ARM平臺電機矢量控制分析及性能評估①

張玉磊, 王志成, 史秀玉, 鄭國利

?

ARM平臺電機矢量控制分析及性能評估①

張玉磊1,2, 王志成2,3, 史秀玉1,2, 鄭國利2,3

1(中國科學院大學, 北京100049)2(中國科學院沈陽計算技術研究所高檔數控國家工程研究中心, 沈陽 110168)3(沈陽高精數控智能技術股份有限公司, 沈陽 110168)

對ARM平臺電機矢量控制模型進行了分析及性能評估, 彌補了當前伺服控制系統中該評估工作的空白. 分析了電機矢量控制模型和能實現該模型ARM平臺的軟硬件環境, 給ARM平臺電機矢量控制分析及性能評估奠定了基礎. 使用了一種利用建立空閑任務計算CPU負載率的方法, 并用此方法進行了以CPU負載率為性能指標的評估實驗, 對不同條件下矢量控制策略的適用情況進行了分析. 分析結果對ARM平臺下矢量控制策略的選擇有一定的指導意義.

矢量控制; ARM; CPU負載率; 性能評估; RTX

作為伺服電機控制的一種方式, 矢量控制已成為高性能變頻調速系統的首選方案. 與傳統采用V/F控制相比, 矢量控制存在著控制精度高, 動態性能好等特點[1]. 與之前的控制方案相比, 矢量控制方案計算復雜、對電機參數的依賴性大, 需要有較高性能的處理器作為支撐[2]. 目前, 電機控制主要使用DSP來實現. 近年來, 隨著ARM芯片的出現和相關技術的飛速發展, ARM處理器核因其卓越的性能和諸多優點, 已成為低功耗、低成本、高性能嵌入式處理器的代名詞. 將ARM芯片用于伺服電機的矢量控制, 能夠彌補DSP芯片在控制方面的不足, 在獲得更快運算速度的同時可以節約成本并降低系統的復雜度, 成為了伺服電機控制處理器的又一理想選擇[3,4]. 雖然ARM平臺電機矢量控制已有研究, 但是分析的不夠具體, 更沒有對ARM平臺上矢量控制的性能進行評估. 導致很多開發人員并不十分清楚軟硬件平臺需要滿足哪些條件, 才能在ARM平臺上實現矢量控制模型; 怎樣的軟硬件條件選擇才能使ARM平臺有更好的矢量控制效果. 本文選擇STM32F405ZG為硬件平臺核心, RTX為實時操作系統, 在分析矢量控制模型以及軟硬件平臺的基礎上, 通過CPU負載率來評估ARM平臺上電機矢量控制的性能. 量化分析的評估結果對以后開發人員在ARM平臺矢量控制策略的選擇上有一定的指導意義.

1 矢量控制模型分析

矢量控制具有廣泛的應用實踐和豐富的理論基礎, 尤其在電機控制上. 本節主要是在矢量控制系統的結構上分析矢量控制模型的核心模塊.

1.1 矢量控制系統結構

圖1是矢量控制系統的結構圖, 從圖中可以看出這是一個電流內環、速度外環的雙閉環控制系統.

1.2 核心模塊分析

電流環在電機矢量控制中有著非常重要的地位, 通過改造內環控制對象的傳遞函數, 來保證牽引系統的轉矩控制快速性和穩定性[5]. 電流環的主要功能是快速響應電流的變化, 通過將轉矩和磁通量轉換為電流矢量來動態控制其變化, 所以需要專門的軟硬件支持. 軟件模塊主要有: CLAKE變換、PARK變換、PI電流調節、IPARK變換、空間向量脈沖調制(SVPWM)等模塊, 主要是為了完成矢量控制模型的計算; 和硬件相關接口主要有(正交編碼脈沖)QEP、模數變換模塊等.

速度環是電流環的外環, 其輸出可作為電流環的輸入給定[6], 通過檢測QEP模塊的輸出信號來進行反饋調節. 速度環的主要組成是速度計算模塊和速度PI調節模塊, 其中速度計算模塊主要是根據反饋值進行速度計算, 而PI調節模塊主要作用是保證系統良好的跟蹤性和抗干擾性[7].

矢量控制策略的雙環串級控制是先內后外的順序[8], 即首先是電流環進行轉矩和磁通分量的調節, 然后是速度環根據電機電氣角進行速度反饋控制. 相比電流, 速度的變化要慢的多, 所以本次評估實驗設定電流環的控制頻率與PWM頻率是一致的, 速度環控制周期是電流環控制周期的兩倍, 這樣可以保證檢測到較高精度的速度[9].

若要在ARM平臺上實現矢量控制模型, 除了需要具備必要的硬件模塊以外, 還必須能在要求的時間范圍內實現控制模型的軟件計算部分.

2 硬件平臺分析

通過上一節矢量控制模型的分析, 需要選擇合適的硬件平臺才能滿足要求. 硬件平臺需要對電流進行采樣、產生PWM輸出、對電機速度位置監測、有供外部進行通信和調試的接口、有存儲器進行程序存儲, 還需要較高的運算速度完成軟件部分的計算和時鐘頻率滿足實時控制等. 基于此, 本次實驗以沈陽計算所高精數控研發的GTS100-AOA伺服驅動器為硬件平臺, 該硬件平臺以STM32F405ZG作為矢量控制核心芯片. 硬件系統主要組成如圖2所示.

圖2 控制系統硬件總體結構

STM32F405ZG是基于 Cortex-M4內核由ARM專門開發的最新嵌入式ARM處理器, 在M3的基礎上強化了運算能力, 并且新加了浮點、DSP、并行計算等. 處理器內核是高性能32位、低延遲3階管道, 可達1.25DMIPS/MHz, 最高時鐘頻率高達168MHz.

該處理器總線結構是由32位多層AHB總線矩陣構成, 在多個高速外設同時運行期間, 系統可以實現并發訪問和高效運行. 含有192KB系統SRAM, 系統SRAM可按字節、半字(16位)或全字(32位)訪問, 讀寫操作以CPU速度執行, 等待周期為0. 此外還有高達1MB的嵌入式FLASH存儲器, 可用于開發和再編程. 此硬件平臺的存儲方式和總線結構縮短了矢量控制計算時的額外開銷, 能夠及時處理輸入輸出數據, 滿足矢量控制的實時性要求.

該硬件平臺還提供了矢量控制模型需要的外設接口:

1) TIM5外設. STM32F405ZG器件中TIM5通用定時器是一個可編程定時器, 它提供的編碼器接口模式可用于讀取電機轉動時的位置信號并進行統計, 計算出電機轉動時的電氣角和機械角, 作為矢量控制算法中坐標變換和速度計算模塊的輸入.

2) ADC外設. STM32F405ZG器件中ADC有12位, 是逐次趨近型模數轉換器. 它具有多達19個復用通道, 可測量來自16個外部源、兩個內部源的信號. 這些通道的A/D轉換可在單次、連續、掃描或不連續采樣模式下進行. 該外設支持DMA, 減少了CPU訪問該外設的開銷. 可用于對電機電流進行監測和采樣, 作為矢量控制坐標變換的輸入.

3) TIM8外設. STM32F405ZG器件中TIM8高級控制定時器包含一個16位自動重載計數器, 有多個獨立通道可用于PWM生成(邊沿模式和中心對齊模式), 并且可以通過軟件設置PWM信號死區的大小. 利用TIM8用于矢量控制模型PWM的輸出.

4) JTAG調試接口. STM32F405ZG器件中的JTAG調試接口主要用于芯片內部測試, 可以通過J-link連接JTAG進行程序燒寫和在線調試. 還可以通過JTAG在集成開發環境Keil uVision4讀取ARM平臺的CPU負載率進行分析.

3 軟件平臺分析

根據需要實現的控制模型以及所選取的硬件平臺, 還需要選擇合適的軟件平臺. 軟件平臺需要很好的支持硬件平臺, 能實現任務調度, 多線程之間切換, 模塊化的管理程序, 滿足矢量控制實時性要求等. 本次評估實驗選擇RTX實時操作系統作為軟件平臺. RTX是免稅版的確定性實時操作系統, 它提供搶占式多線程服務、同時可以創建執行多個功能的程序, 并有助于創建結構更好且維護更加輕松的應用程序, 適用于ARM和Cortex-M設備. 整個RTX Kernel組成如圖3.

圖3 RTX Kernel組成

該軟件平臺還滿足矢量控制模型的軟件需求, 主要體現在:

1) RTX是專門為基于ARM和Cortex-M MCU的嵌入式系統而編寫的, 能非常好的支持上節介紹的硬件平臺.

2) RTX可以方便地管理模塊化的矢量控制程序, 根據不同的實驗需求完成模塊的增減, 滿足矢量控制程序可擴展的要求.

3) RTX運行速度快, 占用資源極少. 系統計時器精度最高可達0.001ns, 支持RTX線程最低可能的延遲調度, 可以非常好地滿足矢量控制的實時性要求.

除此以外, 相比其他的實時操作系統, RTX學習周期短, 產品開發速度快. Vision IDE調試器完全支持 RTX, 其中采用RTX任務識別工具以便于在應用程序中快速方便地配置和調試RTX. 沒有了復雜的配置過程, 開發者可集中精力在控制策略的實現上.

系統軟件運行的主要流程如下: PWM頻率設定為8K時, 矢量控制程序每過125us觸發一次線程中斷, ADC外設進行電流采集, 觸發DMA中斷, 然后根據不同的div分頻值運行電流環和速度環. 電流環主要包括CLARKE變換、PARK變換、PI電流調節、IPARK變換、SVGEN等模塊, 速度環主要包括速度PI調節等模塊, 其中電流環執行的頻次是速度環的兩倍.

4 性能評估

一般從時間復雜度和空間復雜度對算法的性能進行評估. 由于是在特定ARM平臺上實現矢量控制算法的, 可以認為硬件平臺的CPU負載率能間接反映算法的時間復雜度. 在不同的存儲器中, 讀寫操作的速度不同, 而代碼空間大小沒有發生變化, CPU負載率間接反映了算法復雜度. 綜上, 這里選擇CPU負載率作為ARM平臺矢量控制性能的評估指標.

4.1 CPU負載率計算方法

由于沒有現成的工具可以直接測量ARM平臺CPU負載率進行性能評估, 這里使用了一種通過建立空閑任務計算CPU負載率的辦法. 首先在用戶入口函數發起一個優先級為最低的空閑任務,該任務僅僅給一個靜態變量(count)加1, 由于該任務優先級最低, 只有當CPU不需要執行其他任務時, 才會切換到空閑任務. 在用戶函數中延遲2秒, 讓CPU 2秒鐘內全部在執行空閑任務, 這時靜態變量(count)將會是一個很大的值, 將count/100保存到另一個靜態變量base中作為比較基礎, count值重置為0. 然后發起一個優先級比空閑任務高一級的統計任務用于計算CPU負載率, 每2秒執行一次, 利用空閑任務中靜態變量(count)的值與base之比和100做差得出CPU負載率.

通過上述方法進行CPU負載率的測量. 實驗評估主要分成兩個部分, 第一部分是在內部FLASH中運行程序, 分析不同PWM頻率下控制模塊對CPU的負載率; 第二部分是在不同的存儲器中(內部RAM和內部FLASH)運行程序, 評估不同PWM頻率下執行矢量控制程序時CPU的負載率.

4.2 不同PWM頻率下控制模塊的CPU負載率

如圖4所示. 空載時表示不添加任何控制算法模塊, 但是會執行線程調度程序和PWM中斷服務程序. 電流環PI含有電流PI調節模塊[10]. 速度環含有速度PI調節和速度計算模塊. 圖4中縱坐標表示CPU負載率, 橫坐標表示各模塊是向右累加的.

從圖4中可以看出, PWM頻率相同時, CPU負載率會隨著控制模塊的增加而增加, CPU負載率變化的幅度和添加模塊的處理復雜度相關; PWM頻率不同時, 相同累加模塊的CPU負載率會隨著PWM頻率的增加而增加, 因為PWM頻率的增加會使得各模塊處理頻率次數增多.

空載時由于要執行PWM中斷服務程序和線程調度程序, PWM頻率越高, PWM中斷服務調用次數越多, 使得空載時不同PWM頻率下CPU負載率不一致.

圖4 不同PWM頻率下控制模塊CPU的負載率

PWM頻率越高, 會使得控制系統的實時性越高, 逆變器開關變換得越頻繁. PWM頻率可根據電機功率來選擇, 但電流太大會影響逆變器開關的變換頻率, 所以載波頻率設定為8KHz比較合適. 從圖4可知, 在內部FLASH中以不同PWM頻率運行矢量控制算法CPU負載率最高81%, 雖然使用上述方法測得的CPU負載率有一定誤差, 但在一定程度上說明了在PWM頻率低于13KHz的情況下ARM平臺適應于不同頻率的電機, 并且具有較好的實時性和穩定性.

4.3 不同存儲器中執行矢量控制算法CPU負載率

STM32F405ZG有內部RAM和內部FLASH兩種存儲器, 可以通過自舉配置選擇不同存儲器作為自舉空間執行矢量控制算法. 從圖5可以看出PWM頻率相同時, 矢量控制算法在內部RAM中執行的負載率小于在內部FLASH中執行的負載率. 這主要是由于內部RAM讀寫以CPU速度進行, 且等待周期為0, 而內部FLASH管理CPU通過AHB I-Code 和D-Code對FLASH進行訪問, 從而導致了負載率不同. 在PWM不同時, 對于相同存儲器中運行的程序, CPU負載率會隨著PWM頻率的增加而增加, 主要是因為PWM頻率增加導致矢量控制算法執行的頻率增加從而增加了CPU負載率.

從圖5還可以看出, 當PWM頻率為12KHz, 在FLASH中運行程序時CPU負載率為81%, 可以通過將程序放到RAM中運行來降低CPU負載率. 針對那些對實時性能要求非常高的小功率電機, 可以在內部RAM中執行基于矢量控制策略的實時控制系統; 而對那些對實時性要求一般的大中功率電機可以在內部FLASH中運行.

圖5 不同存儲器中執行矢量控制算法CPU負載率

5 結語

不僅分析了ARM平臺實現矢量控制模型需要的軟硬件環境, 提出了一種測量CPU負載率的方法, 而且通過實驗得出了不同PWM頻率下矢量控制模塊的CPU負載率, 以及不同存儲器中執行矢量控制算法的CPU負載率. 通過對實驗數據和矢量控制模型軟硬件環境分析, 對以后開發人員在特定功率伺服電機控制系統中對軟硬件平臺和矢量控制算法的選擇上有一定的指導意義, 彌補了當前伺服控制系統對該評價工作的空白.

1 李靜,向風紅.張勇,等.基于ARM核微控制器的異步電機矢量控制.電子與封裝,2007,7(1):43–45,48.

2 曲家騏.永磁同步伺服電動機的矢量控制.微特電機,2001, (4):18–21.

3 張斌斌,殳國華,丁君武.基于ARM的交流異步電機控制與饋電系統設計.電氣自動化,2015,37(5):1–3,9.

4 張巍,陳今潤,王琛.基于ARM的PMSM控制系統設計.微計算機信息(嵌入式SOC),2010,26(11-2):70–71.

5 韋克康,周明磊,鄭瓊林,王琛琛.基于復矢量的異步電機電流環數字控制.電工技術學報,2011,26(6):88–94.

6 李培偉.永磁同步電機伺服系統矢量控制技術研究[碩士學位論文].南京:南京理工大學,2013.

7 肖衛文,熊芝耀,李世春,程緒長.基于變參數PI的永磁同步電動機矢量控制系統.電力電子技術,2009,43(4):32–33.

8 郝龍.永磁同步電機無速度傳感器矢量控制[碩士學位論文].哈爾濱:哈爾濱工程大學,2011.

9 湯新舟.永磁同步電機的矢量控制系統[碩士學位論文].杭州:浙江大學,2005.

10 周暉.基于模糊PI控制的永磁同步電機矢量控制系統實現及性能研究[碩士學位論文].杭州:浙江大學,2006.

Analysis and Performance Assessment of Vector Control for Motor Based on ARM

ZHANG Yu-Lei1,2, WANG Zhi-Cheng2,3, SHI Xiu-Yu1,2, ZHENG Guo-Li2,3

1(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)2(National Engineering Research Center for High-end CNC, Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110168, China)3(Shenyang Golding NC Intelligent Tech. Co. Ltd., Shenyang 110168, China)

This paper analyzes and evaluates the motor vector control model of ARM platform, and makes up the blank of the evaluation in current servo control system. The analysis of the vector control model for motor and the environment of software and hardware need to realize the model based on ARM, which lays in the foundation of the analysis of vector control for motor based on ARM and performance evaluation. We use one method by idle task computing CPU load, and use this method to compute CPU load for performance evaluation experiments. Applications of vector control strategies under different conditions are analyzed. It has a guiding significance for vector control strategies choose based on ARM.

vector control; ARM; CPU load; performance evaluation; RTX

國家科技重大專項(2013ZX04001-031)

2016-04-24;收到修改稿時間:2016-05-26

[10.15888/j.cnki.csa.005538]