0 引言

    嵌入式控制系统应用广泛，但设计复杂、人员分工细、角色多，设计各阶段彼此孤立、重复劳动严重、投资大、开发周期长，手工编程的效率与出错率人为因素大，查错与修正的费用大。如何快速、高效、高性价比地开发出高质量的嵌入式控制系统成为参与方的关注点。基于模型设计（Model-based Design，MBD）的系统开发理念就如嵌入式控制系统开发技术领域内的变革一样，逐渐为参与方所接受。

    双馈型风力发电系统是典型的功率硬件型嵌入式控制系统，其控制方式灵活，在不同应用环境与不同控制目标下有着不同控制算法^[1-5]，但基本硬件拓扑结构变化不大，通过基于模型开发，可以大大提高理论算法到实物验证的效率，也可以更低成本完成各种工况下的测试。

1 基于模型开发流程

    MBD将嵌入式控制系统分为控制对象、控制器、控制算法，这三者都具有不确定性，在系统设计的各个阶段都需要完成三者比较全面的验证^[6-10]。如图1所示，主要过程可分为如下几个在环验证阶段^[8-10]：

    (1)模型在环（Model In Loop，MIL）： 需求分析、系统功能分析、系统设计阶段中进行沟通、需求确认，以及功能、拓扑结构与算法理论验证。

    (2)软件在环（Software In Loop，SIL）：通过代码自动生成工具将MIL阶段的模型生成相关平台代码，验证代码与原模型的执行效果的一致性。

    (3)处理器在环（Processor In Loop，PIL）：SIL是离线非实时验证，在实际控制执行时，会受到实际平台与控制对象的影响，尤其是处理器资源的制约，把代码写入目标处理器后，评估处理器方案。

    (4)快速原型开发平台(Rapid Control Platform，RCP)：采用高性能的控制器，通过自动代码生成工具将模型转化为平台代码，加载后入环控制具体实物，以此迅速验证控制算法、拓扑、闭环过程。

    (5)硬件控制器在环（Hardware In Loop，HIL）：原型的测试验证会受制于实物环境、测试条件以及测试成本，采用通用控制器模拟控制对象。

    双馈风电系统是典型的功率硬件型嵌入式控制系统，将MBD、RCP、HIL、电力电子组件单元(Power Electronic Building Blocks，PEBB)结合应用于双馈风机仿真系统，有助于提高系统的研发效率。

2 双馈风电半实物仿真系统结构

    双馈型风力发电并网系统主要由风机、齿轮箱、双馈电机、机侧变流器、网侧变流器、LC滤波电路、隔离变压器、电网等组成。系统拓扑如图2所示。

    基于实验成本与方便性考虑，风机、齿轮箱采用可编程控制的电拖平台来模拟。本文采用三相异步电机YVP132M-4-7.5 kW，由通用型矢量变频器ABB-ACS550-01-031A进行转矩控制以模拟真实风机。采用定制的双馈电机，转速1 500 r/min，功率5 kW，定子侧电压380 V，转子侧电压1 100 V。机侧变流器与网侧变流器为对称背靠背的IGBT三相桥，开关频率为10 kHz，其控制由实际控制器与实时仿真器共同控制。实际控制器采用TMS320F28335为核心CPU方案与STM32F103为辅助人机接口控制，实时控制器可以选择YXSPACE、DSPACE、NI通用控制器等实时快速原型控制器^[11-13]，本文以NI 通用控制器为实时仿真器进行控制。在硬件电路中将PWM驱动信号、保护信号、电压电流模拟信号通过信号转接板进行信号多通转接，以实现实际控制器与实时仿真器在系统控制中能对等控制。各控制器执行的功能根据实际研究进行相关配置。本例中PWM驱动输出由实时仿真器控制，保护与逻辑由实际控制器控制。实时仿真器的程序采用Simulink仿真模型自动生成。电网部分可以采用双向交流可编程模拟源或者真实电网，本文中采用真实电网，额定电压380 V。

3 基于Simulink的离线仿真

    Simulink的离线仿真对应着MBD的MIL，系统的离线仿真模型主要由风速、风机、齿轮箱、双馈电机、转子侧变流器、网侧变流器、电网等组成，不同研究点，对各个模型的精确度要求并不完全一致^[13-17]。Simulink下建立的离线仿真模型如图3所示，部分仿真波形如图4所示。

4 风力模型的功率硬件在环仿真

    风力发电的实物验证受环境、自然因素、天气条件等影响，现场试验困难重重^[14-17]，因此可以构建等效的模拟风机系统，来模拟实际风力机的工作特性。MIL与实际工况有较大的差距，仿真结果不足够验证实际，采用模拟等效风机系统，是真实的功率级信号，与实际更加逼近，后级的变流器与电网则与真实系统一致。本文采用矢量变频调速系统来模拟离线仿真模型中的风速、风机、齿轮箱，系统结构如图5所示。上位机设置风速模型与风机模型，通过USB转串口RS232与变频器通信，矢量型变频器获得目标控制转矩，控制异步电机输出,转速、转矩采集装置通过以太网通信返回给上位机。

    矢量变频器根据PC输入的转矩指令进行实时调整。通信接收、指令执行两个环节为硬件在环系统中的两个瓶颈。自然界的风速变化一般都相对缓慢，秒级的模拟仿真步长可以逼近真实风速的情况，但若要暂态仿真研究风机特性，该仿真步长则会造成比较大的失真。因此HIL中硬件控制器的响应输出特性与通信实时性是两个关键性的指标。

5 变流器控制算法的快速原型开发

    本系统中双馈电机的变流控制系统涉及两部分：转子侧变流器与网侧变流器，通过网侧变流器可进行风力最优跟踪控制，通过转子侧变流器进行PQ解耦控制与并网合闸控制。本文仅以转子侧PQ解耦控制算法快速原型实现为例。

5.1 转子侧变流器控制原理

    设定旋转坐标系d轴为定子磁链方向，由此可以得到简化的双馈电机变量之间关系：  

    由式(1)分析可得，有功P₁与定子电流q轴分量i_qs成正比、无功Q₁与定子电流d轴分量 i_ds成正比，分别调节i_qs、i_ds即可实现对解耦控制。

    转子侧电流、电压方程如下：

    转子侧变流器矢量控制如图7所示，其中包含功率、电流两个闭环控制。在功率外环中，有功指令P^*由功率追踪控制模块根据风力机的实际转速w_r给出，无功指令Q^*根据有关的无功控制方法得出。

5.2 Simulink控制模型分割

    在Simulink离线仿真基础上，将转子侧变流器控制部分模型进行分割，分割时要与实时仿真器的输入输出接口进行对应，例如三相电压，需要分别分离出A、B、C三相电压输入接口，PWM信号的输出需要与实际控制器件开通电平一致，并要进行死区设置。在离线仿真模型中速度是一个参数，但在实际测试中速度需要通过速度传感器测试获得，这就要在模型中进一步模拟编码器脉冲信号获得速度信号的功能，分割后的仿真模型如图8所示。

5.3 实时控制器代码生成

    采用Simulink中代码生成器可以对分离后的模型进行编译生成目标主机的代码或者动态库。在生成代码步骤中，需要与实际硬件条件进行结合，在离线仿真中，非实时控制，仿真步长理论上可以设置得无限小，不同的计算机平台执行时间也不完全一致，而在实际控制过程中计算步长的时间需要考虑实际执行时间，设定的步长时间如1×10^-4 s，就需要实际硬件平台在实际1×10^-4 s内完成一个积分周期的运算与处理，硬件平台的处理能力、实际模拟量的采样速度、控制对象实际执行周期、多处理器之间的通信延时都会是实际控制过程中的可控制周期的瓶颈。Simulink提供了强大的交叉编译的代码生成集成工具，如图9所示。

5.4 程序加载与端口绑定

    通过代码生成工具可获得原模型对应的动态链接库（DLL）文件或者可烧写的文件，若采用YXSPACE在Simulink环境下即可完成TI的硬件连接与程序烧写，若采用NI的通用控制器可以采用远宽的RT-SIM或者NI的VERISTAND与NI控制器进行连接，导入DLL后，完成程序的烧写。DLL程序的输入、输出参量需要与实际硬件一一对应。

5.5 人机界面

    端口绑定完毕后，搭建需要的人机控制界面，RT-SIM下提供了5类基本控件，分别是调节框、按钮、静态框、指示灯、示波器，根据需要将待控制或者待显示参量进行绑定设置。人机界面中主要完成初始参数设置，PWM驱动使能控制以及波形输出显示。

5.6 实时测控

    对相关控制参量进行设置，设置结束后即可以联机实验。设置转子初始位置参数、有功参考指令值、无功参考指令值，通过示波器查看定子电压和电网电压，定子电压建立与电网重合后，可以合闸，即可实现空载并网过程。调整有功设定值，即可调整并网功率。通过上位机调整风速输出，可以灵活观察发电机的各种工况，例如从亚同步到超同步过程，控制效果如图10所示。

6 结论

    基于模型设计开发能够大大提高嵌入式控制系统的理论到实现的转化效率，能够极大地提高嵌入式系统设计与测试效率，MATLAB提供了MBD的集成开发环境以及相关代码生成工具。本文采用基于模型设计开发的理念设计了硬件在环双馈风机并网半实物仿真实验系统，该实验系统采用PC设定风速模型、风机模型，经过运算以后获得模拟风机系统的目标转矩，通过与矢量变频器远程串口通信控制异步电机的转矩输出以在环仿真风机系统（HIL），秒级的仿真步长能够真实地逼近风机输出的转矩曲线；双馈电机的变流系统采用PEBB理念，背靠背双PWM控制，由NI的通用控制器执行算法，进行PWM驱动输出，由TI-F28335 CPU为平台构成的实际控制器执行保护与逻辑、测量等一些辅助操作，根据实际研究的需要，可合理分配通用控制器与实际控制器的控制功能，辅助控制器能够很好地辅助通用控制器进行算法验证。该系统能够很好地提高双馈风机并网系统的算法研究以及各种工况下测试的效率。

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作者信息:

张卿杰1，2，陆广香1，徐  友3，左  楠4，张澄宇2

（1.东南大学 电气工程学院，江苏 南京210031；2.南京农业大学 工学院,江苏 南京210000；

3.南京工程学院 自动化学院,江苏 南京210000；4.南京研旭电气科技有限公司，江苏 南京210000）