基于IIoT-EDDP开源平台和PYNQ软件框架的电机控制
iiot-spyn是一个基于iiot-eddp开源平台和pynq软件框架的项目，它展示了如何在pynq开源框架下对电机进行控制、监视、捕获数据、可视化和分析。
上图为工程项目示意图，pl侧包含了对电机控制、状态采集的模块。在pynq中加载比特流后，就可以访问到这些已实现好的模块，对电机进行控制和状态检测。
此项目中采用的foc算法示意图，包括clarke变换、park变换、pwm编码器、pi控制器、电流采样等。overlay中的算法模块通过vivado hls生成。
设备清单
pynq-z2套件
eddp kit
快速开始
1)方法一
在jupyter界面中new选项里选择新建一个终端，在终端输入：
udo pip3 install --upgrade git+https://github.com/xilinx/iiot-spyn.git
2) 方法二
下载iiot-spyn的zip压缩包，上传压缩包到pynq板卡，在终端中unzip上传的压缩包，移动到解压的目录下然后采用pip安装
sudo pip3 install -e .
示例notebook演示
overlay自带2个notebook，spyn.ipynb和spyn_dash.ipynb
2个notebook均展示了完整的电机控制、状态检测和分析功能，不同的是spyn_dash.ipynb均在dashboard上实现。
以下为spyn.ipynb代码执行的部分截图。
以下为spyn_dash.ipynb代码执行的部分截图。
总结与展望
本overlay中使用了foc算法，它在本质上就是一些线性代数中的矩阵变换，这里讲述的是有传感器的foc算法，转子的位置信息是通过绝对式磁编码器反馈的，直接是数字量。关于foc算法的详细内容，可以参考有关电机理论的专业书籍，这里不再赘述。
本项目中的foc算法全部使用hls编写，使用axi-stream接口完成各模块的通信。我们可以通过上述axis监测器来从ps端看到各关键数据。读者可以使用github提供的tcl文件恢复出完整的vivado工程，以此为基础调整其中的算法或者功能，打造适合自身需要的电机控制overlay。
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sudo pip3 install -e .
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2个notebook均展示了完整的电机控制、状态检测和分析功能，不同的是spyn_dash.ipynb均在dashboard上实现。
以下为spyn.ipynb代码执行的部分截图。
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