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基于数据存储的电机及驱动器健康管理系统设计

2019-10-21刘政华常培平

大众科学·上旬 2019年9期
关键词:数据存储健康管理

刘政华 常培平

摘 要:近年来随着航空机载设备技术的不断发展,健康管理的设计理念被提出,并逐步深入到产品的设计中。本文以航空某重点型号配套电机及驱动器健康管理系统为研究背景,通过开展通用化的接口电路设计,以及基于TMS320F2812为核心处理器的软件开发环境,完成健康管理系统的软件开发,覆盖数据的存储类型及存储方式,实现故障前后数据以及关键运行参数的有效记录,极大的提高系统的维修性。

关键词:电机及驱动器;数据存储;健康管理

0 引言

随着航空机载设备技术的不断发展,设備的复杂程度不断提高、设备维修保障费用不断增长以及状态监控技术的不断进步,对设备进行相应的健康诊断与健康管理,准确评估和预测设备未来一段时间的性能状态已经成为当今学者们研究的热门问题[1~3]。

本文设计了一种基于TMS320F2812为核心处理器及存储接口电路,完成了软件代码开发及验证。可以实现系统全寿命周期的信息、故障等参数的记录,提高了系统的维修性,满足实际工程中的应用需求。

1 系统总体设计

系统总体组成如图1所示,主要包括DSP2812数据处理器,以及E2PROM、SRAM、FLASH外设存储器。DSP2812实时采集电机运行的参数,并将数据写入到SRAM中,当故障发生时,记录故障发生后相同参数的多组数据,也存放到RAM中。随后将SRAM中的故障前后的多组数据写入到FLASH中,再通过相应的指令进行数据读取,从而实现了故障前后数据的记录。

考虑到掉电等异常工况,写入FLASH的数据地址长度通过E2PROM进行记录,避免掉电时,FLASH内数据的地址出现混乱。根据电机故障发生前后的各项变量的多组数据,对故障原因进行分析,从而更加精确地分析得到故障问题,使故障得到合理的解决。

2 硬件及接口电路设计

2.1 E2PROM的接口电路设计

E2PROM选用JM71180,JM71180是符合国军标的串行接口的8位存储器,该电路的存储单元结构是EEPROM,存储容量为512K bits,该器件可用于高速低功耗和低电压的使用环境。DSP2812采用SPI数据总线的方式实现对E2PROM的数据读写,实现原理如图2所示。

2.2 SRAM的接口电路设计

SM7C028是一款高性能CMOS双端口静态RAM,容量为64Kx16bit,有16根地址线、16根数据线。通过一个芯片使能端(CE)和一个输出使能端(OE)以及三态IO驱动器可以很容易对存储器进行扩展。当芯片没有选中时(即CE=1),芯片自动进入低功耗状态,大大降低芯片功耗。

2.3 FLASH的接口电路设计

SM29LV320 是一款32Mbit FLASH 存储器,支持32 兆位的地址空间读写,具有厂商ID 和器件ID,有数据查询位,与AM29LV320D 管脚兼容。它的存储形式为2097152个字或者4194304个字节。字模式时,数据端口为DQ0-DQ15;字节模式时,数据端口为DQ0-DQ7。

3 软件设计

驱动器采用TI的DSP芯片TMS320F2812为核心处理器,完成健康管理系统的软件开发。编程语言采用C语言程序,编码量小、易读性强。为提高程序的运行执行速度,软件采用模块化程序结构,方便功能的进一步扩展。

3.1 基础配置信息数据存储

驱动器的基础配置信息包含产品的型号、编号、出厂日期、厂家、软硬件版本、健康管理状态、工作时间、以及工作次数等基本信息,这些信息存储在E2PROM中,通过SPI接口进行读写。

3.2 FLASH擦除

FLASH采用整片擦除方式,DSP通过FLASH的存储地址长度决定是否进行擦除,FALSH的擦除流程如图5所示。

3.3 故障数据存储

电机及驱动器的故障数据定义如表1所示,为电机运行过程中的关键参数及故障状态信息等。在SRAM中开辟两段缓存区域,如图6所示,一段为故障前数据存储空间,另一段为故障后数据存储空间。

当检测到故障出现时,首先从SRAM读取对应地址中的数据,再将读出的数据写入Flash,数据写入Flash执行流程如图7所示。

4  结论

本文以电机及驱动器系统健康管理系统为研究对象,设计了一种基于TMS320F2812为核心处理器及存储接口电路,并完成了软件代码开发及验证。该方法考虑了掉电等异常工况的处理措施,可以实现系统的全寿命周期的信息、故障等数据的记录,提高了系统的维修性,满足实际工程中的应用需求。

参考文献:

[1]张盼盼.基于数据驱动的电源车柴油发电机健康管理方法研究[D].兰州理工大学,2019.

[2]胡昌华,施权,司小胜等. 数据驱动的寿命预测和健康管理技术研究进展[J].信息与控制, 2017, 46(1):72-82.

[3]鞠建波, 胡胜林, 单志超,等. 大数据驱动的装备健康管理研究[J]. 兵器装备工程学报, 2017(6):73-75

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