在工业能耗中，三分之二以上的能耗来自工业电机驱动设备，因此，在工厂费用开支中，高效的电气特性是非常重要的因素。在电机驱动系统中采用速率可变驱动器 (VSD) 来替代传统的驱动器能够显著提高效率，能耗节省了近 40%。在电机控制设计中，设计人员可充分利用 Altera® FPGA 强大的适应能力、精度可调数字信号处理 (DSP) 以及集成系统设计工具等优势，使用VSD 系统的高效平台。
性能调整和集成优势
很多商用 MCU 或者 DSP模块具有通用驱动工作基本单元。但是，这些器件存储器有限，模拟范围较窄，脉冲宽度调制(PWM) 通道数量有限，对多轴系统的支持不足。下一代驱动功能对性能的要求更高，需要提高电机效率，所采用的平台应具有性能调整功能，以满足处理和DSP 需求，同时能够灵活的集成并优化系统。
图1 电机控制 FPGA优化设计流程
FPGA 很容易根据应用需求来调整性能。设计人员可以在 FPGA 中嵌入多个处理器或者使用灵活的 DSP功能，然后，采用其他的逻辑、定制指令或者所支持的多种工业网络协议。设计人员利用Altera FPGA可以实现多种嵌入式处理器，独立控制每一个子系统。Altera FPGA的并行特性支持电机控制系统构建模块的集成。例如，Altera Nios® II嵌入式处理器 (32位RISC软核处理器)可以控制各种接口以及传感器和编码器。设计人员可以使用精度可调浮点 DSP模块完成磁场定向控制 (FOC)或者其他需要大量数学计算的算法。
图2所示为能够集成到 FPGA中的各种单元，用于建立一个“单芯片驱动”系统。集成IP功能能够并行运行，保证了在顺序操作或者延时操作中不会出现瓶颈。
图2 FOC模型包括复杂数学算法
这一设计流程支持IP的集成，包括：
• 位置反馈——具有高精度位置反馈功能的编码器，例如，EnDAT、Hiperface，以及BiSS，支持 10倍速和位置数据。
• IGBT控制——使用绝缘栅极双极晶体管 (IGBT)，切换到驱动 AC电机所需要的高电压。在 IGBT的栅极输入上使用空间矢量调制(SVM)技术，产生驱动电机所需要的正弦电压波形。IGBT可以是 2级或者 3级变量。
• ADC接口——与外部模数转换器(ADC)连接，测量电机的反馈电流。很容易将Sigma delta (SD) ADC与大驱动电压实现光电隔离，降低噪声，支持 FPGA对其输出进行采样，实现快速精确的读取操作。
• 网络接口——在 FPGA中实现实时协议，以适应实际应用所需要的工业以太网协议标准，例如，Ethernet/IP、PROFINET IO/IRT和 EtherCAT。工业以太网在工业驱动中的应用越来越广泛。
这些基于 DSP的电机控制功能、通信以及接口标准的大量应用使得FPGA成为工业电机驱动的理想平台。
处理复杂数学算法
各种驱动技术的差别很大，具体取决于电机类型及其应用。例如，控制电泵和风扇的驱动器有不同的要求和反馈机制，以便控制 CNC电机或者封装设备。从这些编码器和传感器中采集到的数据被反馈到控制系统中，用于进行数学计算，以确定目标系统负载和扭矩的电压电平。
例如，常用的永磁体同步电机 (PMSM)使用需要大量数学算法的 FOC功能作为控制环算法的一部分，该功能也称为矢量控制。在需要精确扭矩控制的工业伺服电机中，也经常采用FOC。FOC技术有助于减小电机体积、成本和功耗。FOC精确的测量电压电平以及相应的电机速度，更好的控制速度和扭矩，即使负载变化了也能够提供恒定扭矩。此外，FOC还减小了扭矩波纹和电磁干扰。但是，如图3所示，这一数学模型非常复杂，高速运行这一算法时需要很强的计算能力。
FOC涉及到对电机正弦 3相电流的实时控制，以建立平滑的旋转磁通量码型，其旋转频率对应于正弦波的频率。该方法控制电流矢量的振幅，将其维持在相对于转子磁通量轴 90度的位置(“正交”电流)。这样，设计人员可以控制扭矩，同时将直流电流分量(0度 )保持在零。这一算法涉及到以下步骤：
1. 使用Clarke和Park变换，将编码器的3相反馈电流输入和转子位置转换为正交和直流电流分量。
2. 使用这些电流分量作为两个并行运行的比例和积分(PI)控制器的输入，将直流电流限制为零，把正交电流保持在所需的扭矩水平上。
3. 通过Clarke和Park反变换，将PI控制器的直接和正交电流输出转换回3相电流。
Altera FPGA提供一款精度可调DSP模块，能够灵活选择满足要求的精度级，而且还支持单精度和双精度浮点类型。这些因素使得 DSP模块成为实现 FOC环和其他复杂数学算法的理想选择。集成DSP模块是很多Altera 28-nm FPGA体系结构所具有的特性，支持每一模块在编译时配置为18位或者高精度模式。
利用功能强大的开发工具
优化电机控制设计需要通用工具(以及实用的工具流程 )对系统进行建模和仿真，实现低延时复杂算法，将系统集成在一起，精确的调整性能，以满足电机驱动的实际需求。设计人员使用集成工具流程(图4所示)，能够缩短开发时间，提供更灵活、功能更强大的模型，以适应不同类型的驱动系统。
图3 FOC模型
图4 电机控制 FPGA优化设计流程
Altera为嵌入式工业设计人员提供功能强大而且使用方便的开发工具，例如， Quartus® II设计软件和 MegaCore® IP库。Altera还提供系统集成工具，例如Qsys 或者 SOPC Builder实现面向任务的操作，以及 DSP Builder来优化 DSP。此外， Altera提供基于 Eclipse的Nios II嵌入式设计套装 (EDS)，更方便的通过设计流程来完善 FPGA硬件。
Nios II嵌入式设计套装
Altera 提供基于 Eclipse的 Nios II EDS、Nios II嵌入式处理器等功能强大而且使用方便的嵌入式开发工具，支持标准操作系统(OS)以及来自多家流行供应商的实时操作系统(RTOS)。Nios II EDS 支持包含多个通用32位RISC 软核处理器的工程的开发。这些处理器的性能高达 340 MIPS(Dhrystones 2.1)，可以独立拥有各自的定制指令集、数据通路和地址空间。
Qsys和 SOPC Builder系统集成工具
Altera的 Quartus II开发软件包括最新的 Qsys(以及传统的 SOPC Builder)系统集成工具。这些工具有助于设计人员自动完成硬件组件集成任务，定义并生成完整的芯片系统(SoC)。Qsys或者 SOPC Builder并不是使用传统的设计方法来手动定义和连接HDL模块，而是在GUI中帮助您定义系统组件，然后自动生成互联逻辑。这些工具生成定义系统中所有组件的 HDL文件，然后，顶层HDL文件将所有组件连接起来。这些工具生成 Verilog HDL或者 VHDL。
这些系统集成工具使用Avalon®接口来连接逻辑器件(片内或者片外)。在电机系统中，Avalon接口连接软核处理器以及驱动系统的其他单元。这降低了系统集成的复杂度，实现了连续直观的最优系统。互联架构支持通过从机侧仲裁进行同时多主机处理，从而管理这些连接。这些工具在每一从机端口前插入仲裁模块，以满足不同主机的要求，从主机和从机端口中提取出系统详细的互联信息。图5显示了连接系统中多个从机和主机的互联架构。
图5 采用Qsys或者SOPC Builder管理系统互联
Altera的系统集成和嵌入式开发工具帮助设计人员迅速实现处理器与使用DSP Builder开发的硬件加速电机控制算法之间的接口连接。
DSP Builder和 MATLAB/Simulink
电机控制系统设计人员可以采用FPGA中的DSP功能来实现需要大量数学功能的高速电机控制算法。Altera的 DSP Builder在友好算法开发环境中，帮助设计人员生成 DSP设计的硬件表征，缩短了 DSP设计周期。DSP Builder结合了 MathWorks MATLAB®和 Simulink®系统级设计工具以及 Altera Quartus II软件和第三方综合和仿真工具，实现算法开发、仿真和验证功能。设计人员可以组合使用 Simulink模块和 DSP Builder模块以及 IP模块，验证系统级规范，进行仿真。
利用 Altera的集成 DSP Builder工具，设计人员在 MATLAB/Simulink环境中直接对FOC算法进行建模，构建结构图，连接表示系统的基本模块，如图6所示。这一实例中使用的基本模块是 ADD、SUB、MULTIPLY、CONSTANT、COSINE和 SINE。Simulink支持您对模型或者系统算法行为运行比特精度数学仿真。完成了算法开发后，DSP Builder针对您所选择的Altera FPGA器件，自动生成流水线RTL并进行优化。
图6 永磁体同步电机的 FOC实例
这一设计实例还包括位置和速度控制环，支持对转子速度和角度的控制，如图7所示。典型的电机控制 IP系统包括空间矢量 PWM、电流和扭矩控制环以及速度和位置控制环。根据 FPGA和CPU资源的使用情况，设计人员在硬件和软件之间分配这些单元。
图7 永磁体同步电机的位置、速度和FOC控制器
一个典型的传统设计流程包括建立电信号和电机系统模型，通过仿真开发算法，然后，编写C程序，实现算法，在 DSP模块上运行。这一设计流程具有以下缺点。
• 通常以浮点方式实现算法建模，然后转换为定点方式，在 DSP模块中实现。一般以手动方式实现浮点到定点的转换，缩放和上溢保护功能非常复杂。
• 必须针对模型重新验证 C程序。
• 提高算法运行时性能还需要进行以下步骤：
a.手动优化C程序以提高性能。
b.更新到速度更快但是更昂贵的 DSP模块。
c.在多个DSP模块上并行运行算法(如果可能)。
设计人员可以采用 DSP Builder，优化基于 FPGA的 DSP系统设计。DSP Builder优化流水线以及共享资源，生成高效的RTL表征。您可以组合使用现有的 MATLAB功能和Simulink模块以及Altera DSP Builder模块和其他IP内核，连接系统级设计，实现DSP算法开发，如图8所示。利用DSP Builder，系统、算法和硬件设计人员可以共享公共开发平台。
图8 DSP Builder系统级设计
注释：
(1)所使用的PI控制器需要反馈通路以支持要计算的整数部分。这一通路位于DSP Builder模型外部，通过连接测试台和生成的 VHDL中的 I_out端口和相应的 I_in端口来实现。
DSP Builder高级模块库自然支持定点或者单精度和双精度浮点类型的算法建模。设计人员可以使用比要求更高的精度，先在 Simulink中对算法建模，然后，在工具中调整精度，以满足最终要求。DSP Builder具有以下优势：
• 采用高级模块库，以按键FPGA方式实现算法。不需要手动转换步骤。
• 在硬件中运行之前，在 Simulink中直接观察运行时延时、数据吞吐量以及算法应用。采用 Simulink进行设计空间研究，选择最合适的实现方式。
• 在生成时优化并调整基本算子，包括 SQRT和三角等函数，在软件中实现这些算子时，其运行较慢而且时间可变。这一方法提供了可预测的算法运行时间，显著加速了某些算子的运行。
FOC算法基准测试
为展示这些特性和功能，Altera开发了一个基准测试练习，以仿真 FOC算法，对比标准非折叠和折叠实现的结果。FOC算法包括 Park/Clarke变换以及 PI控制模块，它需要加法 /减法、乘法、Sin、Cos算子以及某些常数和饱和逻辑，如图9和图10所示。在一个典型的 FOC控制器中，以 10-100ksps速率对输入进行采样，100MHz FPGA时钟速率很容易达到这一速率要求。在100ksps时，每10ms必须处理一个新采样。将这一处理延时常数保持在最小值，有利于提高控制算法的性能。
测试台包括图10 所示的单元：
图9 简单PI控制器
图10 永磁体同步电机位置、速度和磁场定向控制的控制器
• 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。