doi:10.1155/2009/897023 Research Article Prototyping Advanced Control Systems on FPGA
Notice bibliographique
Résumé
In advanced digital control and mechatronics, FPGA-based systems on a chip (SoCs) promise to supplant older technologies, such as microcontrollers and DSPs. However, the tackling of FPGA technology by control specialists is complicated by the need for skilled hardware/software partitioning and design in order to match the performance requirements of more and more complex algorithms while minimizing cost. Currently, without adequate software support to provide a straightforward design flow, the amount of time and efforts required is prohibitive. In this paper, we discuss our choice, adaptation, and use of a rapid prototyping platform and design flow suitable for the design of on-chip motion controllers and other SoCs with a need for analog interfacing. The platform consists of a customized FPGA design for the Amirix AP1000 PCI FPGA board coupled with a multichannel analog I/O daughter card. The design flow uses Xilinx System Generator in Matlab/Simulink for system design and test, and Xilinx Platform Studio for SoC integration. This approach has been applied to the analysis, design, and hardware implementation of a vector controller for 3-phase AC induction motors. It also has contributed to the development of CMC’s MEMS prototyping platform, now used by several Canadian laboratories. Copyright © 2009 Stéphane Simard et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,778 | 0,753 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».