Diseño basado en modelos de sistemas avanzados de control de motores

La idea en resumen

El aprovechamiento de las características avanzadas de los procesadores para facilitar el diseño se ha debatido a lo largo de las últimas décadas. Hoy en día, una flexibilidad de diseño aún mayor permite a los ingenieros utilizar el diseño estándar basado en modelos con MATLAB® y Simulink® optimizar la funcionalidad de los sistemas de control de motores y minimizar el tiempo total de diseño. También permite a los ingenieros de diseño reutilizar los modelos de simulación para garantizar la funcionalidad correcta y el rendimiento deseado de un sistema en su aplicación en el mercado final.

Figura 1: Historia y capacidad.

El diseño basado en modelos (MBD) ha sido un tema de debate durante décadas, pero sólo en los últimos años ha evolucionado hasta convertirse en un flujo de diseño completo, desde la creación del modelo hasta su completa implementación. En la década de 1970, existían plataformas informáticas analógicas para la simulación, pero la implementación del hardware de control era a nivel de transistores. Los avances en las herramientas de simulación hasta la década de 2000 supusieron la introducción de herramientas de introducción de esquemas de control gráfico y herramientas de diseño de controles que simplificaron enormemente la tarea de diseñar y evaluar controles complejos. Sin embargo, el diseñador del sistema de control seguía desarrollando el algoritmo de control del hardware escribiendo código C para reflejar el diseño simulado. Ahora, a principios de esta década, el MBD completo permite un diseño de control común tanto para las plataformas de simulación como para las de implementación de hardware, lo que permite desplegar rápidamente complejos algoritmos de control en las plataformas de hardware.

Figura 2: Flujo de diseño basado en modelos (MBD).

El MBD es un proceso que utiliza un modelo de sistema como especificación ejecutable a lo largo del desarrollo. Este enfoque basado en la simulación proporciona una mejor comprensión de las alternativas de diseño y las compensaciones que las metodologías tradicionales de diseño basadas en prototipos de hardware, lo que te permite optimizar tu diseño para que cumpla unos criterios de rendimiento predefinidos. En lugar de utilizar estructuras complejas y un extenso código de software, los diseñadores pueden definir modelos con características funcionales avanzadas utilizando bloques de construcción de tiempo continuo y discreto. El código C existente puede integrarse con bloques de biblioteca de control estándar para maximizar la eficiencia del diseño. Estos modelos, utilizados con herramientas de simulación, pueden conducir a la creación rápida de prototipos, pruebas de software y simulación de hardware en bucle (HIL). La simulación permite encontrar inmediatamente las desviaciones de las especificaciones y los errores de modelado, en lugar de hacerlo más tarde en el ciclo de diseño. La generación automática de código elimina los pasos manuales de implementación del mismo algoritmo para ejecutarlo en la plataforma de hardware. Esto simplifica el proceso de diseño, minimiza los errores en la implementación del diseño de hardware y reduce el tiempo total de comercialización.

Hay varios pasos en el DPM que optimizan las tareas individuales en el diseño global. Estas tareas pueden ser realizadas por diferentes ingenieros de diseño o equipos de diseño y luego combinadas para formar el diseño global y el sistema completo. Con este enfoque, se puede aplicar un mayor nivel de abstracción de las tareas individuales, lo que da lugar a un flujo de diseño global optimizado para la aplicación final dada. En general, el MBD permite al diseñador alejarse de los patrones de diseño más tradicionales y pasar directamente de la creación del modelo a la simulación, la generación de código y las pruebas HIL de una forma controlada que permite realizar cambios incrementales en el comportamiento del sistema sin tener que rediseñarlo por completo.

En la Figura 3, se visualizan las diferentes fases de diseño y la escala de los pasos individuales del flujo. El conjunto de estos pasos describe el flujo «estándar» de MBD. Desde el punto de vista del diseño del control del motor, son los siguientes

  • Concepto de operaciones
    • Funcionalidad general del sistema del motor
  • Modelado/arquitectura de la planta
    • Desarrollo de modelos de motores, cargas, electrónica de potencia, acondicionamiento de señales, etc.
  • Modelización y requisitos del controlador
    • Control orientado al campo basado en un codificador para un motor PM trifásico
  • Análisis y síntesis – diseño detallado
    • Los modelos creados anteriormente se utilizan para identificar las características dinámicas del modelo de planta
    • Instalación y configuración del sistema
  • Validación y pruebas
    • Simulación offline y/o en tiempo real
    • Estudio de la respuesta temporal del sistema dinámico
  • Despliegue en un objetivo incrustado – funcionamiento completo
    • Generación automática de código
    • Pruebas y verificación
    • Actualización del modelo de controlador

Figura 3: Concepto de aplicación del DPM.

En conjunto, esto forma un enfoque de varios pasos para alinear el diseño general y permite analizar los pasos de control individuales de forma independiente. Una vez completadas las especificaciones de hardware y software, se puede configurar toda la arquitectura del sistema para desplegar el algoritmo específico y la funcionalidad del sistema global (ver Figura 4).

Figura 4: Configuración del MBD.

Se puede evaluar la simulación de los modelos de controlador y de planta. El desarrollo fuera de línea de los algoritmos sin acceso al hardware puede ser diseñado y perfeccionado para satisfacer los requisitos de rendimiento del sistema general. La generación de código inicial, ya sea con la «reutilización» del código existente o con el código generado por una herramienta de generación de código, puede desplegarse en el controlador embebido para comparar la simulación del sistema en un PC con los datos reales de implementación en un objetivo de hardware. El diseñador debe tener en cuenta la complejidad del modelo a la hora de definir una estructura debidamente equilibrada para el DPM. Sin embargo, una vez conseguido un diseño equilibrado, es posible cambiar rápidamente los modelos independientes dentro del diseño y obtener resultados más precisos del sistema de accionamiento global.

El montaje experimental utilizado como base para este trabajo se basa en un ARM® Cortex-Procesador de control de señal mixta M4 de Analog Devices utilizado con las herramientas combinadas de IAR y MathWorks para realizar la implementación completa de la plataforma MBD. Cada uno de los pasos mencionados anteriormente tiene una relación directa con las herramientas disponibles y con la aplicación general. Como se muestra en la Figura 5, cada cadena de herramientas ofrece una gama de valores. En MBD, el diseñador debe elegir cómo equilibrar el uso de estas cadenas de herramientas con la creación de valor global de la plataforma MBD independiente.

Figura 5: Resistencia del sistema MathWorks e IAR.

Para la plataforma de destino, ya existe un entorno de desarrollo en tiempo real para modelar, simular, evaluar, desplegar y optimizar el rendimiento y las capacidades generales del sistema. Todo ello se basa en el MBD y en la selección equilibrada de los parámetros del sistema, lo que permite la mejor flexibilidad de su clase cuando se requiere una optimización específica. De este modo, se ha conseguido un modelo escalable de un sistema que facilita el uso y la reutilización del código, ya sea sobre la base de código o funciones existentes, o sobre la base de nuevos bloques de construcción completos basados en C estándar o en funcionalidad gráfica (modelos Simulink/MATLAB alineados con la fase completa de simulación y despliegue). No sólo desde el punto de vista del software es posible modificar la configuración general, sino que, una vez desarrollados los controladores de dispositivo adecuados para un sistema, un diseñador puede modificar los recursos del sistema, los elementos de hardware y el software de aplicación general para la aplicación o el sistema final. Además, dada la capacidad de controlar los aspectos en tiempo real de la sincronización global del sistema, la optimización de la programación del sistema es posible directamente a través de este entorno.

Figura 6. Entorno de despliegue.

Si se observa con más detenimiento el esquema clásico de un sistema de accionamiento, se puede visualizar la capacidad de esta arquitectura. Es posible optimizar cada uno de los elementos del «Accionamiento» y concentrar los esfuerzos en el elemento más crítico para el sistema final. Esto significa que, por ejemplo, si la funcionalidad y la escala de protección son de suma importancia, el enfoque puede ser el sistema mecánico en combinación con el sistema de control y suministro de energía. Se puede utilizar una mezcla de resultados simulados y datos en tiempo real para controlar el comportamiento del sistema y formar juntos una optimización «en vivo». Por otra parte, si las perturbaciones de ruido disminuyen el nivel de eficiencia global del sistema, las mediciones de éstas pueden utilizarse en filtros evolutivos y observadores, que minimizan los problemas de ruido del hardware para dar un estado óptimo. Una vez que se han modelado y cotejado todos los factores, puede comenzar la etapa final de la fase de despliegue y se hace realidad una fase de implantación completa en el sistema objetivo.

Utilizando el flujo de diseño MBD, y a través de MathWorks e IAR, ahora es posible la implementación de un modelo global y la compilación de código. Cada uno de los pasos o elementos del modelo del «Sistema de accionamiento» está ahora representado por un modelo de MATLAB y Simulink que está escalado al nivel adecuado para los criterios de diseño óptimos. Cada uno de los elementos del modelo se basa en conjuntos de herramientas y bloques estándar de MathWorks y puede reutilizarse para cualquier elemento de un diseño concreto. Estos elementos también representan los diferentes dominios del sistema de accionamiento y pueden refinarse para minimizar totalmente el error del modelo con respecto al despliegue. Gracias a los métodos de implantación en tiempo real y a la compilación en este entorno mixto, también es posible combinar el código C manuscrito existente con el código C optimizado para ARM Cortex-M4 generado por Embedded Coder®la herramienta de generación de código de producción para MATLAB y Simulink. Todo el proceso permite a los usuarios reutilizar los conocimientos de diseño de control de motores existentes en el nivel adecuado. En este punto, el IAR Embedded Work Bench puede tomar el código generado y compilar el proyecto completo para ARM Cortex-M4, completando así la fase de implementación del MBD para este sistema.

Figura 7. Esquema de un «Sistema de Accionamiento».

Figura 8. Implementación y compilación.

Desde su creación, el MBD ha sido cuestionado por sus capacidades y funcionalidad en relación con el desarrollo de sistemas tradicionales y por su uso eficiente de los recursos generales del sistema. Aquí es donde se han «fusionado» los importantes esfuerzos de los vendedores de componentes, los vendedores de simulación e implantación y los vendedores de compiladores de herramientas, y los resultados son ahora comparables a los métodos de implantación tradicionales. Por supuesto, cualquier desarrollo de código escrito para un sistema en tiempo real puede crearse de forma ineficiente, dependiendo del método de implementación utilizado. Con el MBD, es posible combinar la creación de perfiles, las opciones de optimización cruzada y las sólidas ventajas del desarrollo de sistemas de seguridad crítica, de modo que se minimicen los gastos generales de desarrollo del código y se consigan los resultados más eficaces. MathWorks ofrece la cualificación de la herramienta para el uso de Embedded Coder con IEC 61508, ISO 26262 y normas de seguridad funcional relacionadas.

Esta mezcla de capacidades es mucho más difícil de conseguir en un flujo de diseño estándar. En la Figura 9, se implementa un diseño FOC estándar en la serie ADSP-CM40x de Analog Devices. En este modelo, la posición y la retroalimentación del bucle de corriente se ejecutan en 15 µs, lo que permite perfilar el patrón de corriente en tiempo real y facilitar la depuración. Esto también permite supervisar la funcionalidad del esquema general del BDC. Los resultados de la simulación MBD y los datos en tiempo real pueden ahora evaluarse y compararse con la funcionalidad ideal del sistema según la especificación objetivo. En última instancia, esto permite al diseñador mejorar continuamente la eficacia, la funcionalidad y el rendimiento del sistema, y evaluar el rendimiento de un determinado elemento o componente de la cadena de señales en relación con la especificación.

Figura 9. Datos de simulación y tiempo de ejecución del sistema de construcción del Diseño Basado en Modelos (datos del procesador frente a la simulación).

Este artículo describe una «nueva» forma de diseñar un sistema de control de motores mediante el uso de MBD. Los procesadores embebidos actuales deben tener un equilibrio entre rendimiento, coste y tamaño para permitir el desarrollo y las abstracciones de mayor nivel de las herramientas gráficas, formando así la base de sistemas altamente optimizados que abarcan el tiempo de comercialización, la seguridad, el rendimiento y la escalabilidad. Para más información sobre estos temas y las capacidades de Analog Devices, visita motorcontrol.analog.com.

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