冲器噪声的复杂函数,其将整个输入带宽中的噪声混叠到第一奈奎斯特区间,输出缓冲放大器噪声响应输出限带的方式与常规放大器相似。采样系统的重要指标量是所保持输出样本中的时域输出噪声,因为ADC会转换此输出噪声。

折合到输入端的频域噪声密度最好通过下式确定:输出时域采样噪声除以输入采样带宽与π/2的乘积的平方根。

单极点带宽和输出时域噪声相同时,该定义给出的折合到输入端噪声密度与单位增益连续波(CW)放大器(未采样)相同。之所以有π/2,是因为单极点低通传递函数的有效噪声带宽为BW3dB×π/2。对于没有输出限带的HMC661LC4B(例如输出缓冲放大器的全部7 GHz带宽),当使用1.05 mV rms时域采样噪声和18 GHz 3 dB输入带宽时,此噪声带宽对应于约6.2 nV/(√Hz)的等效输入噪声密度。

由于热本底噪声为0.64 nV/(√Hz),所以有效噪声指数约为19.7 dB。此噪声指数很高,这是因为THA中有好几级,所有级均以单位增益工作,故每级都会增加噪声。

非采样放大器的噪声密度

就等效输入噪声性能而言,有效采样噪声指数的这种定义对普通非采样放大器是一个合理的比较。这并未考虑采样引起的噪声折叠,而典型混频器噪声指数定义可能会使用噪声折叠。要获得混频器噪声指数定义,须添加一个噪声折叠修正系数,它由输入采样噪声带宽与奈奎斯特带宽的比值给出,如下式所示:

其中,BWN_INPUT表示输入采样带宽的有效噪声带宽。

例如,当HMC661LC4B以4 GHz时钟速率工作时,噪声折叠(18 GHz×π/2)至2 GHz的奈奎斯特区间所导致的额外降级是由混频器定义的,噪声指数额外降低约11.5 dB ,产生19.7dB + 11.5dB = 31.2dB的混频器定义总噪声指数。

估算输出噪声频谱

为了估算输出噪声频谱,应利用如下事实:所有前端噪声都被外差或折叠到一个奈奎斯特区间中,而输出缓冲器噪声分布在输出缓冲器噪声带宽的大约7×π/2 GHz上。仿真表明,尽管小信号输出缓冲器带宽为7 GHz,HMC661LC4B和HMC760LC4B中的组合输出缓冲放大器级的有效噪声带宽约为12.6 GHz,对应于8 GHz的有效-3 dB噪声密度带宽。

这种微小差异似乎是由噪声在信号链中不同带宽点的分布式贡献造成的。表1和表2显示了不同输出噪声带宽滤波情况下HMC661LC4B和HMC760LC4B的输出时域和频域噪声分量的明细,工作时钟速率为1 GHz。

获得完整输出带宽

完整输出带宽数据来自全布线寄生效应下的详细芯片仿真,但结果与实验室数据相当吻合(对于HMC661LC4B,测得的集成噪声电压VNT = 1.05 mV rms)。假定输出缓冲器噪声谱密度不变(因为滤波通常在外部进行),计算输出带宽减小的情况。表1和表2模拟了完整输出带宽情况下的VNT_SAMPLE、VNT_OUT和VNF_OUT。根据这些基本参数可直接导出所有其他量。

在采样过程中,下游ADC将输入带宽(表1和表2中所示的滤波和ADC输入带宽的组合)上的所有THA噪声外差到一个ADC奈奎斯特区间。因此,总折叠噪声是ADC噪声带宽上的总THA输出放大器时域噪声的一部分。

表1.HMC661LC4B 18 GHz带宽THA仿真和计算得到的噪声分量汇总,时钟频率为1 GHz

1. 针对任何滤波和ADC带宽。

2. 仿真值,所有其他值均由仿真值计算。

表2.HMC760LC4B 5.5 GHz带宽THA仿真和计算得到的噪声分量汇总,时钟频率为1 GHz

1. 针对任何滤波和ADC带宽。

2. 仿真值,所有其他值均由仿真值计算。

作为参考,使用HMC661LC4B驱动National Semiconductor ADC12D1600 ADC的数据与表1和表2中的仿真值具有很好的一致性。特别是,针对ADC快速傅立叶变换(FFT)中的谱密度,测得THA噪声分量约为37 nV/(√Hz)。National Semiconductor转换器的输入噪声带宽估计约为2.8(π/2) = 4.4 GHz。对于这种情况,总THA输出时域噪声约为0.98 mV rms,对应于43.9 nV/√Hz的噪声谱密度(经ADC采样后)。此值在ADC数字化噪声频谱中的实测THA分量的1.5 dB以内。

结语

为了估算THA的输出噪声谱密度,用户可以将样本时域噪声扩展到一个奈奎斯特带宽上,并在下游ADC的有效噪声检测带宽上对输出缓冲器噪声谱密度进行滤波。因此,必须获得以下估算结果:

其中,VNT和VNT_x是时域噪声量,VNF和VNF_x是频域谱密度。

此计算假定仅测量输出波形的保持模式部分的频谱内容。如果ADC以相同时钟速率对THA波形进行采样,则在ADC输入带宽上发生的总时域噪声(包括THA输出端的任何额外输出滤波)将扩展到一个ADC奈奎斯特区间上。原则上,这些计算可以针对任意时钟频率执行。很显然,THA采样噪声占主导地位;因此,输出滤波的影响和好处是有限的。

在较高信号频率下,时钟和信号的抖动会给采样噪声带来一个额外的噪声分量。在这种较高时钟频率下,抖动噪声不可忽略,必须包含在总噪声中。抖动噪声通常通过引用数据手册中的抖动规格进行量化,因为抖动产生的噪声很容易计算,它取决于输入频率和抖动值。一般而言,采样过程中抖动产生的噪声均方根值近似等于

其中:

SR为采样点处的信号压摆率。

tj为均方根抖动。

对于正弦信号,压摆率(SR)峰值通过下式计算:

其中:

VIN为零到峰值信号电平。

fSIGNAL为信号频率。

经过统计平均后,用于此计算的有效压摆率基于VIN的均方根值,有效压摆率

(SREFFECTIVE) = (VIN/21/2) × 2π × fSIGNAL

因此,总抖动噪声(在时域样本中)为

这种不可避免的噪声分量随着频率线性增加。因此,受抖动限制的信噪比(SNR)为

要计算给定频率时的总噪声,须将抖动噪声功率与热噪声功率相加。在HMC661LC4B数据手册中,HMC661LC4B THA中的抖动值

即便最先进的低相位噪声合成信号发生器,也可能会给采用HMC661LC4B的采样系统带来显著的抖动,特别是当整合信号与时钟发生器之间的锁相抖动时。对施加于THA的发生器输出信号进行带通滤波,可观察发生器噪声引起的抖动的影响。在此情况下,在THA输出信号和任何经ADC FFT处理的输出频谱上可观察到对应于带通滤波器带宽的相位噪声边带。使用较小滤波器带宽以消除来自发生器的宽带噪声,可获得最佳性能。

此外还必须保持合理的时钟摆率。对每个时钟差分半电路输入使用2 V/ns至4 V/ns,以实现HMC661LC4B数据手册中说明的抖动性能。如果THA用在ADC之前,则THA决定抖动,ADC的抖动基本可以忽略不计,因为它是对THA输出的稳定保持波形进行采样。还可以通过多次记录求平均或扩频处理技术来处理抖动噪声,从而提高SNR。THA抖动噪声分量同样分布在一个奈奎斯特区间内,因为它往往是宽带噪声。因此,抖动频谱噪声密度为

这三个噪声贡献(样本热噪声、样本抖动噪声和输出缓冲器噪声)不具相关性,其功率线性相加。

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作者:Allen Fan

倾角测量的典型应用

本文旨在探讨如何用组合器件一类的加速度计提高倾角测量的精度。在乘用车上,电动驻车制动器(EPB)被用于使汽车在平坦的分级道路上保持静止。这是通过用一个单轴或双轴加速度计测量倾角来实现的。一般做法是将一个X轴/Y轴或Z轴低g加速度计装在EPB控制单元中一个专门的模块中。现在,越来越多的汽车配有ESC(电子稳定控制)功能,在单个芯片中集成了组合式低g加速度计和陀螺仪。这样做是为了防止汽车侧滑和翻车;如今,ESC功能已经成为世界各国或地区法律的强制要求。如果通过组合器件(单芯片、组合式加速度计和陀螺仪)实现倾角测量,则不必在车上安装一个独立的EPB模块,结果可以大幅降低汽车的成本。由于组合器件通常用于ESC,所以并未针对倾角检测优化,并且通过组合器件测量倾角时,测量精度有时无法达到要求。由于组合器件是XY轴或XYZ轴,所以通常用X轴进行倾角测量,EPB模块中的部分传统型低-g加速度计使用的是Z轴,因为它是垂直安装在发动机舱里的。检测轴应该与重力垂直,才能取得更高的精度——我们稍后会讨论这一点。

图1. X轴和Z轴加速度计的安装示意图。

对于汽车中的倾角测量,评估精度是非常重要的。不妨想像,您的车停在绝对平坦的地面,因此,加速度计计算的倾角应该是0°。如果您的车停在斜坡上,就应该精确地检测出倾角,以便正确地激活刹车系统。

图2. X轴检测倾角测量示意图

详文请阅:如何用加速度计提高倾角测量精度

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物联网设备在消费者和企业环境中快速增长,Gartner预计到2020年将有204亿台连网设备投入使用。作为一名技术爱好者,我认为这非常令人兴奋,但作为网络专家,这个数字令我担忧。为什么? 因为当企业和消费者在没有适当准备情况下将大量物联网设备添加到网络中时,这些部署可能会导致大规模的网络和安全问题。我发现这种情况主要有两种,第一,物联网设备增加了网络蔓延和复杂性。第二,它们给网络增加了许多安全漏洞。

幸运的是,如果网络工程师和IT管理员参与到部署物联网设备的决策中,则可以通过正确的工具来缓解这些问题。让我们接下来更详细地研究这些问题。

物联网设备本质上使网络更加复杂。大多数网络是基于人们最多拥有几台设备(智能手机、笔记本电脑和平板电脑)的假设而配置的,突然间连接的设备数量增加了两倍、三倍或十倍。幸运的是,大多数物联网设备都具有较低的带宽要求,因此对整体网络性能的影响有限,但增加的大量连接使管理变得复杂,例如,通常很难对这些设备进行监控或故障排除,因为它们发送的遥测数据非常少。此外,网络团队很少参与物联网购买决策——这通常是安全或设施团队处理的事情。网络团队通常会在事后得到通知,如果有的话,所以他们甚至可能不知道这些设备在那里!例如,我听说过一些医院的故事,在这些医院里,安全团队购买并安装了无线安全摄像头,而IT团队直到他们开始抱怨某些房间的Wi-Fi速度很慢时才发现——摄像头干扰了正常的Wi-Fi信号。

同样,对于物联网设备来说,安全性也是一个严重问题,因为在没有适当规划情况下,它们可以为攻击者提供进入网络的简单路线。物联网设备通常运行非常基本的Linux的操作系统,存在许多安全漏洞,这对于廉价设备来说尤其糟糕,苹果和亚马逊等主要品牌的产品通常都很安全,但非品牌的安全摄像头和数字照明控制器通常是不安全的。这些可以让黑客轻松进入业务网络,尤其是在网络团队不了解设备的情况下,例如,网上提供了大量的物联网设备默认密码数据库供任何人浏览——制造商认为他们提供的基本密码“有用”,但很少有设备所有者认为需要更改此默认设置。

更糟糕的是,物联网设备通常不会定期打补丁——消费者可能知道应该让电脑软件保持最新,但是他们会考虑更新他们的智能电视或恒温器吗?这加剧了安全问题,因为许多这些设备将运行带有已知错误或安全漏洞的过时软件。在商业环境中,管理大量物联网设备的更新是一个复杂过程,因为如前所述,从网络角度来看,这些设备往往很难看到。

好消息是,物联网设备可以被监控和管理,假设它们直接或无线连接到网络。物联网设备通常有非常明确的角色,如果有合适的工具,IT部门很容易判断它们什么时候做了不该做的事情,例如,物联网恒温器应仅与恒温控制器通信,如果IT部门看到恒温器与网络上其他位置之间的网络流量,或者设备突然尝试连接到外部IP地址,则他们知道出现了问题。当组织在网络上拥有数百或数千个物联网设备时,复杂性就会蔓延,但现代网络性能监控和诊断(NPMD)工具通常足以监控所有流量,IT部门可以使用NPMD工具为物联网设备流量设置基线和规则。NPMD工具中更多自动化以及物联网供应商提供关于其设备使用的端口、协议和网络流量路径的更多信息将极大地帮助解决这一问题。

因此,虽然我确实对物联网设备爆炸式增长带来的复杂性和安全风险有所担忧,但我乐观地认为,IT部门可以通过正确的工具和规划来应当这场风暴。

本文转自:物联网的网络担忧

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原创: 谭祥军 模态空间

在电机的振动噪声分析中,我们经常看到如图1所示的伞状阶次,这些阶次与常规的阶次有着明显的区别:1)起始点不是零点(0转速0Hz);2)在中心频率两侧成伞状散射,而不是传统的单侧散射。因此,在这篇文章让我们来说说这个特殊的伞状阶次。

图1 电机colormap图中的伞状阶次

1、什么是off-zero order

我们知道阶次的物理意义是旋转结构每转事件(如振动噪声)发生的次数,而频率表示的是每一秒钟事件发生的次数,旋转结构的转频是表示每一秒钟旋转的转数,因此,阶次对应的事件的频率是阶次乘以转频。故,1阶次对应的事件的频率是1倍的转频,k阶次对应的事件的频率是k倍的转频。假设参考轴的转速为R rpm,那么阶次与转速的关系如下:

当转速R=0时,转频也为0Hz,从上式可以看出,对于任何一个阶次而言,阶次的起始频率都是0Hz。也就是说,不管哪一个阶次,都是起始于0转速对应的0Hz(零点),如图2所示。

图2 阶次起始于零转速对应的0Hz

但在电机的NVH分析中,却经常看到如图1所示的在5000Hz、10000Hz和15000Hz附近的伞状阶次。这些阶次都不是起始于0点,而是起始于某一非零频率,在这个非零频率两侧成伞状线散射开来,起始点偏离了零点。因此,这些伞状阶次称为off-zero order(偏离零点阶次)。

电机NVH分析中经常可见的这些off-zero order具有以下特征:

1)起始点不是零点,而是某些特定的频率,这是因为信号受到了调制的结果;

2)这些特定频率是载波频率,两侧的伞状阶次是调制波频率及其谐频;

3)载波频率是原始脉冲对应的频率,调制波是想要得到的正弦波的频率。

因此,电机中出现的伞状阶次实际上是以原始脉冲方波对应的基频为载波信号,以想要的正弦波为调制波的调制过程得到的结果。那么,电机为什么会出现这些偏离零点的阶次呢?

2、为什么会产生伞状阶次

将直流逆变成交流的过程中,普遍采用脉宽调制技术(PWM),它是用一组幅值相等而宽度正比于调制波(如正弦波、方波等)函数值的矩形脉冲序列(PWM波)来等效调制波,用开关量取代模拟量,并通过对逆变器开关管的通断控制,把直流电变成交流电的技术。脉宽调制技术可以用于电压型逆变器,也可用于电流型逆变器。现在有许多现成的脉宽调制策略可以用,如正弦脉宽调制、均衡脉宽调制、优化脉宽调制、三角脉宽调制、随机脉宽调制、等面积脉宽调制、滞环脉宽调制和空间矢量脉宽调制等。电流控制的滞环脉宽调制和空间矢量脉宽调制广泛用于电动汽车感应电动机的驱动。电压型控制等面积脉宽调制策略专门用于电动汽车中电池供电的感应电动机的驱动。而现在生产的电动汽车普遍采用电池供电,因而,主要采用电压型控制的等面积脉宽调制策略。而之前在文章《什么是PWM》中,也是介绍等面积脉宽调制技术。

等面积脉宽调制中输送给电机定子绕组的激励信号是固定基频的脉冲方波信号,通过调节方波的脉冲宽度达到调节电压幅值的目的,从而实现直流电转变成交流电。脉宽调制中以频率和期望波形相同的正弦波作为调制波,以频率比调制波频率高得多的方波为载波,这样载波信号受到调制波的调制作用。当对信号进行瀑布图分析时,在colormap图中会出现伞状的阶次,伞状阶次(偏离零点的阶次)的起始点频率是载波频率,在载波频率两侧随着转速的升高而散射开来,如图3所示(图中以10000Hz为例进行说明)。这些开关频率及其谐频随着转速的增加而逐渐远离载波频率,从而形成了伞状的阶次线。

图3 电机噪声信号的colormap图

这些偏离零点的阶次是电机控制器PWM的开关频率用于控制电机。这些由脉宽调制信号产生的开关频率用于去将DC电压转换成AC电压去驱动电机,如图4所示。

图4 直流电压转换成交流电压

为了获得正弦波形式的交流电压,脉宽调制需按特定的序列进行开与关以便获得与正弦波幅值相等的脉冲方波(PWM波),如图5所示。这个特定序列的开与关的频率就是所谓的开关频率,也就是这个正弦波的频率,也就是colormap图中所对应的伞状阶次频率。这个频率随着转速的增加,从而形成了阶次状。在图5所示的PWM波中,考虑前半个周期(0-π),可以看出,脉冲宽度关于π/2对称,同样的道理,在后半个周期里,脉冲宽度关于3π/2对称。

图5 等面积原理得到的PWM波

除了开关频率之外,PWM还有一个基础的开关频率(基频),也就是载波频率。PWM基频通常是2500Hz,5000Hz,10000Hz或者更高。因此,这些开关频率以基频为中心,在它的两侧成伞状散射。那么这个载波频率是怎么产生的呢?

让我们来观察图6所示的脉冲信号。对于PWM而言,不改变脉冲的原始频率,也就是相邻脉冲上升沿之间的宽度(如果改变这个宽度则称为脉冲频率调制技术)保持不变,即图中相邻蓝色虚线所示的宽度保持不变。而PWM调制的是中间绿色虚线的时间,也就是脉冲宽度,通过调节开关的导通时间来控制脉冲宽度以实现与相要的正弦波的幅值相等的PWM波(信号2)。对原始方波(信号1)进行调制,按想要的正弦波的周期进行脉宽调制,从而获得信号2,信号1与信号2的原始频率是相同的,只是脉冲宽度不同,那么,这个频率就是PWM的基频,也就是载波频率。即使对信号1进行脉宽调制得到信号2,但由于这两个信号相邻上升沿之间的时间不变化,因此,这个频率始终是相同的,这就是为什么在脉宽调制过程中,载波频率始终不变的原因所在。

图6 脉宽调制示意

在这个载波频率的基础上,还存在一个调制频率,这个频率就是想要获得的正弦波的频率。因此,电机中的伞状阶次的出现实旨是高频的载波信号与低频的调制波信号调制的结果。我们知道,当载波信号受到调制信号的调制时,会在载波信号的两侧形成边频带,且边频带对称分布于载波频率两侧。如果幅值调制的载波信号和调制信号均为正弦波,则只产生一对边频带,而频率调制将产生无穷多对边频带。而在脉宽调制中,载波信号是方波、调制信号是频率随转速变化的不规则正弦波,因此,必将在载波信号两侧形成多对边频带,如图3所示。关于调制可参考《齿轮的调制效应》一文。

由于载波信号受到调制波的调制,在载波信号两侧出现边频带,因此这些边频带对应的频率是载波信号的频率±调制波频率及其谐频。因此,由于调制的存在使得电机中的伞状阶次不再是起始于零点,而是起始于载波频率。

在图7中,原始的PWM波如图上部所示,它的开与关时间相等。为了使电机产生想要的正弦波(底部曲线),需要按规律变化PWM波的开关的相对时间。我们希望能得到光滑的理想的正弦波,但实际上是很难做到光滑理想的正弦波,实际上是存在迟滞带的。

图7 顶部是基础PWM,中间是开关时间变化的PWM波,底部是PWM产生的正弦波

如果调制得到的正弦波是理想的正弦波,形如Asinωt,那么描述这个正弦波只需要使用傅里叶级数中的一项(单条谱线)就可以了。因而,随着转速的增加,在载波频率两侧应该只有一对阶次,但实际上却存在多对谐波。这是因为调制得到的正弦波不理想,存在滞迟带,如图8所示。这个时候为了充分描述这个调制信号就需要多条谱线,实际上是多个这个理想正弦波的高次谐波。

图8 脉冲调制得到的正弦波不完美

脉宽调制产生的正弦波用于控制电机,改变电机的转速,如图9所示。关闭时间的变化会产生围绕基频的谐波,如图3所示。随着控制电机转速的增加,这些谐波将更进一步远离基频。

图9 改变脉冲宽度以产生一个正弦波用于增加或降低电机的转速

3、改善开关噪声的方法

脉冲方波的基频也将作用于绕组中产生的磁场,因而,电机的振动噪声行为也将受这个固定的高频信号(脉冲方波的基频)影响。电机在不同的转速下旋转,这将导致出现经典的阶次调制现象,这个经典的阶次调制在传统汽车发动机NVH中很常见。通过上面的分析我们知道这是信号调制的结果,载波是方波信号的基频,调制信号是随转速变化的调制波。PWM调制过程中的载波信号、以及这些调制阶次在电机中同样会产生明显的振动噪声问题。对于这些因PWM带来的开关噪声问题,可以怎么改善?这有两种不同的方法用于改变这些开关频率:

基频——可以改变开关的基频。例如,基频可以从2500Hz增加到15000Hz,这样可减少人耳可听到的声音,同时也会影响电机的效率。

开关策略——改变开关策略,如从离散方式变成随机方式。

我们知道结构辐射的噪声直接跟振动速度相关,而频率越高,振动速度越低,这样辐射的噪声更低,因此,进入人耳的噪声成分越少。另一方面,基频也不能无限制地提高,还必须考虑转换器的物理限制。如图10所示,当将脉冲方波的基频提高时,对应的开关噪声的响度和尖锐度明显降低。

图10 响度与尖锐度随基频的升高而降低

可以改变开关策略用于替代一个离散的PWM模式,离散的PWM模式将产生离散的伞状阶次,这些离散的伞状阶次会使开关噪声更突出。如果用随机化的PWM开关策略来替代离散的方式,那么,会使离散的阶次噪声变成宽带噪声,如图11所示,左侧为离散的开关方案,右侧为随机的开关方案,开关策略的变化使得开关频率的幅值降低了,另外,纯音成分显著降低。

当改变开关策略时,注意到电机的频率保持不变,如图11中两图的下部分所示。

图11 改变PWM的开关策略可以降低开关频率的幅值

本文转自:电机为什么会出现伞状阶次?

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作者:Dara O’ Sullivan、Jens Sorensen、Aengus Murray,ADI公司

本文描述了围绕基于ARM®的嵌入式电机控制处理器构建的基于模型设计(MBD)平台的详细情况。随后,本文提供最初部署的基本永磁同步电机(PMSM)控制算法示例,并介绍了方便的功能扩展,以包含自动化系统的多轴位置控制。

长期以来,系统和电路建模一直是电机控制系统设计的重要方面。采用MBD方法后,电气、机械和系统级模型用于在构建和测试物理硬件前评估设计概念。MathWorks最新的仿真工具可以对完整的嵌入式控制系统进行建模,包括电气电路和机械系统领域。同时,嵌入式编码工具从控制系统模型生成C语言代码,将控制算法部署在嵌入式控制平台上。

这些工具实现了基于模型的设计过程,人们可以在最终硬件测试前先在仿真平台上进行设计并完全测试。成功构建MBD平台的关键是分隔系统模型和嵌入式软件代码。一旦MBD平台使用已知算法和系统进行测试后,便可开发新算法,并在仿真平台上以系统工作极限安全地测试。

完整的设计流程

MBD经过数十年的探讨,直到最近几年才发展为从模型创建到完整实现的完整设计流程。MBD是解决设计复杂嵌入式控制系统相关问题的数学和可视化方法。设计师无需使用复杂的结构和大量软件代码,通过连续时间和离散时间构建模块,就可以使用MBD定义具有高级功能特性的各种模型。这些与仿真工具一同使用的模型能够缩短原型设计、软件测试和硬件在环(HIL)仿真的时间。

图1. 驱动系统平台(a)交流馈入闭合电机控制系统框图(b)系统原型制作

详文请阅:基于模型的设计简化嵌入式电机控制系统开发

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