近年來，基于Internet的網絡化控制系統(tǒng)已成為國內外測控領域研究的熱點，在石油勘探開發(fā)、鋼鐵化工等領域有著廣闊的應用前景。而控制器的設計和研發(fā)是整個網絡控制系統(tǒng)的關鍵和核心。在一些地域高度分散以及環(huán)境惡劣的控制現(xiàn)場，使用嵌入式系統(tǒng)作為控制器節(jié)點，可更有利于多點分布式綜合布控及并行處理，實現(xiàn)更好的測控效果。然而由于網絡傳輸本身的特點，網絡時延會不可避免地影響網絡控制系統(tǒng)的控制性能和穩(wěn)定性，因此本文提出基于S3C2440A及嵌入式Linux的GPC(Generalized PredictiveControl)控制器的設計方案，具有一定的通用性。
1 控制器硬件平臺設計
控制器節(jié)點是嵌入式網絡化測控系統(tǒng)的中心。在測控系統(tǒng)中，主控制器承擔著控制算法的實現(xiàn)和數(shù)據(jù)采集兩大任務，這要求控制器節(jié)點的硬件平臺有更強的計算能力，以及更好的網絡性能。本文中控制器的硬件平臺采用三星公司的S3C2440，外圍設備主要有RAM、Flash等。控制器的硬件平臺結構如圖1所示。
(1)S3C2440處理器簡介
本系統(tǒng)采用三星公司的16／32位RISC微處理器S3C2440AL作為控制器核心。S3C2440AL的一大特點是其核心處理器(CPU)采用16／32位ARM920T的RISC微處理器。ARM920T實現(xiàn)了MMU、AMBA BUS和Har-vard高速緩沖體系結構。系統(tǒng)資源和外圍接口豐富，包括電源管理器、外部存儲器控制器、4通道DMA、3通道UART、8路10位ADC和GPIO等。
(2)外圍電路簡介
控制器外圍電路主要由存儲器電路模塊、通信模塊以及JTAG調試電路等構成。其中存儲器電路模塊采用2片HY57V561620FTP芯片作為外擴SDRAM；采用1片SST39VF1601(2 MB)芯片作為NOR Flash，用于存放bootloader程序；采用1片K9F1208芯片(64 MB)作為NAND Flash，用于存放操作系統(tǒng)以及文件系統(tǒng)。在通信模塊中采用DM9000網卡芯片和網絡變壓器HR911103A，以實現(xiàn)以太網接口的設計；同時設計了USBhost接口電路，為下一步實現(xiàn)WLAN通信提供接口。A／D和D／A接口電路實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和控制信號的發(fā)出。
2 控制器軟件平臺設計
2．1 軟件平臺整體結構
控制器節(jié)點軟件體系結構如圖2所示。其中最底層為設備驅動程序層，主要進行處理器初始化和驅動各外設電路模塊；第2層為嵌入式Linux操作系統(tǒng)，主要管理系統(tǒng)的軟硬件資源、上層應用，以及操作底層驅動接口；第3層為Web服務器，以實現(xiàn)控制器的：Browser／Server訪問控制；第4層為應用程序，主要包括實時數(shù)據(jù)庫、GPC控制算法和時鐘同步應用程序。
2．2 bootloader的配置和編譯
首先在宿主機的Linux下建立arm-linux-gcc-2．95．3交叉編譯環(huán)境，將vivi．tgz解壓縮到Linux的相應目錄下，進入vivi目錄，執(zhí)行make menuconfig命令進入vivi配置界面，對vivi的參數(shù)進行配置。完成配置之后，進行編譯，此時已經在當前目錄下生成了vivi。可使用H-JTAG將vivi燒寫到NAND Flash運行。
2．3 Linux的移植
(1)編譯Linux內核
首先在宿主機的Linux下建立arm-linux-gcc-3．4．1交叉編譯環(huán)境，然后將Liunx-2．6．13．tgz解壓縮到Linux的某一目錄下，執(zhí)行make menuconfig命令進入內核配置界面，定制Linux內核，包括配置CPU選項、網卡聲卡驅動、串口、對yaffs文件系統(tǒng)的支持等選項。完成定制之后，保存設置退出。然后對內核進行編譯，即可生成內核映像文件zImage。
(2)制作yaffs文件系統(tǒng)
制作yaffs文件系統(tǒng)映像需要使用mkyaffsimage工具程序。首先將其解壓縮到／usr／sbin目錄下，然后將文件系統(tǒng)解壓縮到Linux某一目錄下，此時用戶可以將自己編寫的應用程序或其他文件添加到文件系統(tǒng)中。添加完畢后使用mkyaffsimage命令即可得到root．img鏡像文件。最后可使用H-JTAG將生成的映像文件燒寫到NAND Flash運行。
2．4 Boa服務器的移植和構建
在網絡化測控系統(tǒng)中，每個測控節(jié)點都需要使用Web瀏覽器進行監(jiān)控和數(shù)據(jù)交互。Web服務器作為一個數(shù)據(jù)載體，可以將本地的信息和數(shù)據(jù)通過網絡傳遞給遠端發(fā)出請求的客戶，這對遠程網絡化監(jiān)控的實現(xiàn)有重要意義。因此Web Server的移植成為一項必不可少的工作。Boa的優(yōu)點在于其源代碼開放、性能好和可靠性高。本文中Web Server的構建也是基于Boa展開的。
首先在官方網站上下載Boa的源碼boa-0．94．13．tar．gz，解壓縮到Linxu宿主機的某一目錄下，然后進入src目錄，執(zhí)行．／congfig命令，生成Makefile．in文件。由于生成的Makefile文件是針對X86平臺的，為了生成能夠在ARM上運行的Boa，需要修改Makefile文件。找到CC=gcc，CPP=gcc-E這兩行，并修改為CC=arm-linux-gcc，CPP=arm-linux-gcc-E；然后使用make命令進行編譯，編譯成功后會在src目錄下生成1個可運行在ARM平臺下的Boa可執(zhí)行文件，然后將編譯好的Boa程序放入，／sbin目錄下。
在目標板上運行Boa之前，還需要對boa．conf文件進行配置。boa．conf文件主要包含的boa基本參數(shù)：Port，boa服務器監(jiān)聽的端口；User，連接到服務器的客戶端的身份；DocumentRoot，HTML文件的根目錄。用戶可以根據(jù)自己的需要進行設置，設置完畢后進入sbin目錄，直接運行Boa就可以直接啟動Web服務器。
3 GPC算法的設計與實現(xiàn)
廣義預測控制算法是Clarke等人于1987年提出的。該算法在保留了DMC、MAC等算法中多步預測優(yōu)化策略的基礎上，同時借鑒了最小方差自校正控制中的模型預測、最小方差控制、在線辨識的思想。因此對模型精度要求低，對變時滯的對象具有較強的魯棒性，近年來得到了廣泛的應用和重視。本文采用GPC算法解決時延問題。
3．1 GPC算法
在GPC中，采用最小方差控制中使用的受控自回歸積分滑動平均模型(CARIMA)來描述被控對像，即
式中z-1是后移算子，表示后退1個采樣周期的相應量；A(z-1)，B(z-1)，C(z-1)為后移算子z-1的多項式。y(k)為系統(tǒng)輸出，u(k)為控制輸出。ξ(t)是均值為0、方差為0的白噪聲序列，表示一類隨機噪聲的影響。△為差分算子，且△=1-z-1。一般，令C(z-1)=1。為了便于研究，在不影響系統(tǒng)算法研究的前提下，令系統(tǒng)為SISO系統(tǒng)。GPC算法的目標函數(shù)中引入了控制增量加權參數(shù)，以增強系統(tǒng)的魯棒性。其目標函數(shù)為
其中，E為數(shù)學期望；ω(k十i)為輸人參考軌跡，N1、N2分別為優(yōu)化時域的初始值和終值，NU為控制時域，λ(j)為大于零的控制增量加權系數(shù)。廣義預測控制算法問題最終歸結為：通過遞推求解Diophanfine方程，求出最優(yōu)控制增量△U，使目標函數(shù)達到最小值。
3．2 MatIab仿真及生成目標代碼
RTW是Matlab提供的代碼自動生成工具，可使Simulink模型自動生成面向不同目標的代碼。目前通過Matlab／RTW可生成在PC、ARM等設備上運行的代碼，以及在Windows、Linux等系統(tǒng)上運行的可執(zhí)行文件。利用RTW自動生成代碼，可使工程師專注于系統(tǒng)設計和實現(xiàn)，減輕編程工作量，加快產品研發(fā)的速度。GPC算法的仿真和調試是在Matlab7．0環(huán)境下，利用MPC工具箱，編制了相應程序而實現(xiàn)。由于Matlab中，m語言無法直接移植到嵌入式控制器中，因此先要用simulink構建系統(tǒng)模型，然后再用Real-Time Workshop自動生成面向ARM平臺的C代碼。
利用RTW自動生成代碼的實驗步驟如下：
①用Matlab的m語言編寫GPC算法程序，仿真通過后，封裝成Simulink仿真框圖，并建立GPC控制系統(tǒng)模型Model．mdl。
②在Simulink窗口中，選擇Simulink|Configuration Parameters選項，對solvet option、Data Import／Export等進行設置。
③選中Generate code only復選框，單擊build，代碼自動生成。
④整合底層驅動函數(shù)、用戶定義的函數(shù)以及自動生成的GPC程序，編譯生成目標文件。
從圖3可以看出，在伴有隨機擾動的二價系統(tǒng)中，基于GPC算法的控制器的超調量和調節(jié)時間都比較小，且上升時間快，表現(xiàn)出良好的動態(tài)性能和魯棒性。這和GPC算法多步預測、滾動優(yōu)化的特點是分不開的。
結 語
本文成功構建了網絡化控制器節(jié)點的軟硬件平臺，并通過Matlab／RTW半實物仿真的方法，實現(xiàn)了GPC算法的快速移植，對網絡延遲進行了補償。該測控平臺應用范圍相當廣泛，適用于基于Ethernet的嵌入式Web控制器，滿足遠程實時控制需求，具有一定的應用前景。
來源：單片機與嵌入式系統(tǒng)