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(shè)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(shè)計中CAD/CAE/CAM技術(shù)的有效利用。在兩個最困擾機電產(chǎn)品設(shè)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(shù)則成為了解決上述問題的答案。
過去，仿真技術(shù)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(dǎo)致錯誤的仿真結(jié)果。這是現(xiàn)代仿真技術(shù)面對的主要問題。
虛擬儀器技術(shù)使用主流計算機技術(shù)，并結(jié)合了創(chuàng)新、靈活的軟件模塊，高性能的硬件技術(shù)創(chuàng)造了強大的以計算機為基礎(chǔ)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(yīng)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(chǔ)。
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(shù)的仿真模型分類結(jié)構(gòu)，可以動態(tài)調(diào)整模型數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)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(gòu)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(yīng)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(guān)注的是建立硬件在環(huán)測試系統(tǒng)。以虛擬儀器技術(shù)為基礎(chǔ)，這項工作變的更加容易。具體的結(jié)構(gòu)和開發(fā)方法將在后面介紹。
運行環(huán)境仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)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(gòu)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(xué)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。
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(chǔ)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(xué)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(gòu)見圖2。
案例模型庫
模型庫采用案例推理技術(shù)實現(xiàn)，這項技術(shù)在80年代后期逐漸被越來越多的人工智能研究人員關(guān)注，它是一種利用過去案例和經(jīng)驗解決問題的類推方法。總的來說，案例推理技術(shù)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(shù)最重要的部分是建立案例的索引引擎和設(shè)計索引算法。我們可以利用這個技術(shù)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(gòu)特性的分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它最主要的優(yōu)勢在于能夠根據(jù)用戶需求重構(gòu)分布式網(wǎng)絡(luò)，并快速引導(dǎo)到合適的案例。這項技術(shù)具有很強的自適應(yīng)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(gòu)。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(gòu)模型庫，重構(gòu)的模型庫結(jié)構(gòu)如圖4所示，以上的例子解釋了模型庫重構(gòu)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(yīng)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(guān)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(biāo)，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(gòu)。否則，必須修改仿真模型或重構(gòu)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(guān)的模型必須進行修改或者重構(gòu)，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(dān)負著重要的責(zé)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(xué)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(fù)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(yù)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(xué)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(gòu)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(luò)，模糊邏輯，H∞ ，遺傳算法等。
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(xué)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(xué)模型的精度。
經(jīng)過以上的辯識工作，改進的或新的數(shù)學(xué)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(yīng)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(gòu)思成一個單一功能的測試系統(tǒng)，在汽車行業(yè)中的應(yīng)用最主要是用于發(fā)動機控制元件的測試?，F(xiàn)在，越來越多的電子控制元件和其他通用的測試應(yīng)用都逐漸采用了硬件在環(huán)技術(shù)來實現(xiàn)。工程技術(shù)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(shù)，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(xué)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(xué)模型混合的硬件在環(huán)測試流程。
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(xué)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(biāo)包括門開關(guān)信號，關(guān)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(gòu)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(dǎo)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(dǎo)磁率，磁芯導(dǎo)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(dǎo)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(guān)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(yīng)關(guān)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(xué)分析，我們獲得了不同鑒頻式水位傳感器的數(shù)學(xué)描述方法。這個方法同樣應(yīng)用于其他部件的仿真數(shù)學(xué)描述， 并將這些數(shù)學(xué)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(shù)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(guān)信號，關(guān)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(xué)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(xué)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(guān)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(xué)描述形式；其次是在硬件在環(huán)仿真技術(shù)，實時測控環(huán)境，分布式通訊技術(shù)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(shù)提升到一個更高的技術(shù)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。
（轉(zhuǎn)載）
