模型

示例包括目标模型mcb_pmsm_foc_autotuner_f28379d。

您可以使用这个模型模拟和代码生成。使用open_system命令打开模型。

open_system (“mcb_pmsm_foc_autotuner_f28379d.slx”);

磁场定向控制自动调谐块迭代的曲调d- - -问设在电流控制和速度控制回路,计算当前的收益和速度PI控制器。使用此命令来定位内部的磁场定向控制自动调谐块可用的模型:

open_system (“mcb_pmsm_foc_autotuner_f28379d /电流控制/ Control_System /闭环控制/ FOC_Autotuner FOC_Autotuner”);

块过程的电流和速度反馈装置。它也处理的电压输出d- - -问设在电流PI控制器计算PI控制器收益(Kp和Ki)。

FOC架构的更多细节,请参阅磁场定向控制(FOC)。

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模拟模型:

生成代码和部署模式:

先决条件模拟和硬件部署

1。打开模型初始化脚本为目标模型。检查和更新电机、逆变器及其他控制系统和硬件参数可用的脚本。说明定位和编辑模型初始化脚本与目标模型相关联,明白了估计控制收益和使用效用函数。

2。在逆变器和目标参数部分模型的初始化脚本中,验证mcb_SetInverterParameters函数使用的参数BoostXL-DRV8305。这使得脚本使用BOOSTXL-DRV8305逆变器的预排程序的参数。

3所示。正确配置这些参数在模型中初始化脚本。这些变量是必不可少的收益gain-tuning算法计算了PI控制器。如果这些变量的值是不正确的,该模型可能无法使电动机速度稳定状态。

4所示。如果您使用的是电机不列入mcb_SetPMSMMotorParameters函数(用于系统参数/ /硬件参数部分模型的初始化脚本),调整默认值以下的初始收益中可用最初的PI参数部分模型的初始化脚本。这将确保调速的电动机达到稳态操作:

当你模拟或一个目标硬件上运行示例,该示例使用原油的PI控制器增益值来实现调速的稳态操作。

注意:当使用这个示例中,如果电动机(是否上市mcb_SetPMSMMotorParameters函数)不运行,尝试优化这些参数的默认值。

5。在船自动调谐参数部分模型的初始化脚本,检查和更新现场面向控制的参数自动调谐块。这个设置参考带宽和相位幅度值速度和电流PI控制器。

模拟目标模型

模拟的例子是可选的。遵循以下步骤来模拟目标模型:

1。打开目标模型。

2。点击运行在模拟选项卡来模拟目标模型。

3所示。观察控制器增益的计算π值显示块中可用mcb_pmsm_foc_autotuner_f28379d /电流控制/ PI_Params_Display_and_Logging子系统。

计算出的收益可能不准确,因为步骤3在先决条件模拟和硬件部署部分检查只有四个电机参数的准确性。

如果你想计算和测试使用模拟PI控制器的收益,按照以下步骤之前点击运行在模拟目标模型的选项卡。

如果mcb_SetPMSMMotorParameters函数没有列出你的永磁同步电动机,确定电动机的参数使用这些步骤:

参数估计工具更新motorParam变量(在MATLAB®工作区)估计运动参数。

如果你使用参数估计工具,不要直接对电机参数的更新模型中初始化脚本。脚本自动提取运动参数的更新motorParam在工作区中变量。

后模拟目标模型和确定收益,更新您的模型(实现FOC)计算增益值迅速把电动机速度稳定状态。

示例部署到目标硬件调整PI控制器获得更准确地用一个实际的硬件连接到一个电动机。更多细节,请参见生成代码和部署模型目标硬件部分。

生成代码和部署模型目标硬件

这一节展示了如何生成代码并运行算法调优收益目标的PI控制器硬件。在硬件上运行的例子使您能够获得更准确的计算出了PI控制器处理来自实际的工厂实时反馈。

这个例子使用一个主机和一个目标模型。主机模型是一个用户界面的控制器硬件。你可以在主机上运行主机模型。之前你在主机上运行主机模式,目标模型部署到控制器硬件。主机模型使用串行通信命令目标模型和运行电动机闭环控制。

所需的硬件

支持以下硬件配置的例子。金宝app还可以使用目标模型名称打开模型的MATLAB®命令提示符。

LAUNCHXL-F28379D控制器+ BOOSTXL-DRV8305逆变器:mcb_pmsm_foc_autotuner_f28379d

有关相关连接硬件配置的更多信息,见LAUNCHXL-F28069M和LAUNCHXL-F28379D配置。

在目标硬件生成代码并运行模型

1。完成硬件连接。

2。模型自动计算模拟到数字转换器(ADC)抵消(也称为当前偏移量)。禁用此功能(默认启用),更新的值inverter.ADCOffsetCalibEnable模型中变量初始化脚本0。

或者,您可以手动计算ADC偏移值和更新模型中初始化脚本。说明,请参阅在开环运行三相交流电机控制和校准ADC抵消。

3所示。计算正交编码器索引偏移值和更新的pmsm.PositionOffset模型中变量初始化脚本的目标模型。说明,请参阅对永磁同步电动机电动机正交编码器偏移校正。

4所示。打开目标模型。如果你想改变默认模型的硬件配置,明白了模型配置参数。

5。加载一个示例程序的CPU2 LAUNCHXL-F28379D董事会。例如,加载程序运作CPU2蓝色LED使用GPIO31 (c28379D_cpu2_blink.slx)。这将确保CPU2不是错误地配置为使用董事会外围设备用于CPU1。

6。点击构建、部署和启动在硬件目标模型部署到硬件选项卡。

7所示。单击主机模式超链接相关联的目标模型打开主机模型。您还可以使用open_system命令打开主机模型。

open_system (“mcb_host_autotuner_f28379d.slx”);

有关主机和目标模型之间的串行通信,明白了Host-Target沟通。

8。在主机串口设置块参数对话框中,选择端口名称你有目标硬件连接。

9。把电动机滑块切换到开始开始运行电机。

10。更新速度值的引用速度Ref (RPM)字段。建议您使用的值大约是电动机的额定速度的一半。

11。在调试信号部分中,选择Speed_Ref & Speed_Feedback和监控信号的速度SelectedSignals时间范围。等到电机达到一个稳定的速度。

这个例子可以调优状态只有在稳定的速度。

12。检查PI参数滑动开关自动调谐的位置。

13。把自动调谐滑块切换到开始位置开始自动调谐PI控制器收益。根据控制器调优过程引入了扰动目标(带宽和相位容限)控制器的输出。本例使用扰动的系统响应计算最优控制器增益值。

模型对电机和执行这些测试迭代确定一组精确的Kp和Ki获得当前和速度PI控制器。

的调整状态显示改变状态从调优没有开始来优化过程中。

注意:当调优在进步,确保PI参数滑动开关仍在自动调谐的位置。

14。调优过程成功完成时,调整状态显示改变状态从优化过程中来调整完成。

目标模型更新的速度和电流PI控制器运行在目标硬件计算Kp和Ki收益。此外,主机模型显示这些值。

15。如果gain-tuning算法在优化过程中遇到错误,调整状态显示器显示调整失败。把自动调谐滑块切换到停止位置和看到故障排除部分故障排除说明。

16。如果你已经成功地完成了优化过程,把自动调谐滑块切换到停止的位置。把PI参数滑块切换到默认的能够使目标模型的默认操作模式。在这种模式下,目标模型使用计算增益值操作电机用船。

17所示。验证计算增益值。说明,请参阅验证计算PI控制器增益部分。

验证计算PI控制器增益

1。检查电机的运行PI参数滑动开关默认的的位置。

2。选择Speed_Ref & Speed_Feedback调试信号的调试信号部分主机模型。

3所示。打开SelectedSignals时间范围监控参考速度和速度反馈信号。

4所示。更新参考速度(电机控制的应用程序)速度Ref (RPM)场和监控信号的时间范围。

5。在SelectedSignals窗口中,导航到工具>测量并选择光标测量来显示光标测量区域。

6。拖cursor-1位置,指示为零Speed_Ref(Speed_ref上涨之前)。拖动cursor-2位置Speed_Feedback满足Speed_Ref第一次。

ΔT表明FOC算法的实际响应时间(时间由电机达到100%的参考速度从零参考速度)。

7所示。PI速度控制器,使用PI_params.SpeedBW变量模型中初始化脚本可用来确定的带宽速度PI控制器。使用这个关系计算的理论响应时间:

比较理论Response_time与实际响应时间ΔT验证速度PI控制器增益。

类似地,您可以验证当前比例积分控制器通过分析步骤的反应d和问电流PI控制器。

故障排除

按照下面的步骤来解决失败gain-tuning实例。

1。确定循环(d目前,问目前,调优过程失败或速度)。

目标模型的曲调这个序列的PI控制器:

d电流控制器→问电流控制器→速度控制器

调优一个控制器的失败在这个序列结果在错误的gain-tuning随后的控制器。

检查计算收益的三个控制器使用主机的显示块可用的模型。一个零Kp或Ki控制器增益值表示各自的控制器的优化过程失败。

按照后续步骤第一PI控制器在前面的序列的优化失败了。

2。选择控制器参考信号和反馈控制器中确定步骤1,调试信号部分(例如,Iq_Ref & Iq_Feedback为问电流控制器)和打开SelectedSignals时间范围。

3所示。检查PI参数滑动开关自动调谐的位置。

4所示。把自动调谐滑块切换到开始再次运行优化过程。

5。监控在步骤1中确定的控制器的反馈信号(例如,Iq_Feedback)SelectedSignals时间范围。

案例1:遵循以下步骤如果控制器反馈信号的峰值满足这些条件之一:

注意:的PI_params.CurrentSineAmp和PI_params.SpeedSineAmp模型中定义的变量的初始化脚本。

一个。如果在步骤1中是确定的控制器d或者是问电流控制器,修改PI_params.CurrentSineAmp变量,使其小于控制器反馈信号的峰值。

b。如果步骤1中确定控制器的速度控制器,修改PI_params.SpeedSineAmp变量,使其小于控制器反馈信号的峰值。

c。把自动调谐滑块切换到停止然后到位置开始再次运行优化过程。

案例2:遵循以下步骤如果控制器反馈信号的峰值位于范围:

注意:的PI_params.CurrentSineAmp和PI_params.SpeedSineAmp模型中定义的变量的初始化脚本。

一个。更新现场面向控制的参数自动调谐块(设置参考带宽和相位边际值)中可用船自动调谐参数部分模型的初始化脚本。

b。把自动调谐滑块切换到停止然后到位置开始再次运行优化过程。