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、および Moku:Pro で利用できます。 Moku:Go には、独自のミックスシグナル テストベンチを作成するための 2 つの構成可能な計測器スロットが備わっています。 2 つの機器を同時に使用すると、このポータブル デバイスの新しいアプリケーションのロックが解除され、より高度なシステムや概念のセットアップと探索が容易になります。

Moku:Go

Moku:Go は、14 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。

マルチ楽器モードとは何ですか?

マルチ楽器モードの追加により、ユーザーは少ない機材でより多くの作業を行うことができます。デジタル PID コントローラーへの簡単なアクセス、制御システムの完全なエンドツーエンドの周波数応答特性評価、簡単に再現可能な動的入力応答テストは、マルチ機器モードが提供するワークフローの改善のほんの一部です。 PID コントローラーやスペクトラム アナライザーなどの入手が困難な機器を民主化することは、より多くの学生がこれらの機器に触れることができ、研究時間を最大限に活用できることを意味します。この記事では、Moku:Go のマルチ機器モードを利用して PID コントローラーの教育プロセスを簡素化し、学生が制御システムをより利用しやすくするいくつかのユースケースについて詳しく説明します。

図 1. マルチ機器モードのユーザー インターフェイス

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

制御システムのラボを設計するときは、どのタイプのセンサーが必要かを決定する必要があります。 IR センサー、加速度計、マイクなど、これらのセンサーにはさまざまな機能と価格が付いています。通常、制御ラボでは、数年間ラボで使用でき、学生があらゆる品質のセンサーを使用できる十分な実践経験を提供できることを期待して、中レベルの品質のセンサーを使用します。安価なセンサーは、PID コントローラーの微分項によって増幅される高周波ノイズが悪化する傾向があり、単純な PID によって適用できる減衰が制限されます。

マルチ機器モードとデジタル フィルター ボックスを使用すると、コントローラーに送信する前にセンサー信号を事前にフィルター処理できるようになりました。これは、より安価なセンサーを使用できることを意味し、大学と学生の研究室コストが削減されます。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すると同時に、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。

図 2. デジタル フィルター ボックスと PID コントローラーの MiM 構成

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。

図 3. 60 Hz の主電源周波数のノッチアウト

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

制御システムはエレクトロニクス分野で大きな役割を果たしており、プラント用の PID コントローラーの設計は大規模な作業となる場合があります。マルチ機器モードにより、Moku:Go をデジタル PID コントローラー 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 の任意波形ジェネレーター (AWG) を使用すると、ユーザーはカスタム波形を読み込むことができます。カスタム波形は、PID コントローラーへの簡単に再現可能な動的入力としていくつかの異なる方法で取得できます。 1 つの方法は、波形の定義されたポイントを含む .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、ユーザーが時間をかけて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、それをテキスト ファイルにエクスポートし、そのファイルを AWG にアップロードすることです。

図 4. カスタム入力信号を記録するデータロガー

図 5. AWG にロードされたカスタム入力信号

図 6. 任意波形発生器と PID コントローラー

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。

図 7. PID コントローラー インターフェイス

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。

図 8. PID コントローラーとクラウド コンパイル

実際のプラントを使用したラボを簡素化するために、MCC ドライバーは、PID コントローラーの出力を 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、モーター コントローラーまたはその他のハードウェアとインターフェイスできます。 MCC は入力側でも役立ち、必要に応じてデジタル センサー データ、直交エンコーダー、その他の信号をデコードして、PID コントローラーと現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 3 つの問題がないことです。^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。

まとめ

Moku:Go は、オプションの電源を使用して 14 以上の異なる機器に構成できるテストおよび測定デバイスです。マルチ計測器モードでは、電源を含めて最大 XNUMX 台の計測器を同時に導入でき、複雑なベンチトップ セットアップに対する合理的なアプローチを実現します。

この記事では、さまざまなメーカーのさまざまな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マルチ機器モードで置き換えて、実験の複雑さを軽減する方法を説明しました。 Liquid Instruments は多くの大学と協力して教育コンテンツを拡張し、教育者が Moku:Go をより早く使い始めることができるように支援してきました。このような制御システムに関連する他のラボ チュートリアルやアプリ ノートもぜひチェックしてください。 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 ページ をご覧ください

Moku:Go の利点

教育者および研究助手向け

ラボのスペースと時間を効率的に利用

一貫した機器構成の容易さ

機器のセットアップではなく電子機器に焦点を当てる

研究室のティーチングアシスタントの時間を最大限に活用する

個別のラボ、個別の学習

スクリーンショットによる簡易評価と採点

学生のために

自分のペースで行う個々のラボにより、理解と定着率が向上します

ポータブルで、自宅、キャンパスの研究室、さらにはリモートでの共同作業など、研究室での作業のペース、場所、時間を選択できます。

使い慣れた Windows または macOS ラップトップ環境でありながら、プロ仕様の機器を備えています