基于Linux和s3C2440的GPC控制器设计

2011-05-30 10:02:41来源: 互联网
     近年来,基于Internet的网络化控制系统已成为国内外测控领域研究的热点,在石油勘探开发、钢铁化工等领域有着广阔的应用前景。而控制器的设计和研发是整个网络控制系统的关键和核心。在一些地域高度分散以及环境恶劣的控制现场,使用嵌入式系统作为控制器节点,可更有利于多点分布式综合布控及并行处理,实现更好的测控效果。然而由于网络传输本身的特点,网络时延会不可避免地影响网络控制系统的控制性能和稳定性,因此本文提出基于S3C2440A及嵌入式Linux的GPC(Generalized PredictiveControl)控制器的设计方案,具有一定的通用性。


1 控制器硬件平台设计
    控制器节点是嵌入式网络化测控系统的中心。在测控系统中,主控制器承担着控制算法的实现和数据采集两大任务,这要求控制器节点的硬件平台有更强的计算能力,以及更好的网络性能。本文中控制器的硬件平台采用三星公司的S3C2440,外围设备主要有RAM、Flash等。控制器的硬件平台结构如图1所示。

    (1)S3C2440处理器简介
    本系统采用三星公司的16/32位RISC微处理器S3C2440AL作为控制器核心。S3C2440AL的一大特点是其核心处理器(CPU)采用16/32位ARM920T的RISC微处理器。ARM920T实现了MMU、AMBA BUS和Har-vard高速缓冲体系结构。系统资源和外围接口丰富,包括电源管理器、外部存储器控制器、4通道DMA、3通道UART、8路10位ADC和GPIO等。
    (2)外围电路简介
    控制器外围电路主要由存储器电路模块、通信模块以及JTAG调试电路等构成。其中存储器电路模块采用2片HY57V561620FTP芯片作为外扩SDRAM;采用1片SST39VF1601(2 MB)芯片作为NOR Flash,用于存放bootloader程序;采用1片K9F1208芯片(64 MB)作为NAND Flash,用于存放操作系统以及文件系统。在通信模块中采用DM9000网卡芯片和网络变压器HR911103A,以实现以太网接口的设计;同时设计了USBhost接口电路,为下一步实现WLAN通信提供接口。A/D和D/A接口电路实现数据的采集和控制信号的发出。

2 控制器软件平台设计
2.1 软件平台整体结构
    控制器节点软件体系结构如图2所示。其中最底层为设备驱动程序层,主要进行处理器初始化和驱动各外设电路模块;第2层为嵌入式Linux操作系统,主要管理系统的软硬件资源、上层应用,以及操作底层驱动接口;第3层为Web服务器,以实现控制器的:Browser/Server访问控制;第4层为应用程序,主要包括实时数据库、GPC控制算法和时钟同步应用程序。
2.2 bootloader的配置和编译
    首先在宿主机的Linux下建立arm-linux-gcc-2.95.3交叉编译环境,将vivi.tgz解压缩到Linux的相应目录下,进入vivi目录,执行make menuconfig命令进入vivi配置界面,对vivi的参数进行配置。完成配置之后,进行编译,此时已经在当前目录下生成了vivi。可使用H-JTAG将vivi烧写到NAND Flash运行。
2.3 Linux的移植
    (1)编译Linux内核
    首先在宿主机的Linux下建立arm-linux-gcc-3.4.1交叉编译环境,然后将Liunx-2.6.13.tgz解压缩到Linux的某一目录下,执行make menuconfig命令进入内核配置界面,定制Linux内核,包括配置CPU选项、网卡声卡驱动、串口、对yaffs文件系统的支持等选项。完成定制之后,保存设置退出。然后对内核进行编译,即可生成内核映像文件zImage。
    (2)制作yaffs文件系统
    制作yaffs文件系统映像需要使用mkyaffsimage工具程序。首先将其解压缩到/usr/sbin目录下,然后将文件系统解压缩到Linux某一目录下,此时用户可以将自己编写的应用程序或其他文件添加到文件系统中。添加完毕后使用mkyaffsimage命令即可得到root.img镜像文件。最后可使用H-JTAG将生成的映像文件烧写到NAND Flash运行。
2.4 Boa服务器的移植和构建
    在网络化测控系统中,每个测控节点都需要使用Web浏览器进行监控和数据交互。Web服务器作为一个数据载体,可以将本地的信息和数据通过网络传递给远端发出请求的客户,这对远程网络化监控的实现有重要意义。因此Web Server的移植成为一项必不可少的工作。Boa的优点在于其源代码开放、性能好和可靠性高。本文中Web Server的构建也是基于Boa展开的。
    首先在官方网站上下载Boa的源码boa-0.94.13.tar.gz,解压缩到Linxu宿主机的某一目录下,然后进入src目录,执行./congfig命令,生成Makefile.in文件。由于生成的Makefile文件是针对X86平台的,为了生成能够在ARM上运行的Boa,需要修改Makefile文件。找到CC=gcc,CPP=gcc-E这两行,并修改为CC=arm-linux-gcc,CPP=arm-linux-gcc-E;然后使用make命令进行编译,编译成功后会在src目录下生成1个可运行在ARM平台下的Boa可执行文件,然后将编译好的Boa程序放入,/sbin目录下。
    在目标板上运行Boa之前,还需要对boa.conf文件进行配置。boa.conf文件主要包含的boa基本参数:Port,boa服务器监听的端口;User,连接到服务器的客户端的身份;DocumentRoot,HTML文件的根目录。用户可以根据自己的需要进行设置,设置完毕后进入sbin目录,直接运行Boa就可以直接启动Web服务器。


3 GPC算法的设计与实现
    广义预测控制算法是Clarke等人于1987年提出的。该算法在保留了DMC、MAC等算法中多步预测优化策略的基础上,同时借鉴了最小方差自校正控制中的模型预测、最小方差控制、在线辨识的思想。因此对模型精度要求低,对变时滞的对象具有较强的鲁棒性,近年来得到了广泛的应用和重视。本文采用GPC算法解决时延问题。

3.1 GPC算法
    在GPC中,采用最小方差控制中使用的受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)来描述被控对像,即
   
    式中z-1是后移算子,表示后退1个采样周期的相应量;A(z-1),B(z-1),C(z-1)为后移算子z-1的多项式。y(k)为系统输出,u(k)为控制输出。ξ(t)是均值为0、方差为0的白噪声序列,表示一类随机噪声的影响。△为差分算子,且△=1-z-1。一般,令C(z-1)=1。为了便于研究,在不影响系统算法研究的前提下,令系统为SISO系统。GPC算法的目标函数中引入了控制增量加权参数,以增强系统的鲁棒性。其目标函数为
    
    其中,E为数学期望;ω(k十i)为输人参考轨迹,N1、N2分别为优化时域的初始值和终值,NU为控制时域,λ(j)为大于零的控制增量加权系数。广义预测控制算法问题最终归结为:通过递推求解Diophanfine方程,求出最优控制增量△U,使目标函数达到最小值。
3.2 MatIab仿真及生成目标代码
    RTW是Matlab提供的代码自动生成工具,可使Simulink模型自动生成面向不同目标的代码。目前通过Matlab/RTW可生成在PC、ARM等设备上运行的代码,以及在Windows、Linux等系统上运行的可执行文件。利用RTW自动生成代码,可使工程师专注于系统设计和实现,减轻编程工作量,加快产品研发的速度。GPC算法的仿真和调试是在Matlab7.0环境下,利用MPC工具箱,编制了相应程序而实现。由于Matlab中,m语言无法直接移植到嵌入式控制器中,因此先要用simulink构建系统模型,然后再用Real-Time Workshop自动生成面向ARM平台的C代码。
    利用RTW自动生成代码的实验步骤如下:
    ①用Matlab的m语言编写GPC算法程序,仿真通过后,封装成Simulink仿真框图,并建立GPC控制系统模型Model.mdl。
    ②在Simulink窗口中,选择Simulink|Configuration Parameters选项,对solvet option、Data Import/Export等进行设置。
    ③选中Generate code only复选框,单击build,代码自动生成。
    ④整合底层驱动函数、用户定义的函数以及自动生成的GPC程序,编译生成目标文件。
    从图3可以看出,在伴有随机扰动的二价系统中,基于GPC算法的控制器的超调量和调节时间都比较小,且上升时间快,表现出良好的动态性能和鲁棒性。这和GPC算法多步预测、滚动优化的特点是分不开的。

结 语
    本文成功构建了网络化控制器节点的软硬件平台,并通过Matlab/RTW半实物仿真的方法,实现了GPC算法的快速移植,对网络延迟进行了补偿。该测控平台应用范围相当广泛,适用于基于Ethernet的嵌入式Web控制器,满足远程实时控制需求,具有一定的应用前景。

关键字:linux  设计

编辑:eeleader 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/gykz/2011/0530/article_6248.html
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