マルチインストゥルメントモードによるデジタルフィルタのプロトタイピング

Liquid Instrumentの強力なマルチインストゥルメントモードは、Moku:Go、Moku:Lab、Moku:Proで利用できます。Moku:Goには、設定可能な2つのインストゥルメントスロットが搭載されており、独自のミックスシグナルテストベンチを構築できます。2つのインストゥルメントを同時に使用することで、このポータブルデバイスの新たな用途が広がり、より高度なシステムやコンセプトのセットアップと検討が容易になります。

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Moku:Go

Moku:Go は、15 つのアナログ入力、2 つのアナログ出力、2 個のデジタル I/O ピン、およびオプションの統合電源を備えた 16 台の高性能デバイスに XNUMX 台以上のラボ機器を組み合わせています。  

制御システムに精通している人なら誰でも、プラント、コントローラー、ソフトウェアまたはハードウェア インターフェイス、電源という基本的な機器セットを操作する必要がありました。通常、これらはそれぞれ個別のボックスであり、その日に重点を置くプロジェクトに合わせてセットアップおよび制御する必要があります。

 

これらすべての機器を 1 つのデバイスに統合できたらどうなるでしょうか?それが Moku:Go の目的です。ラボのワークスペースとワークフローを簡素化することで、学生は講義で学んだ理論を適用することに集中でき、複数の機器のセットアップに貴重なラボ時間を無駄にすることがなくなります。

   

マルチインストゥルメントモードとは何ですか?

マルチインストゥルメントモードの追加により、ユーザーはより少ない機器でより多くのことが可能になります。デジタルPIDコントローラへの容易なアクセス、制御システムのエンドツーエンドの周波数応答特性の完全な評価、そして容易に再現可能な動的入力応答テストは、マルチインストゥルメントモードが提供するワークフロー改善のほんの一部です。PIDコントローラやスペクトラムアナライザといった入手困難な機器を民主化することで、より多くの学生がこれらの機器に触れ、実験時間を最大限に活用できるようになります。この記事では、Moku:Goのマルチインストゥルメントモードを活用し、PIDコントローラの教育プロセスを簡素化し、学生が制御システムをより身近に感じられるようにするユースケースをいくつか紹介します。

   

デジタルフィルターボックスでノイズの多いセンサーを改善

制御システム実験室を設計する際には、どのような種類のセンサーが必要かを決定する必要があります。赤外線センサー、加速度計、マイクロフォンなど、これらのセンサーにはさまざまな機能と価格帯があります。通常、制御実験室では、数年間実験室で使用できることを期待し、学生がどのような品質のセンサーでも扱えるだけの十分な実務経験を積めるように、中程度の品質のセンサーを使用します。安価なセンサーは高周波ノイズがひどく、PIDコントローラーの微分項によって増幅されるため、単純なPID制御で適用できる減衰が制限されます。マルチインストゥルメントモードとデジタルフィルターボックスを使用すると、センサー信号をコントローラーに送信する前にプリフィルター処理することが可能になります。これにより、より安価なセンサーを使用できるため、大学と学生の実験室コストを削減できます。これらの低品質センサーのノイズを除去することで、システムの安定性が向上し、PIDコントローラーでより大きな微分ゲインを使用できるようになります。   液体機器に慣れていない場合 デジタルフィルターボックス、プリセットまたはカスタム フィルターを選択して、ノイズを除去したり、信号を増幅したり、ハードウェア設計用のアナログ フィルターのプロトタイプを作成したりできるツールです。ブロック図インターフェイスにより、学生にとって信号チェーンの理解と視覚化が簡単になり、さまざまなフィルターの種類、形状、コーナー周波数などを試してみる実験環境が促進されます。より上級の学習者は、DFB を使用してシステムのゲイン余裕を変更し、限界安定度での制御を調査できます。         センサー信号を改善し、より安価なセンサーを使用できるようにすることは素晴らしい機能ですが、システムに合わせてコントローラーをすぐに調整できるように、プラントに必要な設定値信号を記録したい場合はどうすればよいでしょうか?  

動的入力を記録して、簡単に再現可能なプラントテストとコントローラー調整を実現

制御システムは電子機器において大きな役割を果たしており、プラント用の PID コントローラを設計することは大変な作業となる可能性があります。マルチインストゥルメント モードにより、Moku:Go をデジタル PID コントローラ テスト システムとして使用できるようになりました。Moku:Go の任意波形発生器 (AWG) を使用すると、カスタム波形を読み込むことができ、PID コントローラへの再現性の高い動的入力として、いくつかの異なる方法で波形を取得できます。1 つの方法は、波形の定義済みポイントを含む .csv または .txt ファイルをアップロードすることです。これは、たとえばシミュレーションから生成することも、ユーザーが手作業で入力することもできます。もう 1 つの方法は、Moku:Go のデータ ロガーを使用して入力信号を記録し、テキスト ファイルにエクスポートしてから、そのファイルを AWG にアップロードすることです。       図 6 に示すセットアップでは、AWG を使用して、プラントが追跡するカスタム設定点軌道を生成します。これにより、学生は、単一のステップに対応するだけでなく、特定の反復可能なアプリケーションのチューニング パフォーマンスを定量化できるようになります。 MIM 設定画面には表示されませんが、以下の図 7 に示すように、PID コントローラーに組み込まれた組み込みオシロスコープとデータ ロガーを使用できます。オシロスコープの測定機能はオーバーシュートを定量化できる一方、データロガーはラボブックへの掲載やマーキングのための提出に適した結果セットを提供できます。    

高価なプラントを Moku Cloud Compile に置き換える

MokuクラウドコンパイルMoku:Go で利用可能になった、ブラウザベースの FPGA プログラミング プラットフォームで、ユーザーはカスタム DSP を Moku ハードウェアに直接展開できます。これを使用して、マス スプリング ダンパー システム、クルーズ コントロール、さらには産業用電力システムを模倣した大規模または高価なプラントをシミュレートできます。 MCC と MiM を組み合わせることで、学生はシミュレーションのみのラボに強制される代わりに、実際の例と離散信号を使用してブラック ボックス テストと PID 調整を実行できます。       実世界のプラントを用いたラボを簡素化するために、MCCドライバはPIDコントローラの出力をPWM信号、サーボパルス列、またはデジタル通信パケットに変換して、モータコントローラやその他のハードウェアとインターフェースできます。MCCは入力側でも役立ち、必要に応じてデジタルセンサデータ、直交エンコーダ、その他の信号をデコードして、PIDコントローラと実世界の相互接続性を最大化します。従来のプログラマブルFPGAソリューションと比較したMCCの大きな利点は、大規模な3Dメモリがないことです。^rd パーティーソフトウェアのダウンロードが必要です。ブラウザベースのソリューションとして、VHDL コードはクラウドで記述およびコンパイルされ、展開可能なビットストリームが数分で生成されるため、ラボ時間中の迅速な開発とデバッグが可能になります。  

製品概要

Moku:Goは、15種類以上の計測機器とオプションの電源装置を構成できるテストおよび計測デバイスです。マルチ計測モードでは、電源装置を含めて最大2台の計測機器を同時に展開できるため、複雑なベンチトップセットアップを効率化できます。この記事では、マルチ計測モードが、さまざまなメーカーの計測機器を使用する制御システムコースの実験台セットアップを置き換え、実験の複雑さを軽減できることを示しました。Liquid Instrumentsは、教育者がMoku:Goをより早く使い始められるよう、多くの大学と協力して教育コンテンツを拡充してきました。制御システムに関連するその他のラボチュートリアルやアプリケーションノートもぜひご覧ください。 閉ループ PID チューニング 研究室と ジーグラー・ニコルス調整法 研究室その他すべての教育リソースについては、こちらをご覧ください。 コースワーク こちらをクリックしてください。    

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Moku:Go の利点

    教育者および研究助手向け 実験室のスペースと時間を効率的に活用 一貫性のある機器構成の容易さ 機器のセットアップではなく、電子機器に焦点を当てる 実験室のティーチングアシスタントの時間を最大限に活用 個別実験、個別学習 スクリーンショットによる評価と採点の簡素化 学生のために 個々のラボを自分のペースで進めることで、理解と記憶の定着が促進されます。持ち運び可能で、自宅、キャンパス内のラボ、あるいはリモートでの共同作業など、ラボ作業のペース、場所、時間を自由に選択できます。使い慣れたWindowsまたはmacOSのノートパソコン環境でありながら、プロ仕様の機器を備えています。      

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