無傳感器直流無刷 (BLDC) 電機適合在牙鉆中使用。它們比有刷電機運轉(zhuǎn)磨損小，更可靠，更安靜，更易于維護和消毒。與帶傳感器的 BLDC 電機相比，無傳感器 BLDC 電機更便宜且比較緊湊。但是，無傳感器控制需要復雜的算法，需要更多的工程工作來進行開發(fā)。

ITK Engineering 使用基于模型的設計，開發(fā)和實現(xiàn)符合醫(yī)療設備軟件 IEC 62304 標準的生產(chǎn)型 BLDC 電機控制器，從而節(jié)省了時間和精力。

配備 ITK Engineering 的無傳感器、無刷電機控制功能的牙鉆。

挑戰(zhàn)

牙鉆電機的轉(zhuǎn)速高達 40,000 轉(zhuǎn)/分鐘。此類電機的矢量控制算法需要寬轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)轉(zhuǎn)子位置的準確信息。在無傳感器電機中，必須利用轉(zhuǎn)子磁鐵的電磁感應引起的定子電流變化推算出轉(zhuǎn)子位置。ITK 工程師需要設計并優(yōu)化一個轉(zhuǎn)子位置估計算法及對牙鉆電機復雜的級聯(lián)控制，使之符合醫(yī)療設備軟件的 IEC 62304 標準。

在項目開始時，沒有原型電機可以使用。為保證在客戶的項目最后期限前完工，ITK 必須與電機硬件同時并行開發(fā)控制器軟件。ITK 工程師需要創(chuàng)建一個精確的電機模型，并開發(fā)一個操作此模型的控制器。在有了電機之后，他們需要在嵌入式處理器上快速實現(xiàn)并測試他們的控制軟件。

解決方案

ITK 工程師使用基于模型的設計，對無傳感器 BLDC 電機控制器進行了設計、優(yōu)化、實現(xiàn)和測試。

工程師使用現(xiàn)有電機的數(shù)據(jù)表和客戶提供的信息，在Simulink中建立 BLDC 電機模型，包括電氣和機械組件。

他們在Simulink中開發(fā)了控制器模型，并使用Stateflow對啟動、關機和錯誤模式以及用戶可選擇的操作模式建模。

該團隊運行對象模型和初始控制器模型的閉環(huán)仿真，后者依賴對象模型提供的轉(zhuǎn)子位置信號。

為開發(fā)轉(zhuǎn)子位置估計算法，該團隊使用Symbolic Math Toolbox求解代數(shù)方程式，然后優(yōu)化估計算法，直至其結(jié)果能匹配來自對象模型的實際轉(zhuǎn)子位置信號。

使用Fixed-Point Designer的自動定標和數(shù)據(jù)類型覆寫功能，工程師們將他們的浮點控制器設計轉(zhuǎn)換為定點。他們重新運行了仿真，驗證定點模型。

“使用 Simulink 的基于模型的設計，即使在沒有可供測試的電機硬件之前，我們也能設計控制器并進行優(yōu)化，在我們有了電機之后，便能為控制器生成產(chǎn)品代碼。如果通過手工編寫代碼，我們不可能按時完成這個項目?！?/p>

——ITK醫(yī)療控制系統(tǒng)高級工程師Michael Schwarz

該團隊開發(fā)了MATLAB腳本，用來執(zhí)行個別模型組件的批量單元測試。他們使用Simulink Coverage為這些測試產(chǎn)生了模型覆蓋范圍報告。

該團隊使用Embedded Coder從他們的控制器模型生成了超過 5000 行的 C 代碼。他們使用 Keil 編譯器為 ARMCortex-M3 處理器編譯代碼。

工程師在原型板和電機上測試控制器，對模型進行微調(diào)并多次重新生成代碼，從而優(yōu)化性能。

ITK 向客戶交付了控制器和對象的Simulink模型，以及生成的生產(chǎn)代碼。目前牙鉆中的控制器和無傳感器 BLDC 電機已批量生產(chǎn)。

結(jié)果

開發(fā)時間減半。“我們大約用了四個月的時間完成控制器開發(fā)。”Schwarz 說，“如果沒有基于模型的設計，可能需要至少花費兩倍的時間，因為我們不得不等待硬件，手工編寫代碼，測試更多的原型?！?/p>

在早期發(fā)現(xiàn)了硬件問題?！拔覀兊膶ο竽Ｐ蜏蚀_反映了電機工作方式，讓我們在開發(fā)早期階段就能驗證我們的控制器和硬件?！盜TK 的系統(tǒng)工程師 Alexander Reiss 說，“我們很快就找到了第一個硬件原型上錯誤的根源：硬件上測量的結(jié)果與我們經(jīng)過驗證的 Simulink 模型產(chǎn)生的結(jié)果不符。”

贏得合同，樹立了客戶信心?！拔覀兊目蛻粝Ｍ⒓撮_始工作?；谀Ｐ偷脑O計幫助我們?nèi)〉煤贤?，因為它能讓我們在具備硬件之前開始開發(fā)工作?！盧eiss 說，“基于模型的設計還增強了客戶對我們工作的信心；現(xiàn)在他們使用我們分享的Simulink模型和仿真做出自己的改進?！?/p>