在本系列文章的第一至第四部分中[1-4]，我們從硬件角度分享并廣泛介紹了25 kW電動汽車充電樁的開發。圖1代表到目前為止所討論的系統。

圖1.25kW電動汽車直流充電樁的高級框圖。

第五部分則將從另一個維度深入探討充電樁設計，我們將針對此類系統的控制策略和算法實現進行探討，并提供實用見解。

我們的目的不是討論控制理論，而是提供第一手詳細信息，介紹開發團隊所采取的控制硬件和軟件開發的有益方法，幫助加快固件開發和驗證過程。這些信息既適用于ARM控制器上的狀態機，也適用于FPGA上的主控制算法，我們稍后會詳細介紹。

同時，此處描述的特定開發過程可確保最大限度地減少錯誤，并能及早發現錯誤，甚至可在提供或設計原型硬件之前。在以下章節中，我們將介紹實現這種方法的步驟和工具(MathWorks和Xilinx)、功率因數校正(PFC)的狀態機和算法模塊，以及DAB轉換器的主算法模塊。

控制策略的開發過程

PFC控制軟件的總體架構如圖2所示。該設計的核心是Xilinx的Zynq 7000 SoC，它包含ARM內核和FPGA內核。Zynq 7000安裝在通用控制器板(UCB)上，該板還包含外設、ADC、多個存儲器板以及SoC和其他元件所需的電源樹。[5]

首先，ARM內核運行狀態機(固件中的高級例程)以及其他輔助任務，包括通信協議、保護功能等。其次，FPGA充當主控制算法的提供者，運行驅動轉換器的控制環路，根據需要處理電源，實現AC-DC轉換、PFC并將電壓升壓至所需的直流鏈路電平。因此，FPGA上的“主算法”是狀態機一個特定狀態，可稱之為穩態。DAB轉換器在ARM內核和FPGA之間采用相同的任務分配方式。

圖2.25 kW PFC轉換器控制架構概覽。任務在UCB上的XilinxZynq 7000的FPGA和ARM MCU之間的分配示意圖。DAB轉換器的控制架構概覽與此相同。

利用基于模型的測試來揭示控制系統中的錯誤

圖3說明了在整個項目開發鏈中出現錯誤和檢測到錯誤的典型分布情況。可以看到，大多數錯誤是在初期的制定規格和設計階段引入的；但是，它們大多直到測試后期才被發現。

圖3.引入的錯誤與檢測到的錯誤。(資料來源：CliveMaxfield和KuhooGoyal的著作，《EDA：電子學的起點》。)

為了解決圖3中呈現的現象，我們采用了一個開發過程，其目的是在開發的早期階段檢測到大部分這些錯誤。如果實施得當，從項目資源和時間表的角度來看，這種方法會帶來一些優勢，包括：

最大限度地降低額外所需硬件迭代的風險。

在硬件準備就緒之前，可在很大程度上優化控制系統和轉換器性能。

加速硬件評估階段，最大限度地減少必需對硬件進行的調整。在原型板生產期間，已經執行了大量工作。

為此，安森美(onsemi)固件和控制工程師采取基于模型的測試方法，該方法充分利用了MATLAB工具和生態系統[6]。該方法的成功實施取決于四大關鍵支柱，開發人員需要解決以下問題：

代表性模型，需確保在可行仿真時間內，仿真系統響應與實際系統響應高度匹配。對于PFC電源仿真，在模型精度和仿真時間之間采取了如第三部分所述的類似折衷。

在我們的仿真過程和仿真模型中編譯和驗證我們的固件C代碼(狀態機)。因此，驗證發生在仿真階段，而不是硬件評估階段。

FPGAIP內核可從經過驗證的模型中自動合成生成。這消除了手動編碼錯誤，并支持高級優化以最小化FPGA內核面積，同時滿足時序約束。

為了加速這些特性的實現，我們充分利用了以下工具的優點(如表1所示)。

表1：安森美工程團隊使用的開發和仿真工具，用于開發、仿真、部署和測試25 kW快速直流電動汽車充電樁設計的固件。

一步一個腳印。如何開發仿真模型？

圖4描繪了固件開發和執行過程的簡化流程圖，按表2中總結的三個主要階段進行劃分。在本文中，只深入討論仿真模型開發，這是最重要的一個階段。

圖4.25 kW快速直流充電樁固件開發流程圖。

表2：固件開發過程的各個階段。

仿真模型開發階段包括開發用于驗證系統控制算法的仿真模型(或仿真模塊)。本項目中包含的最重要的模塊是：

將在ARM內核上運行的C代碼(狀態機)，通過S函數塊導入以用于仿真

轉換器的控制算法(控制環路)

電源轉換器，用于對硬件進行建模

硬件接口，用于對硬件中的ADC電路進行建模

設備模塊、用于PFC的交流設備和用于DAB的直流設備。

在此開發階段，我們使用“輕”模型(不含改進細節的代表性模型)，這使我們能夠在各種條件(電網阻抗、電流命令——取決于輸出功率水平的變化——以及其他條件)下運行多種情況/場景，驗證控制器對許多不同場景的響應。因此，在此階段應避免使用開關模型，因為這些模型包含非常多的細節，運行模型需要花費大量時間——我們在本系列文章第三部分的電源仿真中對此已經有所了解。

我們使用平均開關等效模型[7]作為替代方案，該模型允許使用FPGAIP內核構建仿真模塊。同時，我們保留了硬件的所有重要/有影響的特性，以確保仿真的完整性，例如轉換器壓降效應、噪聲測量、PWM傳輸和模數延遲等。

使用MATLAB生成IP的步驟

本章節進入到詳情部分，將介紹實現特定仿真模型的關鍵步驟以及如何充分利用MATLAB環境所提供的功能。圖5顯示了具有表1中介紹的元件的通用電能轉換系統的簡化表示。

圖5.通用電能轉換系統的簡化表示(并非特指25 kW直流充電樁)。

“電源轉換器”是模型的核心元件(我們的硬件代表)，“控制器”是相關的主算法模塊，也是我們正在開發和評估的算法模塊。最終，通過使用MATLAB仿真生態系統提供的自動化工具，該算法模塊將轉換成FPGAIP內核本身。

我們的團隊在模型開發階段使用了一系列的六個步驟，貫穿至最終的IP生成。這些步驟的概覽參見圖6中的簡化流程圖，其簡要說明如下文所示。

●-步驟1：我們采用雙精度浮點開發模型，而電源轉換器則使用平均模型。如上一章節所述，在此階段，開發的模型起著重要作用，既要盡可能輕以允許合理的仿真運行時間，又要足夠準確以反映系統的實際行為。

●-步驟2：我們使用MATLAB提供的自動化工具來生成系統的定點等效模型。此任務采用的工具是MATLABFixedPointDesigner。

●-步驟3：將雙精度變換為定點精度后，運行一次驗證仿真，以確保定點轉換不會影響系統的工作行為。

●-步驟4：驗證后，加入要在UCB控制器的ARM內核中運行的狀態機。允許在Simulink模型中模擬手寫C代碼的工具是S函數。此時，我們應該能夠在合理的仿真運行時間內針對多種情況和各種條件測試控制器。在這個過程中，可能會發生各種重要的子任務。例如，比例積分控制器增益的驗證、控制器負載階躍響應的評估、狀態機的過電流反應以及錯誤處理等。

●-步驟5：在生成FPGAIP內核之前，我們強烈建議針對選定的情況/場景運行一些仿真，將轉換器的平均模型替換為開關模型。這個過程相當耗時，應對極少數的仿真情況進行重復。然而，重要的是要確保控制器免受轉換器開關行為所引入的非線性的影響。

●-步驟6：對所開發的算法有足夠的信心后，我們現在可以使用自動化工具生成FPGAIP內核。這個過程顯著減少了編程錯誤，實現了面積優化的可合成式RTL，并且滿足時序約束。

圖6.仿真模型開發階段的六步驟流程圖。為了便于表示，該流程圖中省略了圖5中的“外設”模塊。它所在的位置以及與其他模塊的連接與圖5中的相同。

PFC控制策略：狀態機和控制環路

本章節將詳細介紹PFC的控制策略，包括狀態機以及控制算法(控制環路)。狀態機在UCB的ARM內核上運行，控制算法在狀態機的“直流總線VOLTAGE_CONTROL”狀態下運行，并在FPGA芯片上實現。

在接下來的章節中，我們將提供有關狀態機和算法功能的更多詳細信息。圖7提供了PFC狀態機概覽，其中“直流總線VOLTAGE_CONTROL”狀態以綠色突出顯示，在此狀態下控制環路和FPGA將接管控制并運行主算法功能。

圖7.PFC轉換器狀態機概覽。

當向充電樁的輸入連接器提供50 Hz的三相電壓時，由于PFC拓撲的性質，輸出總線電容電壓會升高。由于每個MOSFET上都存在寄生續流二極管，帶有MOSFET的無橋PFC保證了從輸入到輸出的電流路徑。

當MOSFET全部關斷時，電路板簡化為三相二極管橋。整流后的輸入交流電壓將根據電源電壓幅度和MOSFET體二極管的正向電壓，被設置為定義的電平。然而，期望在輸入端至少提供一個最小交流電壓。因此，兩個不同線路上的電阻用作浪涌電流限制器。

一旦總線電壓達到230 V，主輔助電源開始工作。該電源與一系列DC-DC穩壓器一起，生成為數字和模擬電路供電所需的其他電壓電平。有關PFC功能的更多詳細信息，請參閱安森美AND9957/D車載充電樁PFC轉換器應用筆記[8]，其中的實施策略與此25 kW直流充電樁項目相同。

ARM內核上的PFC狀態機實現

如上所述，PFC的狀態機在UCB的ARM內核上運行。其順序從圖7中所示的IDLE模塊開始，然后進入ADC通道中的偏移電壓驗證和輸入電壓監控和檢測。這些用于確定三個電壓的頻率和相位角。該相位角將作為系統實現功率因數校正的基準。

當直流總線電壓達到平坦穩定狀態時，PFC控制器向繼電器發送指令，旁路浪涌電阻并允許輸出總線電壓進一步升高。但是，電壓增量將低于整流后的輸入電壓幅度√6?VPHrms。PFC控制器將等到總線電壓再次平坦，以便開始控制總線電壓，達到800 V的目標值。不會一步達到目標值，它跟隨一個平滑的斜坡發生器，使總線電壓值按照參數化的斜坡上升到最終的800 V。

PFC只實現了一種硬件保護，利用NCD57000DWR2G柵極驅動器的DESAT功能防止過電流事件。但是，DESAT硬件保護可以與軟件保護相結合，生成到NAND門的單端輸入，從而為PWM生成提供硬件停止。

只能通過GUI發送的復位命令或通過斷電/上電序列來復位故障條件，這兩種方式分別代表硬件/軟件復位。有關PFC功能的更多詳細信息，請參見參考文獻8，它所描述的實施策略與此25 kW直流充電樁項目相同。

FPGA上的PFC主算法和控制環路

圖8說明了作為完整仿真模型一部分的PFC控制模塊。PFC算法使用七個輸入和三個輸出(概述參見表3)。作為本項目的一部分，我們將運行和測試不同的調制策略，以評估哪一種策略能在效率和諧波失真方面產生更好的結果。該控制策略與參考文獻8中描述的策略相同。

圖8.PFC控制算法的高級框圖。

表3：PFC控制算法的輸入和輸出參數。

圖9作為更深入的研究，詳細顯示了構成PFC算法的模塊和關系。VLINE電壓用于確定交流電壓相量的實際位置。然后，使用角度θ將電流相位延遲調節到0°，這是PFC的主要目標。電壓位置用于通過克拉克和帕克變換，從靜止ABC系統參考轉換到旋轉DQ坐標系(對于PFC，D軸表示相電壓相量的幅值)。

由于角度θ已知，所有電量都可以在DQ系統中表示；這種簡化操作確保能夠使用簡單的比例積分(PI)調節器。PI的增益調整取決于待調節設備的傳遞函數。當可提供一個常數作為參考量時，PI調節器確實可以有效地將誤差調節為零，但這些調節器不能調節交流參考量。

圖9.PFC控制算法的詳細框圖。

在任何情況下，PI調節器都需要某種校準，以確保適當的系統穩定性。通常期望電流環路(內部)的響應較快，外部環路(電壓)的響應較慢。此時值得注意的是，電流控制環路與PWM同步運行。同步程序確保ADC外設可在PWM載波的準確時間實例中被觸發，以確保在測量的電流量中自然濾除開關紋波。

需補充說明的是，由于存在固有的ADC測量延遲，PWM頻率并不完全獨立于控制頻率，該延遲應當足夠小，以保證在開關周期內及時執行PFC算法。由于FPGAPFC控制器的延遲非常低，約為150納秒，因此PWM頻率的主要限制因素是ADC采樣和轉換時間。一旦有了ADC的數量，控制實現就很簡單了。

已使用MATLAB對PFC的主要功能進行了廣泛的測試，如“使用MATLAB生成IP的步驟”章節中所述。使用的Simulink主模型如圖10所示(該模型中唯一缺少的部分是用于測試固件狀態機的S函數)。圖中對所使用的模塊進行了解釋。

請注意，這一級的模型主要由Simulink模塊組成，包括三相電源轉換器的平均模型。PFC的電網和互連濾波器利用

SimscapeElectrical庫中的模型，而直流負載和電容(直流裝置)的建模則是通過LaplaceSimulink模塊的幫助。該模型很輕，可使用傳統的筆記本電腦支持合理的仿真時間，實現0.1秒的仿真只需不到1分鐘的時間。

圖10.主PFC控制器Simulink模型。直流設備模塊(簡單的電阻和電容)用作測試PFC算法功能的負載，并不代表實際DAB轉換器的模型。

DAB轉換器控制策略和磁通平衡技術

DAB轉換器控制策略的實施遵循與PFC類似的過程。在本章節中，我們將討論轉換器的控制算法以及磁通平衡技術。在撰寫本文時，需要重新設計轉換器的Simulik模型，以便為HDL編碼器做好準備，并且DAB的平均模型尚未最終確定(我們尚處于圖4的步驟6中)。

從控制算法開始，在可用控制技術中，最著名的技術可能是固定頻率相移技術。圖11顯示了這些技術的分類，其中單相移(SPS)是最簡單的一種。事實上，控制器的簡單性正是該技術的主要優點，但其代價是轉換器中電流循環的增加，以及在更嚴格的工作范圍內才可能實現零電壓開關(ZVS)。這兩個缺點肯定會影響系統的效率。

基于SPS的兩種替代方案是擴展相移(EPS)和雙相移(DPS)技術，它們能夠更有效地利用轉換器，減少了循環電流并擴展了ZVS的工作范圍。但這些改進的代價是系統需要添加額外控制，增加了復雜性。

最后，三重相移(TPS)技術是SPS、EPS和DPS的統一版本。從這個角度來看，SPS、EPS和DPS都可以從TPS派生得到，可以視為TPS的特例或子情況。圖12-14分別說明了SPS、EPS和DPS的工作原理。

圖11.不同相移技術的分類。三重相移(TPS)是其他技術的統一版本，其中的每一種技術都可以視為TPS的子情況。

圖12.單相移(SPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”[9])

圖13.雙相移(DPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”[9])

圖14.擴展相移(EPS)技術。(資料來源：“用于高頻鏈路功率轉換系統的雙有源橋隔離型雙向DC-DC轉換器概述”[9])

在本系列文章的第四部分中，我們注意到，DAB轉換器的電源仿真是使用SPS進行的。稍后，我們將在硬件原型上測試更先進的技術，并評估每種技術將帶來的優勢。

最重要的可能改進將是轉換器效率提升。此外，還有可能降低變壓器中的勵磁峰值電流(IM)，這將允許使用更緊湊的變壓器和電感。

控制算法和通量平衡模型模塊

DAB的控制原理如圖15所示。控制器的目標是為電池生成所需的輸出電壓或電流。

圖15.DAB控制算法的框圖。變壓器磁通平衡算法也包含在其中。

基本概念很簡單：將測得的輸出電壓(或電流)和目標值都饋送至輸入PI控制器。PI控制器的輸出試圖通過產生所需的Δφ(即DAB的初級交流電壓和次級交流電壓之間的角度相位差)，消除它們之間的誤差，以驅動初級側和次級側的PWM。由于輸出電容的存在，控制環路很慢，但考慮到電池充電的緩慢動態行為，這不是問題。

需補充說明的是，自適應PI增益對補償陡峭的Vout/ΔΦ斜率的重要性。可使用純比例控制器(相對PI而言)作為替代方案。不過，工程團隊需要對這方面進行進一步研究。

DAB控制算法中一個值得詳細闡述的有趣部分是通量平衡功能。這項技術在第四部分中介紹過，它可以補償換流變壓器中的任何直流分量，防止勵磁電流的累積和磁芯飽和。

圖16顯示了用于在25 kW DAB變壓器中實現磁通補償概念的Simulink模型。該模塊具有三個輸入和一個輸出。初級和次級變壓器電流和同步(sync.)脈沖是該模塊的輸入。該模塊的輸出用于調整變壓器初級側PWM的占空比。

圖16.磁通補償框圖。

磁通平衡模塊由變壓器的次級PWM同步脈沖觸發(在轉換器的開關頻率下)，這意味著饋入模塊的交流電流所需的采樣頻率應該(至少)是轉換器開關頻率的兩倍。具體來說，同步脈沖是用于驅動次級側第一個橋臂的高壓側開關的那些PWM的脈沖。然后借助采樣的輸入電流，通過簡單的計算得到DAB變壓器的勵磁峰-峰值電流。

隨后，由相同的同步脈沖觸發采樣保持(S&H)電路，計算要復制的勵磁電流的開關平均值。最后，將估計的勵磁平均電流饋送到比例(P)控制器，該控制器將生成調整初級側PWM占空比的命令。圖17顯示了在仿真中實現的通量平衡算法的功能。

圖17.當DAB的磁通補償算法無效(左)和有效(右)時，仿真的變壓器勵磁電流(IM)。當沒有運行磁通平衡技術時，剩余直流電流會在每個開關周期內累積，最終會使磁芯飽和。

有效實施磁通平衡技術的一個關鍵因素是所需的電流采集帶寬。如上所述，待測和待作用電流的開關頻率為100 kHz，因此系統至少應該能夠在200 kHz下進行測量。所以值得運行仿真，以確保所選電流傳感器不會引入明顯的測量誤差，從而破壞磁通補償實施。

所選電流傳感器(LEM)指定帶寬為300 kHz。必須考慮到，當采樣頻率接近300 kHz時，會出現增益衰減，并且與任何采集系統一樣，可能會出現相位滯后。因此，盡管300kHz乍看之下似乎提供了足夠的空間，但還是建議運行仿真。使用/不使用有限LEM帶寬的采樣電流如圖18和19所示。(請注意，在本例中，我們尚未激活磁通補償，因此勵磁電流增長非常大。)

在圖19中，可以觀察到幅度和相位存在非常小的誤差，但幾乎可以忽略不計。算法中包含的兩次采樣方法(每個開關周期測量兩次電流)也會有助于減輕誤差。無論是哪種情況，我們已經在圖17中看到磁通平衡可正常工作。

下示仿真應該在圖17中給出的結果之前運行或同時運行。因此，可以使用帶寬約為300 kHz的傳統LEM傳感器。圖20說明了估計的開關平均電流、實際勵磁電流(IM)以及同步脈沖。

圖18.帶/不帶LEM電流傳感器效應的初級和次級電流測量。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

圖19.帶/不帶LEM電流傳感器效應的初級和次級電流測量。

圖20.估計的總勵磁電流(帶LEM電流傳感器效應)、估計的開關平均值(帶LEM傳感器效應)和同步脈沖。磁通平衡算法在此仿真中不工作。

總結

正如在本討論開始時所觀察到的，我們在此采取了與本系列文章前幾部分不同的角度，深入研究了控制策略的實現，以及如何對其優化和加速。本文介紹了安森美工程團隊遵循的有益方法，該方法有助于在仿真階段、硬件生產之前，及早調試和識別錯誤。

此外，此方法加快了將ARM內核和FPGA相結合的混合控制器的控制開發。最后，它通過在Simulink中創建的仿真模型自動生成FPGAIP，為不是FPGA開發專家的固件工程師使用FPGA提供了便利。毋庸置疑，當可以將固件部署到板上并驗證實際完整系統時，則可以進行控制算法的實際驗證。

審核編輯 ：李倩