作者：Michael Zapke，AMD 工业业务高级产品营销经理
工业产品内部的驱动始终由电机完成。即使燃料、风能、水力或太阳能是主要能源，所有这些在用于工业产品中的物理致动器之前也会首先转换为电能。完全电气化可以借由数字化提高生产力。持续的数据收集有助于动态优化流程，而在传统上，机器具备的是静态配置，只能在预先规划的事件中进行调整。
通常情况下，主要目标是提高能源效率，以实现环境目标并降低成本。此外，市场还期待从电力驱动的实际优势中获益，包括更灵活的控制、更小的尺寸、更轻的重量以及更少的维护。
在产品设计部门，决策者正在从战略性的“如果”和“何时”问题（现在已经解决）转向更实际的考虑：如何最好地实施现已嵌入产品路线图中的先进新型电力驱动器。当然，这些驱动器将采用电子方式进行控制和监控，以提供精度、灵活性和附加值。电子控制换向在能效、产品使用寿命和易爆环境下的运行方面远优于带电刷的机械换向电机。通过实时了解转子位置、通过电机绕组的电流、温度及其他参数，电子驱动器的设计除了简单地转动转子、控制速度和转矩外，还能控制其它指标。分配给电机的算力性能越多，驱动器的运行就越准确和动态。
多样化的设计需求
驱动器必须经过专业设计，才能达到能效目标，与市场上的替代产品竞争，并满足适用的生态设计规范。此外，还需要通过适当的设计将声学噪声控制在可接受的范围内并避免不必要的振动。还可以对电机的缺陷应用补偿。可以优化驱动电机的电压波形和电流的生成，以降低与应用于功率级的开关信号相关的电磁辐射。
当今的许多 FPGA 都集成了硬处理器核心，附加的 DSP 元件可用于卸载具有可编程逻辑的处理器，从而获得更高的吞吐量、额外的通道或更高的每瓦性能。千兆以太网等高速接口也可与传统的 FPGA 逻辑架构一起使用，可用于根据需要实施定制外设。
除此之外，现代驱动器的控制器还能结合神经网络或加速算法，用以处理智能状态监测、振动检测、异常检测。对于这些，更全面的可编程架构可实现更大的灵活性和集成度。AMD Versal™ 系列等自适应 SoC 集成了可用于神经网络的优化 AI 引擎。
另外，设计人员还需要采用适当的方法来设计软件，特别是要更加注重安全性和基本控制。AMD Vitis™ 和 Vivado™ 以及 MicroBlaze™ 编译器等设计流程均具备安全认证。在设计流程中还可以用到 Python。Python 提供了用于数据分析与可视化的库，可以在运行期间甚至部署之后分析电机性能和操作参数，为预测性维护功能的开发提供支持。
灵活的开发平台
除了 FPGA 和自适应 SoC 之外，AMD Kria™ 系统模块（ SOM ）还利用可编程硬件以及与 AMD 设计工具的无缝集成，简化了高效、高性能电力驱动器的开发。
SOM 可以在几微秒内执行电机控制环路的集成可编程逻辑，使控制算法能够以每秒超过 100,000 个环路的速度运行，从而实现高精度的电压和电流控制。这种方法提供了有助于最大限度提升电气效率和延长使用寿命的工具。控制算法的设计人员还可以选择使用 Matlab Simulink 基于模型的方法和设计路径，使结果适应 ARM 处理系统或具备 AMD Vitis™ 和 Vivado™ 提供的功能的数字逻辑。
硬件中灵活的可编程调制可以优化 EMI 行为。块 RAM（ BRAM ）等内置存储器允许对电机数据流进行本地分析，并有助于对电力驱动进行健康监测。包括用于通信的时间敏感型网络（ TSN ）在内的工业以太网以及 DDS 和 OPC UA 等服务，简化了在现代工厂环境中的嵌入。可定制驱动器的即用型应用可以下载到 SOM。
从机械驱动转向电力驱动，结合了卓越的能源效率与轴数的可扩展性、更长的使用寿命、更低的噪音和振动，以及更好的与工业物联网网络的集成，以支持增值功能。FPGA、自适应 SoC 和 SOM 由经过安全认证的硬件和软件设计流程提供支持，为设计人员提供了所需的灵活性，通过在工厂中持续采集数据来智能优化操作，从而提高生产力。
文章来源：Xilinx赛灵思官微
