Modellbasiertes Design - Model-based design

Der modellbasierte Entwurf von Software ist nicht mit der modellbasierten Definition von physikalischen Objekten zu verwechseln .

Model Based Design ( MBD ) ist eine mathematische und visuelle Methode zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit dem Entwurf komplexer Steuerungs-, Signalverarbeitungs- und Kommunikationssysteme. Es wird in vielen Bewegungssteuerungs- , Industrieanlagen-, Luft- und Raumfahrt- und Automobilanwendungen eingesetzt. Modellbasiertes Design ist eine Methodik, die beim Entwerfen eingebetteter Software angewendet wird.

Überblick

Modellbasiertes Design bietet einen effizienten Ansatz, um einen gemeinsamen Rahmen für die Kommunikation während des gesamten Designprozesses zu etablieren und gleichzeitig den Entwicklungszyklus zu unterstützen ( V-Modell ). Beim modellbasierten Entwurf von Steuerungssystemen manifestiert sich die Entwicklung in diesen vier Schritten:

  1. eine Pflanze modellieren ,
  2. Analyse und Synthese einer Steuerung für die Anlage,
  3. Simulation der Anlage und Steuerung,
  4. Integration all dieser Phasen durch den Einsatz des Controllers.

Der modellbasierte Entwurf unterscheidet sich deutlich von der traditionellen Entwurfsmethodik. Anstatt komplexe Strukturen und umfangreichen Softwarecode zu verwenden, können Konstrukteure modellbasiertes Design verwenden, um Anlagenmodelle mit erweiterten Funktionsmerkmalen unter Verwendung von zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Bausteinen zu definieren. Diese gebauten Modelle, die mit Simulationstools verwendet werden, können zu Rapid Prototyping, Softwaretests und Verifikation führen. Nicht nur der Test- und Verifikationsprozess wird verbessert, sondern in einigen Fällen kann auch die Hardware-in-the-Loop-Simulation mit dem neuen Designparadigma verwendet werden, um das Testen dynamischer Auswirkungen auf das System schneller und viel effizienter durchzuführen als mit traditionelle Entwurfsmethodik.

Geschichte

Der Beginn des Elektrozeitalters brachte viele innovative und fortschrittliche Steuerungssysteme mit sich. Bereits in den 1920er Jahren konvergierten zwei Aspekte der Technik, Regelungstheorie und Regelungssysteme, um groß angelegte integrierte Systeme zu ermöglichen. In dieser Anfangszeit wurden Steuerungssysteme häufig im industriellen Umfeld eingesetzt. Große Prozessanlagen begannen mit der Verwendung von Prozessreglern zur Regelung kontinuierlicher Variablen wie Temperatur, Druck und Durchfluss. Elektrische Relais, die in leiterähnliche Netzwerke eingebaut sind, waren eines der ersten diskreten Steuergeräte, das einen gesamten Herstellungsprozess automatisierte.

Vor allem in den Bereichen Automotive und Aerospace gewannen Steuerungssysteme an Dynamik. In den 1950er und 1960er Jahren weckte der Vorstoß in den Weltraum das Interesse an eingebetteten Steuerungssystemen. Ingenieure konstruierten Steuerungssysteme wie Motorsteuergeräte und Flugsimulatoren, die Teil des Endprodukts sein könnten. Ende des 20. Jahrhunderts waren eingebettete Steuerungssysteme allgegenwärtig, da selbst weiße Ware wie Waschmaschinen und Klimaanlagen komplexe und fortschrittliche Steuerungsalgorithmen enthielten, was sie viel "intelligenter" machte.

1969 wurden die ersten computerbasierten Steuerungen eingeführt. Diese frühen speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) ahmten den Betrieb bereits verfügbarer diskreter Steuerungstechnologien nach, die die veralteten Relaisleitern verwendeten. Das Aufkommen der PC-Technologie brachte einen drastischen Wandel auf dem Markt für Prozess- und diskrete Steuerungen. Ein Standard-Desktop mit entsprechender Hardware und Software kann eine ganze Prozesseinheit ausführen und komplexe und etablierte PID-Algorithmen ausführen oder als verteiltes Kontrollsystem (DCS) arbeiten.

Schritte

Die wichtigsten Schritte beim modellbasierten Entwurfsansatz sind:

  1. Modellierung von Pflanzen. Die Modellierung von Anlagen kann datengetrieben oder auf Grundprinzipien basieren . Die datengesteuerte Anlagenmodellierung verwendet Techniken wie die Systemidentifikation . Bei der Systemidentifikation wird das Anlagenmodell identifiziert, indem Rohdaten aus einem realen System erfasst und verarbeitet und ein mathematischer Algorithmus ausgewählt wird, mit dem ein mathematisches Modell identifiziert wird. Mit dem identifizierten Modell können verschiedene Arten von Analysen und Simulationen durchgeführt werden, bevor es zum Entwurf eines modellbasierten Reglers verwendet wird. Die auf den ersten Prinzipien basierende Modellierung basiert auf der Erstellung eines Blockschaltbildmodells, das bekannte differentiell-algebraische Gleichungen implementiert, die die Anlagendynamik regeln. Eine Art der auf den ersten Prinzipien basierenden Modellierung ist die physikalische Modellierung, bei der ein Modell aus verbundenen Blöcken besteht, die die physikalischen Elemente der tatsächlichen Anlage darstellen.
  2. Controller- Analyse und -Synthese. Das in Schritt 1 konzipierte mathematische Modell wird verwendet, um dynamische Eigenschaften des Anlagenmodells zu identifizieren. Ein Controller kann dann basierend auf diesen Eigenschaften synthetisiert werden.
  3. Offline- Simulation und Echtzeit-Simulation . Das Zeitverhalten des dynamischen Systems auf komplexe, sich zeitlich ändernde Eingaben wird untersucht. Dies geschieht durch Simulation eines einfachen LTI - Modells ( Linear Time-Invariant ) oder durch Simulation eines nichtlinearen Modells der Anlage mit dem Regler. Simulation ermöglicht das sofortige Auffinden von Spezifikations-, Anforderungs- und Modellierungsfehlern und nicht erst später im Konstruktionsaufwand. Eine Echtzeitsimulation kann durch automatisches Generieren von Code für die in Schritt 2 entwickelte Steuerung erfolgen. Dieser Code kann auf einem speziellen Echtzeit-Prototyping-Computer bereitgestellt werden, der den Code ausführen und den Betrieb der Anlage steuern kann. Wenn kein Anlagenprototyp verfügbar ist oder das Testen des Prototyps gefährlich oder teuer ist, kann automatisch Code aus dem Anlagenmodell generiert werden. Dieser Code kann auf dem speziellen Echtzeit-Computer bereitgestellt werden, der mit laufendem Controller-Code mit dem Zielprozessor verbunden werden kann. Somit kann eine Steuerung in Echtzeit gegen ein Echtzeit-Anlagenmodell getestet werden.
  4. Einsatz. Idealerweise geschieht dies über die Codegenerierung aus dem in Schritt 2 entwickelten Controller. Es ist unwahrscheinlich, dass der Controller auf dem tatsächlichen System so gut funktioniert wie in der Simulation, daher wird ein iterativer Debugging-Prozess durchgeführt, indem die Ergebnisse am tatsächlichen Ziel analysiert werden und Aktualisieren des Controller-Modells. Modellbasierte Designtools ermöglichen die Durchführung all dieser iterativen Schritte in einer einheitlichen visuellen Umgebung.

Nachteile

Die Nachteile des modellbasierten Designs werden zu diesem späten Zeitpunkt im Entwicklungslebenszyklus des Produkts und der Entwicklung ziemlich gut verstanden.

  • Ein wesentlicher Nachteil besteht darin, dass der gewählte Ansatz ein umfassender oder umfassender Ansatz für die Entwicklung von eingebetteten Standardsystemen und Systemen ist. Oft kann die Zeit, die für die Portierung zwischen Prozessoren und Ökosystemen benötigt wird, den zeitlichen Wert überwiegen, den sie bei einfacheren laborbasierten Implementierungen bietet.
  • Ein Großteil der Kompilierungswerkzeugkette ist Closed Source und anfällig für Zaunpfostenfehler und andere häufige Kompilierungsfehler, die in herkömmlicher Systemtechnik leicht korrigiert werden können.
  • Entwurfs- und Wiederverwendungsmuster können zu Implementierungen von Modellen führen, die für diese Aufgabe nicht gut geeignet sind. Zum Beispiel die Implementierung einer Steuerung für eine Förderband-Produktionsanlage, die einen Wärmesensor, einen Geschwindigkeitssensor und einen Stromsensor verwendet. Dieses Modell ist im Allgemeinen nicht gut für eine Neuimplementierung in einer Motorsteuerung usw. geeignet. Obwohl es sehr einfach ist, ein solches Modell zu portieren und alle darin enthaltenen Softwarefehler einzuführen.


Während modellbasiertes Design Testszenarien simulieren und Simulationen gut interpretieren kann, ist es in realen Produktionsumgebungen oft nicht geeignet. Eine übermäßige Abhängigkeit von einer bestimmten Toolchain kann zu erheblichen Nacharbeiten führen und möglicherweise ganze Engineering-Ansätze beeinträchtigen. Obwohl es sich für Werkbankarbeiten eignet, sollte die Wahl, dieses für ein Produktionssystem zu verwenden, sehr sorgfältig getroffen werden.

Vorteile

Einige der Vorteile, die modellbasiertes Design im Vergleich zum traditionellen Ansatz bietet, sind:

  • Modellbasiertes Design bietet eine gemeinsame Designumgebung, die die allgemeine Kommunikation, Datenanalyse und Systemverifizierung zwischen verschiedenen (Entwicklungs-)Gruppen erleichtert.
  • Ingenieure können Fehler frühzeitig im Systemdesign lokalisieren und korrigieren, wenn der Zeitaufwand und die finanziellen Auswirkungen von Systemänderungen minimiert werden.
  • Die Wiederverwendung des Designs für Upgrades und für abgeleitete Systeme mit erweiterten Fähigkeiten wird erleichtert.

Aufgrund der Beschränkungen grafischer Tools verließen sich Konstrukteure früher stark auf textbasierte Programmierung und mathematische Modelle. Die Entwicklung dieser Modelle war jedoch zeitaufwändig und sehr fehleranfällig. Darüber hinaus ist das Debuggen von textbasierten Programmen ein langwieriger Prozess, der viele Versuche und Irrtümer erfordert, bevor ein endgültiges fehlerfreies Modell erstellt werden kann, insbesondere da mathematische Modelle während der Übersetzung durch die verschiedenen Entwurfsphasen unsichtbare Änderungen erfahren.

Grafische Modellierungswerkzeuge zielen darauf ab, diese Aspekte des Designs zu verbessern. Diese Werkzeuge bieten eine sehr generische und einheitliche grafische Modellierungsumgebung und reduzieren die Komplexität von Modelldesigns, indem sie diese in Hierarchien einzelner Designblöcke aufteilen. Konstrukteure können somit mehrere Stufen der Modelltreue erreichen, indem sie einfach ein Blockelement durch ein anderes ersetzen. Grafische Modelle helfen Ingenieuren auch, das gesamte System zu konzipieren und den Prozess des Modelltransports von einer Phase zur anderen im Designprozess zu vereinfachen. Boeings Simulator EASY5 gehörte zu den ersten Modellierungswerkzeugen, die mit einer grafischen Benutzeroberfläche ausgestattet wurden, zusammen mit AMESim , einer Multi-Domain-, Multi-Level-Plattform basierend auf der Bond-Graph-Theorie. Bald folgten Tools wie 20-sim und Dymola , mit denen Modelle aus physikalischen Komponenten wie Massen, Federn, Widerständen usw. zusammengesetzt werden konnten. Später folgten viele andere moderne Tools wie Simulink und LabVIEW .

Siehe auch

Verweise