基于虛擬儀器的運行環(huán)境仿真系統(tǒng)

　　前言

　　現(xiàn)代工業(yè)面對越來越多的挑戰(zhàn)：激烈的市場競爭和環(huán)境保護方面政府的嚴格約束。針對這些挑戰(zhàn)的主要策略是減少新產(chǎn)品的設計和測試時間，減少開發(fā)費用，減少產(chǎn)品投入市場的周期。解決這些問題的方法主要是產(chǎn)品開發(fā)和過程設計中CAD/CAE/CAM技術的有效利用。在兩個最困擾機電產(chǎn)品設計和開發(fā)人員的主要問題中，第一是如何合理選擇部件和子系統(tǒng)以滿足系統(tǒng)需求，第二是如何在低成本條件下測試系統(tǒng)性能。仿真技術則成為了解決上述問題的答案。

　　過去，仿真技術的研究主要集中于仿真工具方面，而對于現(xiàn)代機電系統(tǒng)，則相對忽略了仿真模型的精度和功能準確度。不管仿真工具如何先進，不合適的仿真模型肯定會導致錯誤的仿真結(jié)果。這是現(xiàn)代仿真技術面對的主要問題。

　　虛擬儀器技術使用主流計算機技術，并結(jié)合了創(chuàng)新、靈活的軟件模塊，高性能的硬件技術創(chuàng)造了強大的以計算機為基礎的儀器解決方法。NI發(fā)布了一整套軟、硬件工具用于建立測控應用。他們?yōu)榉抡嫦到y(tǒng)和仿真模型的開發(fā)提供了一個良好的基礎。

　　運行環(huán)境仿真系統(tǒng)的研究首先集中于仿真模型，精確建立一個針對機電部件和系統(tǒng)的動態(tài)案例仿真模型庫。這個動態(tài)仿真模型庫具有三個優(yōu)點：a)它提供了一個基于案例推理技術的仿真模型分類結(jié)構，可以動態(tài)調(diào)整模型數(shù)據(jù)庫結(jié)構以滿足實際系統(tǒng)需求；b)具有測試仿真模型和真實系統(tǒng)匹配度的功能；c)具有一個系統(tǒng)辯識工具，可以從實際的實驗結(jié)果中提取精確模型，并重構動態(tài)模型庫。這些優(yōu)點可以有效解決以前靜態(tài)模型庫帶給仿真實驗的問題：動態(tài)仿真模型庫具有動態(tài)和自適應的能力，可以滿足更加廣泛的需求。運行環(huán)境仿真系統(tǒng)另一個關注的是建立硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。以虛擬儀器技術為基礎，這項工作變的更加容易。具體的結(jié)構和開發(fā)方法將在后面介紹。


圖1 運行環(huán)境仿真系統(tǒng)結(jié)構圖

　　運行環(huán)境仿真系統(tǒng)的結(jié)構和開發(fā)方法

　　運行環(huán)境仿真系統(tǒng)包含兩個部分：一是動態(tài)案例模型庫，二是硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。具體結(jié)構見圖1。

　　動態(tài)案例模型庫主要包括幾個模塊，索引引擎，數(shù)學模型庫，數(shù)據(jù)描述庫，其它數(shù)據(jù)庫，動態(tài)辯識模塊，模型測試和評價模塊。

　　硬件在環(huán)測試系統(tǒng)可以分為軟件和硬件部分。軟件部分主要是測控軟件模塊；硬件部分包括全部硬件系統(tǒng)，如PXI總線系統(tǒng)，PCI總線系統(tǒng)，Compact-RIO系統(tǒng)等。


圖2 動態(tài)案例模型庫的結(jié)構圖

圖3 簡化電機模型分類

　　動態(tài)案例模型庫

　　動態(tài)案例模型庫的開發(fā)主要以NI LabVIEW 仿真模塊，Matlab，和其它仿真工具包為基礎進行。這些工具為建立機電系統(tǒng)的模型庫提供了一個完整的平臺。動態(tài)案例模型庫包含三個主要部分：案例模型庫(索引引擎，數(shù)學模型庫，數(shù)據(jù)描述庫，其它數(shù)據(jù)庫)，系統(tǒng)辯識軟件模塊，模型測試和評價模塊，模型傳輸和修改模塊。主要結(jié)構見圖2。

　　案例模型庫

　　模型庫采用案例推理技術實現(xiàn)，這項技術在80年代后期逐漸被越來越多的人工智能研究人員關注，它是一種利用過去案例和經(jīng)驗解決問題的類推方法?？偟膩碚f，案例推理技術采用以下的推理步驟：

　　確認問題、獲取案例、修改案例、存儲案例。

　　案例推理技術最重要的部分是建立案例的索引引擎和設計索引算法。我們可以利用這個技術建立案例數(shù)據(jù)庫。整個數(shù)據(jù)庫將來可以建立成　　具有可重構特性的分布式網(wǎng)絡結(jié)構。它最主要的優(yōu)勢在于能夠根據(jù)用戶需求重構分布式網(wǎng)絡，并快速引導到合適的案例。這項技術具有很強的自適應能力。

　　在這個模型庫中，機電系統(tǒng)和部件的模型可以分為幾個主要部分，如機械，電子電氣，液壓等。這些分類組建成一個樹型結(jié)構。例如，電子電氣組件可以分為微處理器，執(zhí)行器，驅(qū)動系統(tǒng)，傳感器等。進一步，執(zhí)行器還可按照不同的類型，功率，最大轉(zhuǎn)速，驅(qū)動方式等再進行分類。圖3給出了一個簡化的電機分類的例子。其中案例1代表模型庫中的一個原始模型。

　　根據(jù)以上的分類，我們可以對不同的模型獲得多種快速，有效的索引方法。例如，如圖3所示，現(xiàn)在在這個模型庫中具有三個案例，每個代表一種類型的電機模型。如果現(xiàn)在我們需要得到功率大于1kW，最大速度大于3000rpm的交流電機模型，但目前在圖3所示的庫中沒有匹配的模型。案例模型庫將自動建立一個新的案例，并重構模型庫，重構的模型庫結(jié)構如圖4所示，以上的例子解釋了模型庫重構的方法。

　　模型測試和評價模塊

　　模型測試和評價模塊主要包括兩個部分(見圖2)。第一部分完成仿真實驗結(jié)果和實際實驗結(jié)果的對比，判定兩者之間的差異；第二部分測試和評價仿真模型是否對應實際的部件和系統(tǒng)。在獲得實驗結(jié)果后，案例模型數(shù)據(jù)庫會自動選擇相關的模型和仿真實驗結(jié)果提供給測試過程。模型測試和評價的兩個功能描述如下：

　　對比功能：對比仿真實驗結(jié)果和真實實驗結(jié)果的有效辦法是計算兩者輸出數(shù)據(jù)的差異。我們同樣可以對比兩者系統(tǒng)參數(shù)，性能指標，動態(tài)特征圖等方面的誤差。經(jīng)過對比，這些誤差將提供到模型測試和評價模塊；

　　模型測試和評價功能：如果誤差序列是具有零均值和非常小的方差的白噪聲序列，可以判定仿真模型和實際系統(tǒng)非常接近，模型不需要修改或者重構。否則，必須修改仿真模型或重構來提高匹配精度。

　　動態(tài)辯識模塊

如果模型測試和評價結(jié)果說明相關的模型必須進行修改或者重構，動態(tài)辯識模塊就要進入工作。動態(tài)辯識模塊將利用真實實驗結(jié)果獲得新的模型，并進行模型校準和修改。

　　現(xiàn)代系統(tǒng)辯識理論在這個模塊中擔負著重要的責任。系統(tǒng)辯識主要根據(jù)被辯識系統(tǒng)的輸入輸出獲取等效的系統(tǒng)(數(shù)學模型)。通用的模型描述方法包括傳遞函數(shù)，狀態(tài)方程和微分方程等。傳遞函數(shù)的辯識方法分為時域和頻域方法。狀態(tài)方程的辯識方法比較復雜，可以從微分方程或傳遞函數(shù)轉(zhuǎn)化過來。微分方程的辯識主要是采用統(tǒng)計分析和參數(shù)預估，如最小二乘，最大似然等方法。非線性系統(tǒng)可以采用非線性微分方程，Volterra級數(shù)，雙線性模型等來描述。

　　對于不同的部件和系統(tǒng)，我們需要選擇不同的模型來描述。甚至對于同一個部件，都需要建立不同的描述方法以滿足不同的需要。在系統(tǒng)辯識的開始階段，首先要根據(jù)實際需求選擇正確合適的數(shù)學模型的類型。然后，下一步是選擇合適的辯識方法通過實際實驗數(shù)據(jù)獲得模型參數(shù)。舉例說明，一個電機可以描述成一個線性模型，也可以描述成一個非線性模型。根據(jù)所需的仿真精度和功能，我們可以選擇一個單入單出的傳遞函數(shù)，也可以使用最小二乘方法構建Volterra級數(shù)模型。在這里，許多現(xiàn)代人工智能理論可以采用進行辯識，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡，模糊邏輯，H∞ ，遺傳算法等。


圖4 重構的簡化電機模型庫結(jié)構

　　系統(tǒng)辯識模塊主要完成以下功能：

　　根據(jù)所需的仿真精度和仿真器功能，選擇合適的數(shù)學模型來描述實際系統(tǒng)；

　　選擇合適的系統(tǒng)辯識方法以獲得所需的模型參數(shù)和其它描述；

　　測試數(shù)學模型的精度。

　　經(jīng)過以上的辯識工作，改進的或新的數(shù)學模型將進入案例模型庫。案例模型庫，模型測試和評價模塊，動態(tài)辯識模塊這三個部分的工作形成了一個閉環(huán)，從而保證了整個模型庫的自適應性能，并組成了整個動態(tài)案例模型庫。

　　硬件在環(huán)測試系統(tǒng)

　　硬件在環(huán)測試系統(tǒng)最初是被構思成一個單一功能的測試系統(tǒng)，在汽車行業(yè)中的應用最主要是用于發(fā)動機控制元件的測試。現(xiàn)在，越來越多的電子控制元件和其他通用的測試應用都逐漸采用了硬件在環(huán)技術來實現(xiàn)。工程技術人員面對的建立硬件在環(huán)測試系統(tǒng)的主要問題是如何將仿真系統(tǒng)和實際系統(tǒng)通過大量高速的I/O通道和信號調(diào)理通道同步運行起來，并保證功能和性能。隨著現(xiàn)在計算機的功能和靈活性越來越強，工程師和科研人員更傾向于使用虛擬儀器來實現(xiàn)硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。

　　通過使用虛擬儀器技術，硬件在環(huán)測試系統(tǒng)的實現(xiàn)變的越來越容易。圖5是一個硬件在環(huán)測試實現(xiàn)的具體例子。這個程序采用LabVIEW實現(xiàn)，一個采用傳遞函數(shù)描述的數(shù)學模型嵌入了測試的過程，從而實現(xiàn)了實際系統(tǒng)和數(shù)學模型混合的硬件在環(huán)測試流程。


圖5 硬件在環(huán)測試示例

圖6 鑒頻式水位傳感器的結(jié)構圖                 圖7 鑒頻式水位傳感器的等效電路圖

　　這種實現(xiàn)方法可以把許多機電產(chǎn)品通過不同的描述方式引入到測控系統(tǒng)中，這些不同的描述方式包括數(shù)學模型，數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)圖等等。通過與動態(tài)案例仿真模型庫的有機結(jié)合，這些模型將加入仿真模型庫中。這樣硬件在環(huán)測試系統(tǒng)就具有了堅實的模型庫作為資源中心了。

　　洗衣機主控板測試系統(tǒng)簡介

　　主控板是全自動洗衣機的核心控制單元。在裝配結(jié)束后，必須對主控板的功能和輸入/輸出接口進行測試。主要的測試目標包括門開關信號，關斷信號，水位信號，進水閥控制信號，驅(qū)動控制信號，電機控制信號等等。為了完成上述工作，需要通過測試系統(tǒng)自行產(chǎn)生仿真信號，因此我們基于運行環(huán)境仿真系統(tǒng)開發(fā)了洗衣機主控板測試系統(tǒng)。這套系統(tǒng)采用NI公司多功能板卡和LabVIEW軟件平臺實現(xiàn)了模擬洗衣機正常工作狀態(tài)和全自動測試的工作。下面我們將介紹這個具有一定代表性的運行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開發(fā)方法。

　　首先，我們提取與主控板緊密聯(lián)系的部件的仿真模型，如鑒頻式水位傳感器，電機，入水閥等。其中，鑒頻式水位傳感器很具有代表性。下面先簡要介紹如何建立鑒頻式水位傳感器的仿真模型。

　　鑒頻式水位傳感器的結(jié)構見圖6。它采用LC電磁諧振電路作為敏感元件，將水位信號轉(zhuǎn)變成LC參數(shù)變化，最后輸出頻率信號。原理可以簡單描述如下：水位首先影響在氣腔內(nèi)的氣壓，氣壓的改變使導板運動，磁芯也就在線圈中移動，這就改變了線圈的電感，最終LC電路產(chǎn)生了不同的頻率信號。鑒頻式水位傳感器的等效電路見圖7。

　　一般來說，在鑒頻式水位傳感器安裝固定后，它的線圈匝數(shù)，空氣導磁率，磁芯導磁率，線圈平均半徑，磁芯有效半徑，和線圈長度都是不變的，唯一改變的是磁芯在線圈中移動的位置。這個運動是線性的，也就導致電感的改變是連續(xù)的。通過理論分析和實驗驗證，水位信號和鑒頻式水位傳感器的輸出頻率是成反比關系。

　　下面給出了兩種比較常用的鑒頻式水位傳感器產(chǎn)品的特性表，描述了水位和輸出頻率的對應關系，第一個是SW-4型，第二個是XQB52-108G型。

　　通過實驗結(jié)果和數(shù)學分析，我們獲得了不同鑒頻式水位傳感器的數(shù)學描述方法。這個方法同樣應用于其他部件的仿真數(shù)學描述， 并將這些數(shù)學描述加入動態(tài)案例仿真模型庫以便下一步建立全自動洗衣機主控板測試系統(tǒng)。

　　隨后，我們采用虛擬儀器技術開發(fā)了整套硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。選擇了NI公司M系列多功能卡作為數(shù)據(jù)采集模塊，NI的LabVIEW軟件平臺開發(fā)了整套測試軟件。根據(jù)硬件輸出模擬了主要的傳感器和執(zhí)行元件的信號，如門開關信號，關斷信號，水位信號，進水閥控制信號，驅(qū)動器控制信號，電機控制信號等，最終完成了全自動洗衣機漂洗，洗滌，甩干等狀態(tài)的全自動測試工作。

　　結(jié)語

　　運行環(huán)境仿真系統(tǒng)具有兩個重要的組成部分：動態(tài)案例仿真模型庫和基于虛擬儀器的硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。前者主要用于擴展真實部件和系統(tǒng)的數(shù)學描述范圍，采用案例推理方式合理分類；后者主要針對如何通過使用數(shù)學描述方法實現(xiàn)實際的測控系統(tǒng)，以減少開發(fā)難度、費用和其他投資。這兩部分具有非常密切的關系，但兩者是相對獨立的系統(tǒng)。運行環(huán)境仿真系統(tǒng)為這兩者搭建了一座橋梁，從而使真實對象與虛擬運行環(huán)境中的仿真對象緊密結(jié)合形成更高層次的測控系統(tǒng)。

　　今后的工作主要在下面介紹的兩方面開展：首先是提高模型建立和索引引擎的質(zhì)量，擴展仿真模型的類型，簡化數(shù)學描述形式；其次是在硬件在環(huán)仿真技術，實時測控環(huán)境，分布式通訊技術等方面進一步提高。這兩方面的工作必將會使運行環(huán)境仿真技術提升到一個更高的技術層次，為現(xiàn)代工業(yè)提供更好、更實用的開發(fā)和測試工具。