基于FPGA的電渦流緩速器控制系統(tǒng)
關(guān)鍵詞：電渦流緩速器;FPGA;狀態(tài)機;模糊控制
引言
電渦流緩速器的工作原理基于電磁感應(yīng)理論。作為一種輔助制動裝置，其減少了主制動裝置的機械摩擦，既提高了壽命，又提高了車輛行駛的安全性、經(jīng)濟性和舒適性，越來越受到汽車制造廠家的青睞。但是，由于汽車領(lǐng)域?qū)崟r性要求較高，且模糊控制算法涉及到頻繁的多字節(jié)數(shù)據(jù)的乘除運算，而FPGA在實現(xiàn)算法方面具有巨大的優(yōu)勢，因此本文將基于FPGA進行設(shè)計。另外，本文結(jié)合基于FPGA的32位精簡指令軟核Nios編程，能很好地解決實時性與控制靈活性之間的矛盾。
節(jié)能型電渦流緩速器
目前大部分電渦流緩速器利用蓄電池或自帶發(fā)電機來產(chǎn)生勵磁電流，這兩種方法在緩速時都不能最優(yōu)化地將車輛所具有的動能轉(zhuǎn)化為剎車能量。
本系統(tǒng)根據(jù)電渦流緩速器制動力矩的大小對自發(fā)電機和蓄電池進行調(diào)度，電渦流緩速器制動力矩公式如下：
這里，lg為氣隙間距; d為鐵心直徑;R1為勵磁線圈中心點的半徑;Np為磁極對數(shù); N為勵磁線圈繞組匝數(shù);I為勵磁線圈繞組電流;r為轉(zhuǎn)子盤電阻率;mr為轉(zhuǎn)子盤相對磁導(dǎo)率;w為轉(zhuǎn)子角速度。
當(dāng)車速較大時，自發(fā)電機在一定電壓下的輸出電流大于I，將一部分電能用于制動，剩下的電能儲存到蓄電池;當(dāng)車速較慢時，自發(fā)電機在一定電壓下的輸出電流小于I，則從蓄電池輸出電流到繞組線圈產(chǎn)生勵磁電流，從而最大限度地利用能源。
基于FPGA的電渦流緩速器控制系統(tǒng)
為了提升系統(tǒng)可靠性和靈活性，本控制器根據(jù)功能需求進行模塊化設(shè)計，主要包括ADC0809控制、NIOS處理器、模糊控制器、電源控制、PWM、LCD顯示等模塊，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 電渦流緩速器控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)首先由ADC0809控制模塊控制ADC進行各種信號，如溫度、電壓等信號的采集，然后通過Avalon總線把數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥：刂破?、電源控制等模塊。電源控制模塊根據(jù)車速會對蓄電池和自發(fā)電機進行能量調(diào)度，實現(xiàn)最大限度的節(jié)能;模糊控制器模塊根據(jù)恒速、恒流等控制策略，計算出用于控制PWM占空比的參數(shù)，實現(xiàn)勵磁電流的調(diào)節(jié)。
ADC0809控制模塊
信號采集是系統(tǒng)實現(xiàn)閉環(huán)控制的重要環(huán)節(jié)，它的好壞關(guān)系到整個系統(tǒng)的性能。采用FPGA控制ADC的方式能有效降低外界干擾對采樣造成的影響，提高可靠性。另外，利用FPGA狀態(tài)機產(chǎn)生的時序控制ADC時，控制周期短、速度快，能提高整個系統(tǒng)的實時性。
使用狀態(tài)機控制ADC0809芯片采樣，包括時序控制和數(shù)據(jù)的讀取。首先，狀態(tài)機輸出兩路信號先后控制引腳ale和start，一旦start有效，狀態(tài)信號EOC即變?yōu)榈碗娖?，表示進入轉(zhuǎn)換狀態(tài)，狀態(tài)機通過不斷檢測ADC0809引腳EOC的電平來判斷轉(zhuǎn)換是否結(jié)束。若EOC為高電平表示轉(zhuǎn)換結(jié)束，狀態(tài)機輸出信號使引腳OE由低電平變?yōu)楦唠娖?，最后讀取轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)，主要Verilog代碼如下。
always @ ( EOC ,state )
begin case ( state )
st0 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b0; state <=#1 st1; end
st1 :begin ale <= #1 1'b1; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b0; state <=#1 st2; end
st2 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b1; OE <= #1 1'b0; state <=#1 st3; end
st3 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b0;
state<=(EOC==1'b1)? #1 st3:st4; end
st4 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b0;
state<=(EOC==1'b0)? #1 st4:st5; end
st5 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b1; state <=#1 st6; end
st6 :begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b1; state <=#1 st0; end
default : begin ale <= #1 1'b0; start <= #1 1'b0; OE <= #1 1'b0; state <=#1 st0; end
endcase end
模糊控制器模塊
電渦流緩速器是一個非線性系統(tǒng)、強耦合、模型較復(fù)雜的對象。由于常規(guī)PID控制不具備在線調(diào)整參數(shù)的功能，所以不適于勵磁電流與車速呈非線性關(guān)系的系統(tǒng)控制。而模糊理論具有很強的非線性建模能力，能完成復(fù)雜系統(tǒng)的非線性映射功能，將模糊推理機制引入到測控系統(tǒng)中，實現(xiàn)對電渦流緩速器的最佳控制，以滿足實際的行車情況，控制器原理圖如圖2所示。
圖2 模糊控制器原理圖
從原理圖可以看出，本模糊控制器采用了二維模糊調(diào)節(jié)的方式，以改善系統(tǒng)的動態(tài)性能，即模糊控制器的輸入為給定值與測量值偏差e和偏差變化率芿=ek-ek-1所對應(yīng)的兩個模糊控制集，經(jīng)量化因子量化后，得到對應(yīng)的量化等級，其量化等級分別表示為{-7、-6、-5、-4、 -3、-2、-1、0、1、2、3、4、5、6、7}?？刂茮Q策表是經(jīng)離線模糊控制推理運算，并結(jié)合系統(tǒng)的實際運行進行調(diào)整、修改得到的，但它僅反映常規(guī)模糊控制的控制規(guī)則，不能保證系統(tǒng)的動、靜態(tài)特性在大范圍內(nèi)最優(yōu)。因此，為改善模糊控制器的性能，根據(jù)系統(tǒng)的誤差和誤差變化等信息，對控制器實行在線調(diào)整，實際輸出的控制量為決策表值與比例因子的乘積。比例因子的選取規(guī)則如下：當(dāng)e和芿較大時，系統(tǒng)主要是減少誤差，加快動態(tài)過程，應(yīng)取較大值;當(dāng)e和芿較小時，系統(tǒng)接近穩(wěn)定值，應(yīng)取較小值。最后，按此原則并結(jié)合實際經(jīng)驗得到比例因子表。
根據(jù)上面的分析，利用Verilog HDL語言設(shè)計出aul運算模塊和rom存儲模塊，另外由Quartus II軟件的LPM設(shè)計乘法器lpm_mult0模塊，如圖3所示。aul模塊首先根據(jù)輸入值in_a[7..0]和in_b[7..0]進行求差、除法等運算得到e和芿的值，并乘上各自的量化因子得到量化等級E和艵，然后根據(jù)E和艵與控制策略表和比例因子表的對應(yīng)關(guān)系得到查表地址;rom模塊存儲了控制策略表U和比例因子表GU，根據(jù)aul模塊傳遞過來的地址查找U和GU表，然后將結(jié)果輸出到乘法器模塊，并計算出PWM的調(diào)節(jié)增量，從而改變PWM的占空比，實現(xiàn)對勵磁電流的調(diào)節(jié)。
圖3 模糊控制器頂層模塊電路原理圖
基于Nios的主控程序
Nios處理器是整個系統(tǒng)的中樞，是各控制模塊通訊的橋梁。Nios處理器通過Avalon總線將采集進來的各種參數(shù)，如車速、ABS、電壓等，按需要傳遞到各控制模塊，控制模塊再把相關(guān)的運算結(jié)果返回給主控程序，以實現(xiàn)相關(guān)的控制策略，如圖4所示。
圖4 主控程序流程圖
結(jié)語
本課題選用Cyclone II系列中的EP2C5Q208C8芯片，它具有4608個邏輯單元，內(nèi)部RAM達119808位，內(nèi)部乘法器可達26單元，最大用戶I/O達143個，這些豐富的資源能夠滿足電渦流緩速器控制器各模塊的設(shè)計需求，邏輯單元的使用率為65%，RAM使用率為45%。本設(shè)計方法提高了系統(tǒng)的集成度和可靠性并且降低了功耗，F(xiàn)PGA的可重構(gòu)性大大方便了系統(tǒng)將來的升級，而不需要改變原來的電路布線?！?/P>
參考文獻：
1.劉洋,李長安等.基于FPGA和模糊控制的模型車運動學(xué)仿真[J],微計算機信息2006年第5-2期
2.孫為民.電渦流緩速器制動力矩計算的新方法[J],現(xiàn)代機械2005年第4期
3.潘松.EDA技術(shù)與VHDL[M],北京:清華大學(xué)出版社,2005,213-215
4.郭愛琴,周百新.用VHDL設(shè)計的SRD模糊控制器[J],南京師范大學(xué)學(xué)報2004年第1期
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