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Programmierbare Logik<br />

Coverstory<br />

Bild 1: Integrierte <strong>industrie</strong>lle<br />

Antriebssteuerung auf FPGA-Basis.<br />

und der Abtastrate als Folding-Faktor<br />

wider. Wenn Entwickler im DSP Builder<br />

das Folding erlauben, dann haben mehrere<br />

Datenpunkte Zugriff auf den gemeinsamen<br />

Hardware-Block, was die<br />

Ressourcen-Ausnutzung deutlich verbessert.<br />

Man kann diese Funktionen entsprechend auslagern, indem man<br />

entweder per Hand geschriebene und RTL-basierte kundenspezifische<br />

Befehle nutzt oder DSP-Hardware-Beschleuniger mittels des<br />

DSP Builder erzeugt.<br />

Für komplett neue Designs, können Entwickler von Beginn an<br />

Simulink nutzen, um das komplette System zu modellieren. Dafür<br />

werden Blöcke verwendet, die zwischen Software, DSP-Hardware-<br />

Beschleunigern oder kundenspezifischer RTL-IP aufgeteilt sein<br />

können.<br />

DSP Builder Advanced Blockset<br />

Der DSP Builder Advanced Blockset fügt spezielle Simulink-Bibliotheken<br />

in die Matlab-Design-Umgebung ein, die es Entwicklern ermöglichen,<br />

DSP-Designs schnell und einfach zu implementieren.<br />

Die Blockfunktionen basieren auf einer High-Level-Synthese-Technologie,<br />

die die High-Level-Netzliste (ohne Timing) für die Pipeline-Hardware<br />

des Ziel-FPGAs mit der erforderlichen Taktrate optimiert.<br />

Der DSP Builder gibt die entsprechende Hardware als VHDL-<br />

Beschreibung wider, mit Scripts, die in den Software-Flow von<br />

Quartus II und in den Modelsim-Simulator integriert werden.<br />

Ist die System-Taktrate größer als die Datenrate oder die Abtastrate,<br />

dann kann beispielsweise ein Hardware-Block (zum Beispiel<br />

ein Multiplizierer) eventuell mehrere Datenpunkte wieder aufarbeiten.<br />

Der DSP Builder gibt das Verhältnis zwischen der Takt-<br />

Eine typische Motor-Regelung als<br />

Vergleichsbeispiel<br />

Bei der feldorientierten Regelung (FOC)<br />

muss der sinusförmige, dreiphasige Motorstrom<br />

in Echtzeit geregelt werden. Die zur Regelung genutzte<br />

Größe ist der Augenblickswert des Motorstroms, anhand dessen<br />

Größe und Phasenlage zur Spannung alle erforderlichen Motorzustände,<br />

wie Drehzahl, Schlupf oder Drehmoment aus dem Modell<br />

ermittelt werden können. Bei diesem Verfahren wird die Amplitude<br />

des Stromvektors bei 90 Grad in Bezug auf die Achse des magnetischen<br />

Flusses des Rotormagneten („Quadrature-Strom“) genutzt,<br />

um das Drehmoment zu regeln, während die „direkte“<br />

Strom-Komponente (0 Grad) bei Null gehalten wird. Die Lösung<br />

beinhaltet PI-Steuerschleifen für die Position und die Geschwindigkeit,<br />

mit denen die Rotor-Geschwindigkeit und der Winkel geregelt<br />

werden können. Die entsprechende Interface-IP, um das<br />

entsprechende Design zu vervollständigen kann einfach mit dem<br />

SOPC Builder Tool eingefügt werden.<br />

Bei einem typischen FOC-Controller tastet die Software die Eingänge<br />

mit 10 bis 100 kSample/s ab, während die FPGA-Taktrate bei<br />

50 bis 100 MHz liegt. Bei 100 kSample/s muss eine neue Abtastung<br />

innerhalb von weniger als 10 µs verarbeitet sein. Diese Latenzzeit<br />

konstant und auf einem minimalen Wert zu halten, ist entscheidend<br />

für die Performance des Regelungs-Algorithmus.<br />

Der Algorithmus wird mit Simulink und Gleitkomma-Typen<br />

einfacher Genauigkeit modelliert, um die erforderliche Performance<br />

zu prüfen. Danach wird die Hardware erzeugt, um die VH-<br />

DL-Netzliste für das entsprechende FPGA zu kreieren, mit einer<br />

Bild 2: Implementierung<br />

einer<br />

feldorientierten<br />

Regelung (FOC).<br />

20 <strong>elektronik</strong> <strong>industrie</strong> 07/2011<br />

www.<strong>elektronik</strong>-<strong>industrie</strong>.de<br />

18_Coverstory Altera_500 (.indd 20 30.06.2011 12:15:54

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