Gehirn trifft Muskel FPGA steuert Leistungshalbleiter an

Autor / Redakteur: Thomas Vetter, Martin Schulz * / Gerd Kucera

In einem Umrichter müssen Regelungs- und Leistungsteil reibungslos ineinandergreifen. Wie Software, Leistungshalbleiter und thermisches Management perfekt harmonieren, zeigt dieses Beispiel.

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Bild 1: Der Wechselrichter VECTOPOWER ist für eine Spitzenleistung von 250 kW/350 kVA ausgelegt und kommt mit einem Bauvolumen von 10 l aus.
Bild 1: Der Wechselrichter VECTOPOWER ist für eine Spitzenleistung von 250 kW/350 kVA ausgelegt und kommt mit einem Bauvolumen von 10 l aus.
(Bild: Mark Titz/ARADEX)

Für einen Sportler liegt der Erfolg in der optimal abgestimmten Funktion von Gehirn und Muskeln. Geistige und körperliche Leistungen exzellent zu kombinieren, ist auch eine besondere Herausforderung für Umrichter in mobilen Anwendungen. Dieses gilt insbesondere, wenn wie im Konzept des Wechselrichters VECTOPOWER (Bild 1) nicht nur Motoren und Generatoren betrieben werden sollen, sondern auch Funktionen erfüllt werden müssen, die bei mobilen oder dezentralen Antriebsanwendungen zusätzlich gefordert sind. Darunter fallen die Kopplung an Stromnetze, AC/DC-Wandler auch bidirektional, die bidirektionale Kopplung an Batterien und/oder Kondensatoren und die Erzeugung von Bord- und Inselnetzen. Bild 2 zeigt zusammenfassend die möglichen Einsatzszenarien eines VECTOPOWER-Umrichters.

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Aus Gründen der Wirtschaftlichkeit, der Logistik und insbesondere der weltweiten Ersatzteilversorgung bedarf es eines fortschrittlichen Konzeptes. Der Schlüssel hierzu ist, identische Hardware durch Nutzung von Software- oder Parametervariationen für alle Funktionalitäten bereitzustellen. Dieses Ziel lässt sich unter Berücksichtigung einiger weniger Punkte kompromisslos erreichen.

FPGA wertet drei Strom- und Spannungsmessungen aus

Damit dieselbe Topologie mit sechs Transistoren die große Bandbreite aller Anwendungen vom Motorwechselrichter bis zum DC/DC-Wandler umsetzen kann, sind FPGAs als zentrales Steuerelement naheliegend. Besondere Vorteile ergeben sich, wenn dem FPGA nicht nur die Erzeugung von Pulsmustern für die Transistoren, sondern auch die Bearbeitung extrem schneller Regelschleifen, insbesondere für die Stromregelung, obliegt. Das FPGA in der vorliegenden Anwendung wertet drei Strom- und drei Spannungsmessungen aus, durchläuft die Regelalgorithmen und steuert die Leistungstransistoren an. Die Zykluszeit beträgt dabei nur 2 µs. Flexible Firmware des FPGA ist dabei der Schlüssel, die Umsetzung aller in Bild 2 dargestellten Anwendungen zu ermöglichen.

Ein breites Funktionsspektrum und die schnelle feinfühlige Regelung ist das eine. Das andere, gerade bei mobilen Anwendungen, sind die besonders hohen Ansprüche an Schutzfunktionen. Zu einem großen Temperaturbereich und starken mechanischen Beanspruchungen gesellen sich Anforderungen an hohe Zyklenfestigkeit, Beherrschung stark wechselnder Lasten und die Forderung nach einem sicheren Umgang mit stark schwankenden Spannungen.

Bei Kurzschlüssen oder hohen Stromüberlasten muss innerhalb weniger µs eine sichere Reaktion erfolgen. Thermische Vorgänge im Innern der Leistungshalbleiter infolge normaler Lastschwankungen sind im Zeitraster von deutlich unter 1 ms zu betrachten. Detaillierte und verlässliche Angaben des Leistungshalbleiter-Herstellers sind dazu unabdingbar. Mit ausgefeilten Methoden und modellbasierten Berechnungen in harter Echtzeit im FPGA gelingt es, je nach Anwendung und Betriebspunkt, bis zu 20% mehr Strom mit denselben Halbleitern bereitzustellen. Sowohl hinsichtlich Baugröße und Gewicht als auch unter Aspekten der Wirtschaftlichkeit, ist dies für die Applikation von Vorteil. Dies umso mehr, wenn gleichzeitig ein optimaler Schutz vor allen Extremfällen in der Anwendung erreicht wird.

Voraussetzung für dies alles ist eine Stromregelung die sich deterministisch verhält, sehr schnell und vorausberechenbar ist und die auch bei schärfsten Änderungen Überschwinger im Strom vermeidet. Mit üblichen Prozessoren ist diese Anforderung nicht zu meistern. Die vorliegende Lösung basiert daher auf einem Ansatz mit FPGA in dem viele hart-parallele Prozesse und robuste State-Machines an der Abarbeitung beteiligt sind.

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