基于多核嵌入式数控系统的速度前瞻算法研究

随着电子技术的不断发展 ，ARM 和 DSP等各种嵌入式系统微处理器由于具有成本低廉、功耗孝结构简单且性能稳定 等特点 ，在嵌入式系统开发领域得以广泛应用 。采用 ARM 与 DSP双核构建数控 系统硬件平台，不但硬件结构简单 、易于实现 、功耗孝开发成本低 ，而且双核配合工作 ，具有强大的控制处理能力 ，极具市澈争力 。 。

然而，数控系统作为数控机床实现高速、高精和高质量加丁的控制核心，其所具有 的运动轨钾制功能以及运动轨钾制方法的优劣将直接影响着数控机床的加工质量和加工效率。为此 ，数控系统必须使用高效的算法实现运动轨钾制。然而 ，现有的运动轨钾制算法 大多基 于 PC，而对 于 ARM 与DSP双核架构 的数控 系统平 台，运动轨钾制算法- 般由 DSP承担 ，为满足开放式数控系统性能要求 ，必须对其针对特定的 DSP做移植和优化 。

针对上述问题，本文基 于 OMAP3530构建双 核数控 系统 硬件 平 台，OMAP3530是 TI生产 的集成ARM9和 TMS320C6000系列 DSP双核的高性能处理器，高速 的 ARM核具有强大 的事务管理功能 ，可作为系统主控制器，高性能的 DSP核具有强大的数据处理能力 ，承担数控系统 的运动轨钾制算法。本收稿 日期 ：2012-08-15基金项 目：国家科技重大专项课题(2011ZX04016-071)作者简介 ：冯强(1987-)，男 ，四川叙人 ，中科院沈阳计算技术研究所硕士研究生 ，从事数控系统研究 ，(E-mail)fengqiang6863###sina.COlfl。

2013年 3月 冯 强，等：基于多核嵌入式数控系统 的速度前 瞻算法研 究 ·17·文实现 了 CNC 自适应前 瞻算法针 对 TMS320C6000系列 DSP的优化方法 ，并对优化结果进行 了优化 对比，为基于双核架构嵌入式平 台数控系统 的研制 提供理论和实验依据。

1嵌入式双核架构数控系统平台基于 ARM和 DSP的嵌入式双核架构数控系统结构如 图 1所示，数控系统中的主要部件包括数字控制器 (MCUHMU)、伺 服驱 动器、主轴设备 以及 10设备等 。ARM核和 DSP核放在同-个系统板上 ，其中 ARM核负责轴、10、总线的控制以及人机界 面的显示等 ，数控系统的轨钾制算法运行在 DSP核上，双核通过核间的通信 中间件进行数据通信 。

人机接口单元(HMU)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 - - j . . .. ， ... ....。

构独立 ，任务分离的设计方案，以达 到提升标 准型数控系统性能 的 目的。DSP上运行 有 DSP BIOS实 时操作系统 ，数控 系统 的运 动轨钾制算法为基 于该实时操作系统的应用 ，需要其应用程序接 口的支持。

lI l竺竺--- 广--- 插补l速度 l数学 算法 l控制 lJ库运动控制器信中间件I l面向DSP的实时接口 1 J 操作系统ARM l/ l DSPARMDSP软件平台结构机床控制单元(MCU)蓑IODSP/i l(控制)lI轴l1 通伺 间件l ifI !I(算法) lI板lI椒总线通讯板现场总线图 1 嵌入式双核 架构数控 系统平台1.1 嵌入式双核架构数控系统硬件平台嵌入式双核架构数控系统硬件平台基于 TI公司的 OMAP3530处理器 ，如图 2所示 ，由 OMAP3530主控板和总线控制板 构成 ，二 者通过 OMAP3530提供的 GMPC进行通信。OMAP3530平 台由核心板和扩展板构成 ，核心板定义 了-个 最小 系统 ，OMAP处理器具有异构双核结构 ，包括 600-MHz的 ARM Cortex-A8 Core和 430-MHz的 TMS320C64xDSP Core 。

JTAG I 1电源 以太网 l-] . . r- f.埋 I SB-ILCD 1 丛㈠ GPMc 总线控制板. 主 . lSDRAMl lsD卡l FLASH OMAP3530主控板图 2 嵌入式双核 架构数 控系统硬件平台1.2 嵌入式双核架构数控 系统软件平台如图 3为双核架构数控 系统 软件平 台，采用结总线控制逻辑FPGA SSB3总线控制卡图 3 嵌入式双核 架构 数控系统软件平 台2 嵌入式双核架构数控系统自适应前瞻算法的 DSP移植与优化2.1 自适应前瞻算法自适应前 瞻加减 速控制策略 ，能根据 当前 路径段 、最大给进速度、最大加速 以及转角大小等因素 自动决定所需要 获得 的提前路径 段信息 ，并根据 该信息和路径段连接处加工方向之 间夹角修正该连接处的进给速度。以实现路径段之 间进给速度 的高速衔接 。如图 4所示 ，当确定 了路径段 的起点速度 和终点速度 之后 ，可使用路径段 插补方法完成速度规划 。其 中， 为数 控 系统允 许 的最大 进 给速度 ， 为该条路径段起点和终点速度、线性加速度值及该条路径段长度限制 的最大给进速度。即÷ ) ÷ m) ：z可见 ，当 小 于等 于数控系统 允许的最大进给速度时 ，该路径段的加工只有加速 和减速过程 ；当大于 时，数控系统加丁 中先有加速过程 ，然后经过-段匀 速过程 ，最后 为减速过程。此 三段 路径长度可有如下公式计算 ：72- ，，272- ，2S1 ，S3 ，S2f-Sl-S3 (2)l兰土 宝 L-(a)加速、匀速和减速过程 (b)加速和减速过程图 4 路径段 加工进给速度规划 曲线机床伺服系统提供 的最大 加速度、插 补周期 以及相邻轨迹线段间的转角大小限制了加工轨迹的转乎m ，，、 画籽 --旧 /， 重竺，，，/，， -B ) 日 h 伺 ～ -机] ∞ / r nJ.电～俩 - 机 广上]同 罔 / 厂， 乙电帆· 18· 组合机床与 自动化加工技术 第 3期接速度 ，在假定数控系统插补周期 为 ，最大加 速度为 a ，最大轮廓误差为 e ，向量P。尸 与向量P P：之间夹角为 的条件下 ，由最大加速度 a限制的转接速度 。以及 由轮廓误差 e 限制的转接速度 可通过如下等式进行计算 ：2d - - Tsinf等1f xI-xo- l f f 1- l l lf0l I2il0I I2 2- l Jf12(3)自适应速度前瞻算法首先根据公式 3计算的转角限制速度以及最大加速度 、插 补周期 和路径 段长度动态确定前 瞻段数并对 转接点 速度进行 实 时修正 ，然后根据公式 2对进给速度做实 时规划，整体流程如图 5所示。

图 5 自适应前 瞻算法流程 图2.2 自适应前瞻算法的 DSP优化实现本文基于 TMS320C6000 系列 DSP处理器 ，根据算法的结构 ，结合处理器 的运算功能对 自适应前瞻算法进行相应的结构调整和优化 ，以减少运算量 ；结合编译器优化功能对其进行代码级优化 ；采用 IQMATH对浮点采用定点计算 。

(1)编译器优化C编译器提供了很多优化选项 ，在适当的时候使用不 同的选项 ，对 程序 的性能会 有很大 的改进 。

本文使用的优化选项 主要有 ：-o3、-pm、-mx、-mt、-mg、-ms等 ，即从软件流水 、循环展开和冗余 、使能分析以及循环重试等方面进行优化。

(2)C语言源码级优化C64X编译器旧能将指令安排为并行方式执行 ，为使指令并行执行 ，编译器必须知道指令之间的关系。当编译 器不能确定两条指令是否相关时 ，则假定他们是相关 的，从而不 能并行执行～程序 中不需要改变 的变量 和函数 中参数采用 关键 词 const指定。const表示-个变量或-个变量的存储单元保持不变 ，从而用它去除指令间的相关性。

函数调用的时候 ，要将 PC(指令指针 )和-些寄存器压栈保存 ，即保护现场 。函数返回的时 ，则需将这些寄存 器 出栈 返 回，出现 了-些不 必要 的操 作。

所以，本文 中将程序中的函数尽量都用 inline内联函数代替 ，提 高运行速度 。另外 ，C64X编译 器提供专门的内联函数 ，他们与嵌入式汇编指令是--对应的，其 目的也是快速优化 c原程序。

数控系统使用算法的数据都是浮点数据 ，比如坐标 、误差等 ，然而 C64X为定点处理器，使用相应数学函数库能对浮点数据进行处理，但速度很慢，所以必须改成定点运算方式。定点 DSP使用 固定 的小数点来表示小数部分 的数字，这也造成 了使用上 的限制 ，由此 ，采用整数定标 的方法来确定小数 ，也就是采用 Q-FORMAT规格 表示浮点运算 ，不管定义哪种类型的数据最终都采用整型数据进行具体 的运算。整数定标的实质就是通过确定小数点的位置来确定小数的精度 ，-般用 Q格式表示。-个 32位有符号定点数的 Q格式如下 ：31 OS iiiiii.m疆iffttittt髓 t其中，s是符号位 ，i是整数部分，f是小数部分。

定点数的大写下式计算 ：(-1) ×(2 2 - ···2。2- ··2- )比如 Q15定点数的小数点位于第 15位的右侧 ，小数.25用 Q15表示则为 2000H。这样很简单地用- 个整数格式表示 了-个小数 。然 而，精度增加 的同时也降低了数据表示的范围。表 1呈现 了 Q格式的表示范围与精度。

表 1 Q格式表示范 围和精度Data Range ResolutionType Min Max /Precision-iq30 -2 1.999 999 999 0.000 000 O0l-iq29 -4 3.999 999 999 0.000 000 002-iq28 -8 7.999 999 996 0.000 000 004-iq27 -16 15.999 999 993 0 000 000 007-iq26 -32 31.999 999 985 0.000 00O Ol5- iq25 -64 63.999 999 970 0.000 000 030-iq24 - 128 127.999 999 940 0 000 000 060-iq23 -256 255.999 999 762 0.000 000 1l9-iq22 -5l2 511.999 999 762 0.000 000 238-iq21 - 1024 1023 999 999 523 0 000 000 477-iq20 -2048 2047.999 999 046 0.000 000 954jql9 -4096 4095.999 998 093 0 000 OO1 907-lql8 -8192 8l91 999 996 185 0.000 003 815-lql7 -l6384 16383.999 992 371 0.000 007 629-lql6 -32768 32767.999 984 741 0 000 015 259-lql5 -65536 65535.999 969 482 0.000 03O 518-lql4 -l3l072 131O71.999 938 965 0.000 061 O35· 20· 组合机床与自动化加工技术 第 3期双核通信延迟 ，为满 足该双核架构数控 系统平 台实时性能要求 ，算法 的执行 时间和双核通信 时间必须同时考虑。如图 9为将该算法运用于该平 台通信 中间件后的时间总和。最大延迟在 6.2ms，小于系统要求的最大时间，可见具有很好的实时性 ，满足系统要求。

00- 0- 厦 0苔 000实验次数图 9 自适 应 前 瞻 算 法 实 际 应 用 延 迟4 结论本文介绍 了基于 ARM与 DSP构建双核架构嵌入式数控系统平台的软硬件设计 ，提 出了基 于该平台自适应速度前瞻算法的 DSP优化方法 。并对其优化前后的算法性能进行了对 比实验分析。

通过对算法执行 时间进行测量 与分析 ，证 明了优化后的 自适应前 瞻算法完全能满足数控系统实时性能要求 ，为实现基于多核嵌入式平台高速、高精数控系统提供了理论和实验依据 。