ADI wählt Cortex-M4 und modellbasiertes Design für die Motorsteuerung

Der Floating-Point-Cortex-M4-Prozessorkern arbeitet mit 240 MHz und ADI hat außerdem einen 16-Bit-A / D-Wandler mit einer Genauigkeit von bis zu 14 Bit und einer Konvertierungsgeschwindigkeit von 380 ns integriert.

Die bisherige Motor Controller-Plattform von ADI basierte auf einem eigenen Blackfin-Prozessor ADSP-BF506A, der jedoch feststellte, dass der Cortex-M4 schnell zum Standard wurde de facto Standardarchitektur für genaue Steuerungssysteme.

„Die Branche verlässt sich von proprietären Architekturen und wir haben erkannt, dass der Cortex-M4 der Industriestandard für die Motorsteuerung war“, sagte Tim Resker, Produktmarketingmanager bei ADI.

Resker glaubt auch, dass modellbasierte Entwurfstools wie Simulink von MathWorks bei der Entwicklung von Steuersystemen für Motoren und PV-Arrays immer wichtiger werden.

"Wir wissen, dass wir jetzt Experten für die Verwendung dieser Tools sein müssen", sagte Resker.

Vor zwei Jahren stellte ADI seine erste Plattform für die Entwicklung von Motorsteuerungssystemen vor, die auf einem Blackfin-Prozessor basiert und die Computersprache MathWorks Matlab für die Algorithmusentwicklung verwendet.

Außerdem wurde die Simulink-Designumgebung für den Einsatz von Steuerungsalgorithmen implementiert, um die Effizienz von Permanentmagnet-Synchron- und Wechselstrominduktionsmotoren zu optimieren.

Die Absicht war, Designern die Möglichkeit zu geben, ihr System in Matlab / Simulink zu modellieren, den C-Code zu generieren und zusammen mit der Visual DSP ++ - Designumgebung von Analog Devices mit verbleibender Bandbreite für Anwendungscode bereitzustellen.

ADI geht davon aus, dass die Verwendung modellbasierter Konstruktionen die Antriebseffizienz von sensorlosen und sensorgesteuerten Motorsteuerungsalgorithmen verbessern kann, und hat gemeinsam mit MathWorks das modellbasierte Designtool Simulink und den Codegenerator auf seine Motorsteuerungsplattform angewendet. Es verwendet den ARM Cortex-M-optimierten Embedded-Coder und die Tool-Suites von MathWorks, um den gesamten Entwurfszyklus von der Simulation bis zur produktbereiten Code-Implementierung in einer Embedded-Plattform zu unterstützen.

Simulink generiert optimierten C-Code, der auf der Cortex-M4-basierten Plattform ausgeführt wird. Das Unternehmen hat außerdem den On-Chip-Speicher auf 384 KB SRAM erhöht, um den vom Tool erzeugten C-Code aufzunehmen.

Der ADSP-CM40x verfügt über regelkreisspezifische Hardwarebeschleuniger, eine vollständige sinc-Filterimplementierung, um direkt an isolierte Sigma-Delta-Modulatoren anzuschließen, die in Shunt-basierten Stromerfassungssystemarchitekturen verwendet werden. Normalerweise wäre der sinc-Filter in einem FPGA implementiert worden.

Es gibt auch einen DSP-Beschleuniger, der eine harmonische Analyse bereitstellt, die normalerweise beim Design von Regelkreisen für PV-Arrays verwendet wird.

Es ist auch skalierbar und dynamisch anpassbar.

Es gibt eine Entwicklungs- und Evaluierungskommission, CM40xEZBoard, unterstützt durch Standard-Steuerungsalgorithmen.
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