微波EDA网,见证研发工程师的成长!
首页 > 硬件设计 > 嵌入式设计 > 一种智能家电解决方案

一种智能家电解决方案

时间:04-06 来源:互联网 点击:

利用单个DSP控制器集成

多种系统功能

一款专为省电和省水洗衣机设计的无刷直流马达控制电路如图1所示。这个控制电路以一颗DSP控制器为核心,不仅能控制主要驱动马达的操作,还有充裕的效能管理,可辅助水泵和螺线管等组件,以便提供水量和洗衣精剂量控制等其它功能。该控制器还能执行有源功率因数校 正,让家电产品从交流输入电源汲取更多电力。

控制器的主要工作是产生多种高频、高分辨率的脉宽调制(PWM)信号,另外,它还必须具备充分的运算能力来执行先进算法,以便将转矩纹波减至最小、进行线上参数调整并提供精确的转速控制。除此之外,还必须缩小设计体积并减少组件数量,使它更容易生产制造。

DSP控制器内置多种功能以便执行前述所有工作,包括1个40MIPS的16位定点DSP内核、16个以上的PWM通道、4个通用定时器、1个含有16个多路复用输入通道的10位模数转换器、编码器接口、串行通信接口、SPI连接端口以及1个看门狗定时器。该器件的PWM输出数目足以控制1个三相电压源逆变器,而前端升压转换器则能实现有源功率因数校正电路。剩下的PWM通道可用于其它功能,例如热水器伺服系统和辅助马达驱动装置。片上模数转换器则可用来测量各种系统输入,如马达相位电流和功率因数校正电路的直流总线电压等。由于该器件提供多达16个通道,其它输入可用来测量水温和水位等操作条件。

马达驱动算法和其它软件模块

马达驱动装置共有三大软件模块:变速操作所需的闭环空间向量脉宽调制(SVPWM)模块、前端输入功率因数校正,以及一个主要做为控制器与用户控制面板之间界面的通信模块。本文着重介绍了SVPWM模块。空间向量PWM技术具有多项优点,从而胜过正弦波PWM等较简单、效率较差的方法。在特定的直流链路电压输出下,SVPWM的三相马达功率输出比正弦波PWM馈电马达的高出16%。图2是SVPWM算法的结构图。

首先是产生参考电压向量。控制器会在直接正交(d-q)平面上以特定的速度和振幅旋转参考电压向量,参考频率ωsp由用户提供,角频率ωe则由频率产生算法控制。角度积分器的8个高位作为指针,指向一个256字符的正弦波值查询表。只要将一个固定值(步阶幅度)加到此寄存器,指针就会以固定速率在表格上循环移动,并在移到表格尾端时折回表格的最前端继续移动。它还需要sine(α)的值,以便将参考电压向量分解成参考电压向量所在扇形区(sector)的基本空间向量。由于6个扇形区都采用同样的分解程序,系统只需一份60°的正弦波值查询表。在特定的步长幅度下,参考电压V*的角频率(周期/秒)等于:

其中fs是采样频率,Step等于角度的步长增量,m则是积分寄存器的位数。

设定PWM频率fS=20kHz,step=1,m=16,频率分辨率就变成0.061Hz,这表示设计人员对逆变器输出频率的控制精确度能达到0.1Hz。查询表的大小也会影响合成正弦波的谐波失真度。假设表格有256个字段,角度变动范围为60°,那么角度查询的分辨率就等于60°/256=O.230°。

第二步是把参考电压向量变换成下列所述的一组开关变量。三相电压源逆变器可以产生8个基本向量。系统则会通过线性组合的方式,将两个相邻的基本向量Vx与Vy,以及两个零向量中的任何一个向量组成特定扇形区的参考电压向量V*。此时参考向量可以写成:

其中:Vz是零向量,dx、dy和dz则是x、Y和z状态在PWM切换间隔的占空比。这些占空比的总和等于100%的PWM周期(dx+dy+dz=1)。现在:

其中M是调制指数。并且求得:

d-q参考坐标能对齐任伺一个基本向量,所以这些方程式可用于6个扇区。算法还必须计算比较值,然后将新值存入PWM模块。计算出特定参考电压V*的PWM占空比后,系统在每个PWM周期(50μs)都会计算3个新的比较值(Ta、Tb和Tc)以产生开关模式。

这些值会加载到PWM比较寄存器,控制器会在下个PWM周期开始时更新占空比。

马达转速信息来自25齿的链轮和霍尔效应传感器,再由器件的采集模块精确记录霍尔效应传感器的输出。DSP计算最近25个周期的测量结果平均值,以避免转速测量常见的测量抖动现象。系统利用平均算法得到可靠的周期测量值后,即可计算周期的倒数来取得角速度(频率)。最后再由传统的比例积分算法执行闭环转速控制。

尺寸远远小于任何无源滤波器。这种有源功率因数校正机制应符合未来任何严格的电力品质法规要求。

实验结果

我们构建了图3所示的250W实验板,它能提供上述的所有功能。驱动频率可以从0至60Hz。三相电压源逆变器和升压转换器都使用功率MOSFET。升压转换电路的电感大约等于150pH。控制软件则使用汇编语言,这些汇编语言长度小于4k个

Copyright © 2017-2020 微波EDA网 版权所有

网站地图

Top