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基于數據存儲的電機及驅動器健康管理系統設計

2019-10-21 11:00:08劉政華常培平
大眾科學·上旬 2019年9期
關鍵詞:數據存儲

劉政華 常培平

摘 要:近年來隨著航空機載設備技術的不斷發展,健康管理的設計理念被提出,并逐步深入到產品的設計中。本文以航空某重點型號配套電機及驅動器健康管理系統為研究背景,通過開展通用化的接口電路設計,以及基于TMS320F2812為核心處理器的軟件開發環境,完成健康管理系統的軟件開發,覆蓋數據的存儲類型及存儲方式,實現故障前后數據以及關鍵運行參數的有效記錄,極大的提高系統的維修性。

關鍵詞:電機及驅動器;數據存儲;健康管理

0 引言

隨著航空機載設備技術的不斷發展,設備的復雜程度不斷提高、設備維修保障費用不斷增長以及狀態監控技術的不斷進步,對設備進行相應的健康診斷與健康管理,準確評估和預測設備未來一段時間的性能狀態已經成為當今學者們研究的熱門問題[1~3]。

本文設計了一種基于TMS320F2812為核心處理器及存儲接口電路,完成了軟件代碼開發及驗證。可以實現系統全壽命周期的信息、故障等參數的記錄,提高了系統的維修性,滿足實際工程中的應用需求。

1 系統總體設計

系統總體組成如圖1所示,主要包括DSP2812數據處理器,以及E2PROM、SRAM、FLASH外設存儲器。DSP2812實時采集電機運行的參數,并將數據寫入到SRAM中,當故障發生時,記錄故障發生后相同參數的多組數據,也存放到RAM中。隨后將SRAM中的故障前后的多組數據寫入到FLASH中,再通過相應的指令進行數據讀取,從而實現了故障前后數據的記錄。

考慮到掉電等異常工況,寫入FLASH的數據地址長度通過E2PROM進行記錄,避免掉電時,FLASH內數據的地址出現混亂。根據電機故障發生前后的各項變量的多組數據,對故障原因進行分析,從而更加精確地分析得到故障問題,使故障得到合理的解決。

2 硬件及接口電路設計

2.1 E2PROM的接口電路設計

E2PROM選用JM71180,JM71180是符合國軍標的串行接口的8位存儲器,該電路的存儲單元結構是EEPROM,存儲容量為512K bits,該器件可用于高速低功耗和低電壓的使用環境。DSP2812采用SPI數據總線的方式實現對E2PROM的數據讀寫,實現原理如圖2所示。

2.2 SRAM的接口電路設計

SM7C028是一款高性能CMOS雙端口靜態RAM,容量為64Kx16bit,有16根地址線、16根數據線。通過一個芯片使能端(CE)和一個輸出使能端(OE)以及三態IO驅動器可以很容易對存儲器進行擴展。當芯片沒有選中時(即CE=1),芯片自動進入低功耗狀態,大大降低芯片功耗。

2.3 FLASH的接口電路設計

SM29LV320 是一款32Mbit FLASH 存儲器,支持32 兆位的地址空間讀寫,具有廠商ID 和器件ID,有數據查詢位,與AM29LV320D 管腳兼容。它的存儲形式為2097152個字或者4194304個字節。字模式時,數據端口為DQ0-DQ15;字節模式時,數據端口為DQ0-DQ7。

3 軟件設計

驅動器采用TI的DSP芯片TMS320F2812為核心處理器,完成健康管理系統的軟件開發。編程語言采用C語言程序,編碼量小、易讀性強。為提高程序的運行執行速度,軟件采用模塊化程序結構,方便功能的進一步擴展。

3.1 基礎配置信息數據存儲

驅動器的基礎配置信息包含產品的型號、編號、出廠日期、廠家、軟硬件版本、健康管理狀態、工作時間、以及工作次數等基本信息,這些信息存儲在E2PROM中,通過SPI接口進行讀寫。

3.2 FLASH擦除

FLASH采用整片擦除方式,DSP通過FLASH的存儲地址長度決定是否進行擦除,FALSH的擦除流程如圖5所示。

3.3 故障數據存儲

電機及驅動器的故障數據定義如表1所示,為電機運行過程中的關鍵參數及故障狀態信息等。在SRAM中開辟兩段緩存區域,如圖6所示,一段為故障前數據存儲空間,另一段為故障后數據存儲空間。

當檢測到故障出現時,首先從SRAM讀取對應地址中的數據,再將讀出的數據寫入Flash,數據寫入Flash執行流程如圖7所示。

4? 結論

本文以電機及驅動器系統健康管理系統為研究對象,設計了一種基于TMS320F2812為核心處理器及存儲接口電路,并完成了軟件代碼開發及驗證。該方法考慮了掉電等異常工況的處理措施,可以實現系統的全壽命周期的信息、故障等數據的記錄,提高了系統的維修性,滿足實際工程中的應用需求。

參考文獻:

[1]張盼盼.基于數據驅動的電源車柴油發電機健康管理方法研究[D].蘭州理工大學,2019.

[2]胡昌華,施權,司小勝等. 數據驅動的壽命預測和健康管理技術研究進展[J].信息與控制, 2017, 46(1):72-82.

[3]鞠建波, 胡勝林, 單志超,等. 大數據驅動的裝備健康管理研究[J]. 兵器裝備工程學報, 2017(6):73-75

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