【導讀】傳統(tǒng)的DSP設計開發(fā)流程分為開發(fā)設計和產品實現(xiàn)兩個環(huán)節(jié)。程比較復雜，本文應用Matlab對DSP控制系統(tǒng)開發(fā)進行了研究。碼生成及編譯鏈接。在軟件算法仿真測試后直接生成面向數(shù)字信號處理。芯片的代碼，有利提高開發(fā)效率。首先，本文系統(tǒng)地研究了Matlab/Simulink的DSP系統(tǒng)級設計方法。

　　

【正文】 （ 41） 式中， ψ d、 ψ q—— 定子磁鏈在 d、 q軸的分量； ψ f—— 轉子磁鋼在定子上的耦合磁鏈，它只在 d軸上存在； p—— 轉子的磁極對數(shù)； Ld、 Lq— — 永磁同步電動機 d、 q 軸的主電感。 式 (41)說明轉矩由兩項組成，括號中的第一項是由三相旋轉磁場和永磁 磁場相互作用所產生的電磁轉矩；第二項是由凸極效應引起的磁阻轉矩 。 對于嵌入式轉子， LdLq，電磁轉矩和磁阻轉矩同時存在?？梢造`活有效地利用這個磁阻轉矩，通過調整和控制 β 角，用最小的電流幅值來獲得最大的輸出 轉矩。對于凸極式轉子， Ld=Lq，因此只存在電磁轉矩，而不存在磁阻轉矩。轉矩方程變?yōu)椋? 由式 (42)可以明顯看出，當三相合成的電流矢量 is與 d 軸的夾角 β 等于 90176。 時可以獲得最大轉矩，也就是說 is與 q 軸重合時轉矩最大。這時，畢業(yè)論文 id=iscosβ=0 ； iq=issinβ= is。式 (2)可以改寫為： m f q f sT p i p i? ? ? ? （ 43） 由于是永磁轉子， ψ f是一個不變的值，所以式 (43)說明只要保持 is與 d軸垂直，就以像直流電動機控制那樣，通過調整直流量 iq來控制轉矩，從而實現(xiàn)三相永磁同步伺服電動機的控制參數(shù)的解耦。 基于 DSP的永磁同步電動機 FOC 控制系統(tǒng) 計 采用磁場定向控制方法的永磁同步電動機的電磁轉矩嚴格與定子電流幅值成正比，為了得到合適的電磁轉矩，需要精確控制定子電流幅值的大小。永磁同步電動機調速控制系統(tǒng)原理如圖 所示 圖 FOC控制系統(tǒng)框圖 永磁同步電動機磁場定向控制的速度控制過程可簡單描述如下：首先，根據(jù)檢測到的電動機轉速和輸入的參考轉速及轉速與轉矩的關系，通過速度 PI 控制器計算得到定子電流參考輸入 iSqref。定子相電流 ia和 ib通過相電流檢測電路被提取出來，然后用 Clarke 變換將它們轉換到定子兩相坐標系中，使用 Park變換再將它們轉換到 dq旋轉坐標系中。 dq坐標系中的電流信號再與它們的參考輸入 iSqref 和 iSdref 相比較，其中 iSdref=O，通過 PI控制器獲得理想的控制量。控制信號再進行 Park 逆變換，送到 PWM 逆變器，從而得到控制定子三相對稱繞組的實際電流。外環(huán)速度環(huán)產生了定子電 流的參考值，內環(huán)電流環(huán)得到實際控制信號，從而構成一個完整的速度 FOC 雙閉環(huán) 系統(tǒng)。 畢業(yè)論文 Matlab 的永磁同步電動機 FOC 系統(tǒng)建模 建立一個模型，可以根據(jù)需要改變模型的參數(shù)來符合特定的電動機。將電動機的電壓與功率特性與控制器匹配。 電動機由常用電壓電源變級器驅動。 DSP控制器為六個電源轉換設備使用向量 PWM 技術產生六個脈沖寬度調制（ PWM）信號。電動機（ ia和 ib）的兩個輸入電流能通過變級器測定，然后通過兩個模數(shù)轉換器（ ADC）傳到 DSP 中。 具體步驟可以參照 節(jié)而具體的原理圖， 如圖 ： 圖 永磁同步電動機系統(tǒng) 在 FOC Algorithm 中有子模塊（如 下圖 ）： 畢業(yè)論文 圖 FOC Algorithm 在 Scaling Generating（圖 ）和 Space Vector（圖 ）下有子模塊： 圖 Scaling Generating 畢業(yè)論文 圖 Space Vector 在圖 中的 Subsystem（圖 ）有子模塊： 圖 Scaling Generating 中的 Subsystem 在圖 中的 multiply by 1（圖 ）有子模塊： 畢業(yè)論文 圖 multiply by 1子系統(tǒng) 在圖 中的在圖 中的 Generating RawSpace Vectors（圖 ）有子模塊： 圖 Generating RawSpace Vectors 子系統(tǒng) 在圖 中的在圖 中的 PWM scaling（圖 ）有子模塊： 畢業(yè)論文 圖 PWM scaling 子系統(tǒng) 在圖 中的在圖 中的 PWM scaling（圖 ）有子模塊： 圖 PWM scaling 子系統(tǒng) 畢業(yè)論文 結果與分析 本例分析 這個例子是通過用 2812 外設與 DMC模塊庫構成一個 FOC 反饋電路，控制三相永磁電機的速度與角度 。 該算法使用 坐標變換來實 現(xiàn)。在本 系統(tǒng)設計 中，脈沖寬度調制（ PWM）模塊觸發(fā) ADC 轉換。 ADC 在轉換的結尾發(fā)出一個中斷來觸發(fā)主 FOC 算法。 代碼存放于 DSP 的閃存部分，這使程序可以在單機方式下運行。 在 Matlab 中仿真正確后， 通過建立連接 CCS，并運行該模型，在 CCS 中會產生代碼，如下圖 圖 完成 代碼生成 的 顯示 窗口 仿真產生的各級目錄： Include 包括的頭文件 、 Libraries 和 Source 文件以及 CMD 的文件。如圖 畢業(yè)論文 圖 函數(shù)文 件 畢業(yè)論文 第五章 基于 Matlab 和 DSP 的濾波器設計及調試 前兩章的應用系統(tǒng)設計， 完成 了 系統(tǒng)仿真設計及代碼編譯完成，本章進行了濾波器設計該應用系統(tǒng)在 CCS 中采用 simulator 即可實現(xiàn)實際運行。 DSP系統(tǒng)的漢明低通窗口濾波器的設計。 基于 FDATOOL 的漢明低通窗口濾波器設計 Matlab在信號處理工具箱 ( Signal Processing Toolbox) 中提供了一個先進的可視化濾波器集成設計環(huán)境 — 濾波器設計及分析工具 ( Filter Design and Analysis Tool , FDATool) 。借助于 FDATool在 Matlab窗口 強大的交互式圖形用戶界面 , 可以用多種方式 , 通過直接設置濾波器的性能指標、直接賦值濾波器系數(shù)或直接從 Matlab工作空間導入濾波器參數(shù)設計濾波器。 FDATool 還提供了一組濾波器分析工具用于頻率響應、零 — 極點圖、沖激響應、階躍響應、群延遲等的分析。如果安裝了信號處理工具箱 , 就可以用 FDATool 代替濾波器設計函數(shù) , 進行高效率的濾波器分析和設計 。本章要設置的濾波器具體參數(shù)如下圖： 圖 濾波器的參數(shù)設置 畢業(yè)論文 產生 CCS 需要的濾波器頭文件，具體方法： 在 FDATool 設計界面中選擇TargetExport to Code Composet Studio(tm)IDE） ,通過圖 產生濾波器頭文件。 圖 Export to Code Composet Studio(tm)IDE） 基于 DSP 的 CCS下的調試和運行 把 Matlab 目錄下的 頭 文 件 復 制 到 CCS 安 裝 盤 目 錄myproject/volume1目錄下，因為濾波器產生的 ，否則會出錯。在 文件的開始下添加一行語句： include “fd ” 重新對工程編譯鏈接后，這些頭文件會自動添加到工程中，并會在目標 DSP中分配相應的存儲空間來存儲這些濾波器系數(shù)。 修改 Processing()子程序，對輸入信號進行濾波處理。 利用下面一段 C程序對輸入信號進行濾波處理。 static int processing(int *input, int *output) { int filteraps[16],y。 畢業(yè)論文 int i,j。 for(i=0。i16。i++) { filteraps[i]=0。 } for(i=0。iBUFSIZE。i++) { filteraps[0]=input[i]。 for(y=0,j=0。jBL。j++) y=y+ filteraps[j]*B[j]。 output[i]=y。 for(j=BL1。j=1。j) filteraps[j]=filteraps[j1]。 } return(TRUE)。 } 基于 MATLAB 下的調試 輸入三個正弦波之和 ： 頻率分別為 100HZ、 400HZ、 300HZ，數(shù)字信號的采樣頻率為 1000HZ。前面利用 FDATool 設計濾波器系數(shù)時，指定的截止頻率為 250HZ，因此 400HZ 和 30HZ 的信號分量經(jīng)過濾波器后都被濾除掉了，最后濾波輸出的結果為 100HZ 的正弦信號。 代碼如下： fs=1000。 f1=100。 f2=400。 f3=300。 x=100*sin(2*pi*f1*[1:100]/fs)+sin(2*pi*f2*[1:100]/fs)+sin(2*pi*f3*[1:100]/fs)。 cc=ccsdsp(39。boardnum39。,0,39。proum39。,0)。 inp_buffer=createobj(cc,39。inp_buffer39。)。 out_buffer=createobj(cc,39。out_buffer39。)。 畢業(yè)論文 B=createobj(cc,39。B39。)。 write(inp_buffer,round(x))。 build (cc ,39。all39。,30) 。 run(cc) pause(5)。 halt(cc)。 figure inpbuffer=read(inp_buffer)。 DSPresult=read(out_buffer)。 subplot(2,2,1) plot(inpbuffer)。 title(39。DSP輸入數(shù)據(jù) 39。)。 subplot(2,2,2) plot(DSPresult)。 title(39。DSP濾波結果 39。)。 filterCoeff=read(B)。 c=conv(round(x),filterCoeff)。 subplot(2,2,3) plot(round(x))。 title(39。MATLAB輸入數(shù)據(jù) 39。)。 subplot(2,2,4)。 plot(c(1:100))。 title(39。MATLAB濾波數(shù)據(jù) 39。)。 在運行這代碼時， CCS的界面運行結果如下圖： 圖 完成 代碼生成 的顯示 窗口 仿真產生的各級目錄： Include 包括的頭文件、 Libraries 和 Source 文件以及 CMD 的文件。如圖 畢業(yè)論文 圖 函數(shù)文 件 而在 Matlab 窗口 中 會出現(xiàn) 圖 中 所示 DSP的處理結果和 Matlab 結果，畫在一起對比，可以看出利用 Matlab 結合 CCS來調試目標程序具有很大優(yōu)點。 圖 DSP 的處理結果與 Matlab 的處理結果 畢業(yè)論文 第 六 章 全文總結 本 文系統(tǒng)而簡略的介紹了用 Matlab／ SIMULINK 進行 DSP 代碼生成 ，介紹了Developer’ s Kit for TI DSP 工具箱 ，結合實例介紹了 Matlab／ SIMULINK 建模 、 DSP 代碼生成 的過程 。利用 Matlab／ SIMULINK 生成 DSP 代碼 ，模型直觀，不用編程，易于使用，為以后驗證設計思想、并進行高效成功的設計打下良好的基礎。 20 世紀 80年代， DSP 剛剛出現(xiàn)并應用于信號處理領域， DSP 的性能指標比較低， 運算速度大約在 2千萬次每秒，只能采 用 DSP 的匯編語言編寫高效、專用的程序 代碼。 20 世紀 90年代前半期， DSP 的運算速度接近 1億次每秒，設計人員開始采用 C 語言的編程方法，以求降低開發(fā)難度、縮短開發(fā)周期，但受限于 DSP 的速度、存儲器容量、整個硬件系統(tǒng)的成本，只能部分地采用 C語言設計程序，關鍵程序段仍然要結合 DSP 的硬件特點，編寫 DSP 匯編程序。目前，最快的 DSP 運算速度已經(jīng)超過 10億次每次，外圍器件，特別是高速、大容量的 SDRAM 型存儲器的性能也越來越高。性價比的大幅度提高，有利于克服 C語言設計的種種局限，如代碼效率低、代碼占用的存儲容量太大等缺陷已不再是設計者考慮的主要問題，設計者考慮的主要問題是如何縮短開發(fā)周期 。 20世紀 90 年代后期， Matlab 作為一種有效的信號處理工具出現(xiàn)后，逐漸滲透到 DSP 的設計當中。 Matlab 是一個強大的分析、計算和可視化工具，使用非常方便。在 DSP 系統(tǒng)的調試過程中，利用 Matlab 還可以產生模擬數(shù)據(jù)，供調試DSP 時使用，并且將 DSP 的處理結果和 Matlab 的處理結果進行比較和驗證。在這過程中，先要用 Matlab 進行模擬驗證，模擬結果滿意后，我們常常把 Matlab的結果作為標準，與用 C或 DSP 匯編編寫的 DSP 代碼執(zhí)行結果進行比較。這兩者之間通常會有差別，出現(xiàn)差別的主要原因在三個方面： 1，代碼編寫有誤； 2，實時處理時， DSP 外圍硬件接口問題； 3，算法用 DSP 實現(xiàn)時，數(shù)據(jù)要量化，存在量化誤差。 編寫 DSP 的 C、匯編語言程序與縮寫 Matlab 程序當然不是