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Moku:Go マルチインスツルメントモード

Moku:Goの制御系 マルチインスツルメントモード

2022年8月25日

Liquid Instrµmentの強力なマルチインスツルメントモードは、Moku:Go、Moku:Lab、Moku:Pro で利用できます。
Moku:Go では、2つの計測機能を同時に使用することで、このポータブルデバイスの新しいアプリケーションを解放し、より高度なシステムやコンセプトを簡単にセットアップして探求することが可能になります。

Moku:Go

Moku:Go

Moku:Goは、アナログ入出力 各 2ch、16ch のデジタル I/O ピン、プログラマブル電源（可変DC電源）を備え、14 種類の実験装置を 1 つの高性能デバイスに統合します。

制御システムに精通している人なら誰でも、この基本的な機器一式（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のインターフェース、そして電源）を扱う必要があったはずです。これらはそれぞれ、その日にフォーカスするプロジェクトのためにセットアップと制御が必要な独立したものであることが一般的です。

これらの機器を１台にまとめることができたらどうでしょうか？ Moku:Goの目的は、研究室のワークスペースとワークフローをシンプルにすることで、学生が講義で学んだ理論の応用により集中できるようにし、複数の機器をセットアップする貴重な研究時間を浪費しないようにすることにあります。

Before After

１.マルチインスツルメントモードとは？

マルチインスツルメントモードの追加により、より少ない機材で、より多くのことができるようになりました。デジタルPIDコントローラーへの容易なアクセス、制御システムの完全なエンド to エンド周波数応答特性評価、および容易に再現可能な動的入力応答テストは、Moku:Goのマルチインスツルメントモードによるワークフローの改善のほんの一部にすぎません。PIDコントローラーやスペクトラムアナライザなど、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、研究の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のマルチインスツルメントモードを利用して、PIDコントローラーの教育プロセスを簡素化し、学生にとって制御システムをより身近なものにするいくつかの使用例を詳しく説明します。

図1：マルチ・インスツルメントモードのUI 図1：マルチ・インスツルメントモードのUI

２.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

制御システムラボを設計する際には、どのようなセンサーが必要かを判断する必要があります。赤外線センサー、加速度センサー、マイクなど、これらのセンサーにはさまざまな機能、価格があります。一般的に制御ラボでは、ラボで２、３年使えること、学生がどんな品質のセンサーでも使えるように十分な実地経験を積めることを期待して、中程度の品質のセンサーを使用することにしています。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、単純なPIDで適用できるダンピングが制限される傾向にあります。

マルチ・インスツルメントモードとデジタルフィルターボックスにより、センサー信号をコントローラーに送る前にプレフィルターすることが可能になりました。つまり、より安価なセンサーを使用することができ、大学や学生の研究室コストを削減することができるのです。このような低品質のセンサーに含まれるノイズを除去することで、システムの安定性を高めるとともに、PIDコントローラーで微分ゲインをより大きくすることが可能になります。

図2：デジタルフィルターBOXとPIDコントローラーMiMの構成図 図2：デジタルフィルターBOXとPIDコントローラーMiMの構成図

Liquid Instrumentsのデジタルフィルターボックスは、プリセットまたはカスタムフィルターを選択し、ノイズの除去や信号の増幅、またはハードウェア設計のためのアナログフィルターのプロトタイプを作成することができる機器です。ブロック・ダイアグラム・インターフェースは、生徒が信号チェーンを理解し視覚化することを容易にし、生徒が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使って遊ぶことができる実験的な環境を促進します。さらに上級者は、DFBを使用してシステムのゲインマージンを変更し、限界安定下での制御を調べることができます。

図3：60Hzの主電源周波数をノッチアウト 図3：60Hzの主電源周波数をノッチアウト

センサーの信号を改善し、より安価なセンサーを使えるようにすることは素晴らしい機能です。しかし、プラントの望ましい設定値信号を記録し、システム用のコントローラーを素早く調整できるようにしたい場合はどうしたらよいでしょうか。

３.動的な入力を記録し、再現性の高いプラント試験やコントローラーのチューニングを容易に行えます。

エレクトロニクスにおいて制御システムは大きな役割を担っており、プラントのPIDコントローラーを設計することは、大規模な作業になる可能性があります。マルチインスツルメントモードにより、Moku:GoはデジタルPIDコントローラー試験システムとして使用することが可能になりました。

Moku:Goの任意波形発生器（AWG）では、ユーザーがカスタム波形をロードすることができ、いくつかの異なる方法でPIDコントローラーに簡単に再現可能な動的入力を取得することができます。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。これはシミュレーションから生成されることもあれば、ユーザーが面倒くさそうに入力することもあります。また、Moku:GoのData Loggerを使って入力信号を記録し、それをテキストファイルに書き出し、そのファイルをAWGにアップロードする方法もあります。

図4：カスタム入力信号を記録するデータロガー 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：任意波形発生器とPID コントローラー

図6では、AWGを使用して、プラントが追跡すべきカスタムセットポイントの軌道を生成しています。これにより、単一ステップへの対応だけでなく、特定の再現性のあるアプリケーションでのチューニング性能を定量的に把握することができます。MIMの設定画面では見えませんが、下の図7のように、PIDコントローラーに内蔵されたオシロスコープとデータロガーを使用することが可能です。オシロスコープの測定機能でオーバーシュートを定量化し、データロガーで実験帳への掲載や採点に適した結果セットを提供することができます。

図7：PIDコントローラーのインターフェース 図7：PIDコントローラーのインターフェース

４.高価な工場を「Moku Cloud Compile」にリプレース

Moku:Goで利用可能になったMoku Cloud Compileは、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配置することができます。マススプリングダンパシステムやクルーズコントロール、さらには産業用電力システムなどを模した大規模や高価なプラントのシミュレーションに利用することができます。MCCとMiMを組み合わせることで、学生はシミュレーションだけの実習に追われることなく、実世界の例と離散信号を用いてブラックボックステストやPIDチューニングを行うことができます。

図8：PIDコントローラーとクラウドコンパイル 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や他のハードウェアとインターフェースすることができます。MCCは、PIDコントローラーと実世界の相互接続性を最大化するために、必要に応じてデジタルセンサーデータや矩形エンコーダなどの信号をデコードし、入力側にも協力します。

従来のプログラマブルFPGAソリューションと比較した場合、MCCの大きな利点は、大規模なサードパーティ製ソフトウェアのダウンロードが不要であることです。ブラウザベースのソリューションとして、VHDLコードはクラウド上で記述・コンパイルされ、配備可能なビットストリームが数分で生成されるため、ラボでの高速開発・デバッグが可能になります。

５.まとめ

Moku:Goは、最大 14 種類の機器とオプションの電源で構成された試験・計測機器です。マルチインスツルメントモードでは、電源を含めて最大２台の機器を同時に配置でき、複雑なベンチトップセットアップを合理的に行うことができます。

この記事では、Moku:Goのマルチ・インスツルメントモードが、多くの場合異なるメーカーの様々な機器を使用する制御システムコースにおいて、実験台のセットアップを代替し、実験の複雑さを軽減する方法を紹介しました。Liquid Instrumentsは、教育関係者がより早くMoku:Goを使い始められるよう、多くの大学と協力し、教育コンテンツの充実を図っています。クローズドループPIDチューニングラボやZieglar-Nicholsチューニングメソッドラボなど、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是非ご覧ください。その他の教育リソースは、こちらのCourseworkをご覧ください

６.Moku:Goの利点

教育者・実験補助者向け

  • 実験スペースと時間の効率的な利用
  • 一貫した機器構成の容易さ
  • 装置のセットアップではなく、エレクトロニクスに焦点を当てる
  • ラボのティーチングアシスタントの時間を最大化する
  • 個別のラボ、個別の学習
  • スクリーンショットによる評価と採点の簡略化

学生向け

  • 自分のペースに合わせた個別ラボは、理解と定着を高めます。
  • 持ち運び可能で、自宅、キャンパス内のラボ、または遠隔地での共同作業など、ペースや場所、時間を選んでラボワークを行うことができます。
  • 使い慣れたWindowsやmacOSのラップトップ環境でありながら、プロフェッショナルグレードの機器を使用することができます。
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