控制算法与工业网络的结合FPGA SoC加速马达开发

工业设计人员可望借助快速建立原形技术和模块基础设计，将马达控制算法移至FPGA SoC环境中，藉此开发出以FPGA SoC为核心的马达驱动系统，从而大幅减少组件数量与设计复杂性，同时降低系统成本并提高性能与稳定性。

但马达驱动开发人员应如何才能改变既有的设计方法，转而采用FPGA SoC呢？

长期以来，工业设计人员一直采用模型化基础设计，透过模拟和C代码的产生，在数字信号处理器芯片上研发马达控制算法。如今，赛灵思(Xilinx)与数学运算软件开发商MathWorks合作开发全新工作流程，能将模型化基础设计扩展至可支持处理系统与可编程逻辑的FPGA SoC--Zynq-7000 All Programmable SoC。

具备更高处理效能　FPGA SoC适用于马达控制

当前先进的马达控制系统都属于控制算法与工业网络的结合，包括EtherCAT、Profinet、Powerlink以及Sercos III，皆能从运算资源中处理带宽。此外，马达控制系统现可结合包括运动控制层、可编程逻辑控制器(PLC)层、诊断层及用户接口等其他需求，进行节能和维修或远程监控。这些需求能将适合处理系统的组件转化为逻辑分割区与实体分割区，而其他组件则适合于硬件辅助卸除与加速。

马达开发人员所选择的硬件平台应提供稳健的可扩展系统。FPGA SoC能满足以上需求，同时搭配高效能处理系统，以支持连网、动态、软PLC、诊断、远程维护等功能，与可编程设计逻辑结合，加速硬件中关键效能的功能。

在处理方面，FPGA SoC与内建NEON协处理器和浮点扩展的安谋国际(ARM)Cortex-A9双核心处理系统相结合，可加速软件执行速度。在可编程设计逻辑组件方面，则搭配超过44.4万个逻辑单元和二千二百个DSP48区间，能处理大量带宽。利用五个高吞吐量AMBA-4 AXI高速互连，加上可编程设计逻辑与处理系统的紧密结合，相当于三千多个PIN的有效带宽。

运用Simulink/控制系统工具箱　装置与马达模型开发完成

现代控制算法须跨越多个系统时间与系统变量，造成硬、软件分割成为一项严峻、耗时且重复的任务。一个典型的马达驱动，电源频率通常为50～60Hz，经过整流后，形成连续直流(DC)电压。该直流电压转换成变频电压，可控制马达端子所需的功率。此外，控制器必须读取马达基本变量，包括电流和电压。控制器同样须读取或制定马达轴心位置，包括轴心转速和处理来自通讯网络或监视控制器的处理命令。

Simulink提供多域系统仿真和模型基础设计的方块图环境，适用于具有控制算法和装置模型的仿真系统。MathWorks的控制系统工具箱(Control Systems Toolbox)基于Simulink对控制系统建模常用之系统分析、设计与微调的方法，提供多种 「应用」工具。利用Simulink执行系统建模，可加快马达控制系统的开发速度，同时在以下几个方面降低风险：

．降低受损风险
仿真法有助于全新控制系统算法的检验，可降低生产硬件测试前，损坏驱动电子组件、马达及系统其他组件的风险。

．加速系统整合
支持人员必须将控制系统新算法整合至生产系统，这意味着部署新控制器会花费他们已经有限的时间，部署过程也可能变得冗长。

．减少对设备的依赖
生产环境在某些情况下，可能不能使用，例如客制化的驱动电子组件或马达驱动方案尚在开发阶段，或并不在控制系统设计人员可以取得的地方。

基于上列因素，仿真法是进行生产硬件测试的最佳替代方案。Simulink等模拟环境可从既有的马达电机组件构建模块库，提供创建装置模型框架，利用该装置模型对新的控制系统架构进行评估。

将系统模型与快速成型环境及最终生产系统相连接，可进一步降低时程风险。快速成型工作流程帮助算法开发人员在不依赖硬件设计人员的情况下，进行原型设计。算法研究人员可在高度自动化过程中采用特定平台支持套件，将系统硬件和软件组件部署到可编译为特定硬件开发平台的设计模板。硬件与软件设计团队可将这些相同的硬件和软件组件，重新应用于最终生产系统之中，毋须做出任何修改，即可加速研发过程并减少失误。