基于虛擬儀器技術(shù)的運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究
本文主要關(guān)注于運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究，介紹了基于案例的動(dòng)態(tài)仿真模型庫(kù)和基于虛擬儀器技術(shù)的硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方法。最后給出了一個(gè)洗衣機(jī)主控板測(cè)試系統(tǒng)的具體例子
前言
現(xiàn)代工業(yè)要面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和環(huán)境保護(hù)方面政府的嚴(yán)格約束。針對(duì)這些挑戰(zhàn)的主要策略是減少新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和測(cè)試時(shí)間，減少開(kāi)發(fā)費(fèi)用，減少產(chǎn)品投入市場(chǎng)的周期。解決這些問(wèn)題的方法主要是在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和過(guò)程設(shè)計(jì)過(guò)程中有效利用CAD/CAE/CAM技術(shù)。在兩個(gè)最困擾機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)人員的主要問(wèn)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(cè)試系統(tǒng)性能。仿真技術(shù)是解決這兩個(gè)問(wèn)題的答案。計(jì)算機(jī)仿真為在變條件和不同參數(shù)的情況下描述和分析系統(tǒng)行為提供了可能，同時(shí)可獲得足夠數(shù)量和質(zhì)量的分析數(shù)據(jù)。它具有不需要實(shí)際工作環(huán)境，不需要復(fù)雜加載系統(tǒng)等許多優(yōu)點(diǎn)。
過(guò)去，仿真技術(shù)的研究主要集中于仿真工具方面，而對(duì)于現(xiàn)代機(jī)電系統(tǒng)，則相對(duì)忽略了仿真模型的精度和功能準(zhǔn)確度。不管仿真工具如何先進(jìn)，不合適的仿真模型肯定會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的仿真結(jié)果。這是現(xiàn)代仿真技術(shù)面對(duì)的重要問(wèn)題。
美國(guó)國(guó)家儀器公司發(fā)布了一整套軟、硬件工具用于建立測(cè)控應(yīng)用，為仿真系統(tǒng)和仿真模型的開(kāi)發(fā)提供了一個(gè)良好的基礎(chǔ)。
運(yùn)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(gè)針對(duì)機(jī)電部件和系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)案例仿真模型庫(kù)。這個(gè)動(dòng)態(tài)仿真模型庫(kù)具有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
- 它提供了一個(gè)基于案例推理技術(shù)的仿真模型分類結(jié)構(gòu)，可以動(dòng)態(tài)調(diào)整模型數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)以滿足實(shí)際系統(tǒng)需求；
- 它具有測(cè)試仿真模型和真實(shí)系統(tǒng)匹配度的功能；
- 它具有一個(gè)系統(tǒng)辨識(shí)工具，可以從實(shí)際的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中提取精確模型，并重構(gòu)動(dòng)態(tài)模型庫(kù)。
這些優(yōu)點(diǎn)可以有效解決以前靜態(tài)模型庫(kù)帶給仿真實(shí)驗(yàn)的問(wèn)題。運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)另一個(gè)關(guān)注的是建立硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)。以虛擬儀器技術(shù)為基礎(chǔ)，這項(xiàng)工作變得更加容易。
運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)方法
運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)包含兩個(gè)部分：一是動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)，二是硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)。具體結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。
圖1 運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)主要包括幾個(gè)模塊：索引引擎、數(shù)學(xué)模型庫(kù)、數(shù)據(jù)描述庫(kù)、其他數(shù)據(jù)庫(kù)、動(dòng)態(tài)辨識(shí)模塊、模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊。
硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)可以分為軟件和硬件部分。軟件部分主要是測(cè)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(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)
動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)的開(kāi)發(fā)主要以NI LabVIEW仿真模塊、Matlab和其他仿真工具包為基礎(chǔ)進(jìn)行。動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)包含以下幾個(gè)主要部分：案例模型庫(kù)(索引引擎、數(shù)學(xué)模型庫(kù)、數(shù)據(jù)描述庫(kù)、其他數(shù)據(jù)庫(kù))，系統(tǒng)辨識(shí)軟件模塊，模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊，模型傳輸和修改模塊。主要結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2。
圖2 動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)的結(jié)構(gòu)圖- 案例模型庫(kù)
模型庫(kù)采用案例推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)，這項(xiàng)技術(shù)在20世紀(jì)80年代后期逐漸被越來(lái)越多的人工智能研究人員關(guān)注，它是一種利用過(guò)去案例和經(jīng)驗(yàn)解決問(wèn)題的類推方法。總的來(lái)說(shuō)，案例推理技術(shù)采用以下的推理步驟：
(a)確認(rèn)問(wèn)題：輸入需求，初始化條件和問(wèn)題相關(guān)信息；
(b)獲取案例：根據(jù)需求和初始條件，尋找與實(shí)際問(wèn)題類似的案例；
(c)修改案例：從最類似的案例或案例組中提取目標(biāo)解決方案，通過(guò)修改目標(biāo)方案滿足實(shí)際需求；
(d)存儲(chǔ)案例：解決完問(wèn)題后，將最新的解決方案存儲(chǔ)到案例庫(kù)中。
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(jì)索引算法，可以利用這個(gè)技術(shù)建立案例數(shù)據(jù)庫(kù)。整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)將來(lái)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(shì)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(xiàng)技術(shù)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)能力。
在這個(gè)模型庫(kù)中，機(jī)電系統(tǒng)和部件的模型可以分為幾個(gè)主要部分，如機(jī)械、電子電氣、液壓等。這些分類組建成一個(gè)樹(shù)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(dòng)系統(tǒng)、傳感器等。進(jìn)一步，執(zhí)行器還可按照不同的類型，如功率、最大轉(zhuǎn)速、驅(qū)動(dòng)方式等再進(jìn)行分類。圖3給出了一個(gè)簡(jiǎn)化的電機(jī)分類的例子。其中案例i代表模型庫(kù)中的一個(gè)原始模型。
圖3 簡(jiǎn)化電機(jī)模型分類
根據(jù)以上的分類，就可以對(duì)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(gè)模型庫(kù)中具有三個(gè)案例，每個(gè)代表一種類型的電機(jī)模型。如果現(xiàn)在需要得到功率大于1kW，最大速度大于3000rpm的交流電機(jī)模型，但目前在圖3所示的庫(kù)中沒(méi)有匹配的模型。案例模型庫(kù)將自動(dòng)建立一個(gè)新的案例，并重構(gòu)模型庫(kù)，重構(gòu)的模型庫(kù)結(jié)構(gòu)如圖4所示，以上的例子解釋了模型庫(kù)重構(gòu)的方法。上述方法對(duì)于動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)非常關(guān)鍵，因?yàn)樗峁┝艘粋€(gè)辦法來(lái)自適應(yīng)調(diào)整模型測(cè)試，評(píng)價(jià)和辨識(shí)的索引和重構(gòu)過(guò)程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯，或其他人工智能理論可以應(yīng)用于重構(gòu)工作，從而進(jìn)一步提高模型庫(kù)的自適應(yīng)能力。
圖4 重構(gòu)的簡(jiǎn)化電機(jī)模型庫(kù)結(jié)構(gòu) - 模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊
模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊主要包括兩個(gè)部分，參見(jiàn)圖2。第一部分完成仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果和實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比，判定兩者之間的差異；第二部分測(cè)試和評(píng)價(jià)仿真模型是否對(duì)應(yīng)實(shí)際的部件和系統(tǒng)。在獲得實(shí)驗(yàn)結(jié)果后，案例模型數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)自動(dòng)選擇相關(guān)的模型和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果提供給測(cè)試過(guò)程。模型測(cè)試和評(píng)價(jià)的兩個(gè)功能描述如下。
(a)對(duì)比功能：對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果和真實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的有效辦法是計(jì)算兩者輸出數(shù)據(jù)的差異，同樣也可以對(duì)比兩者系統(tǒng)參數(shù)、性能指標(biāo)、動(dòng)態(tài)特征圖等方面的誤差。經(jīng)過(guò)對(duì)比，這些誤差將提供到模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊。
(b)模型測(cè)試和評(píng)價(jià)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(shí)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(lái)提高匹配精度。 - 動(dòng)態(tài)辨識(shí)模塊
如果模型測(cè)試和評(píng)價(jià)結(jié)果說(shuō)明相關(guān)的模型必須進(jìn)行修改或者重構(gòu)，動(dòng)態(tài)辨識(shí)模塊就要進(jìn)入工作。動(dòng)態(tài)辨識(shí)模塊將利用真實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得新的模型，并進(jìn)行模型校準(zhǔn)和修改。
現(xiàn)代系統(tǒng)辨識(shí)理論在這個(gè)模塊中擔(dān)負(fù)著重要的責(zé)任。系統(tǒng)辨識(shí)主要根據(jù)被辨識(shí)系統(tǒng)的輸入和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)的辨識(shí)方法分為時(shí)域和頻域方法。狀態(tài)方程的辨識(shí)方法比較復(fù)雜，可以從微分方程或傳遞函數(shù)轉(zhuǎn)化過(guò)來(lái)。微分方程的辨識(shí)主要是采用統(tǒng)計(jì)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(jí)數(shù)、雙線性模型等來(lái)描述。
對(duì)于不同的部件和系統(tǒng)，需要選擇不同的模型來(lái)描述。甚至對(duì)于同一個(gè)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)辨識(shí)的開(kāi)始階段，首先要根據(jù)實(shí)際需求正確合適的數(shù)學(xué)模型的類型。然后，下一步是選擇合適的辨識(shí)方法通過(guò)實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得模型參數(shù)。舉例說(shuō)明，一個(gè)電機(jī)可以描述成一個(gè)線性模型，也可以描述成一個(gè)非線性模型。根據(jù)所需的仿真精度和功能，可以選擇一個(gè)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(jí)數(shù)模型。在這里，許多現(xiàn)代人工智能理論可以采用進(jìn)行辨識(shí)，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、H∞、遺傳算法等。
系統(tǒng)辨識(shí)模塊主要完成以下功能：
(a)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(lái)描述實(shí)際系統(tǒng)；
(b)選擇合適的系統(tǒng)辨識(shí)方法，以獲得所需的模型參數(shù)和其他描述；
(c)測(cè)試數(shù)學(xué)模型的精度。
經(jīng)過(guò)以上的辨識(shí)工作，改進(jìn)的或新的數(shù)學(xué)模型將進(jìn)入案例模型庫(kù)。案例模型庫(kù)、模型測(cè)試和評(píng)價(jià)模塊、動(dòng)態(tài)辨識(shí)模塊這三個(gè)部分的工作形成了一個(gè)閉環(huán)，從而保證了整個(gè)模型庫(kù)的自適應(yīng)性能，并組成了整個(gè)動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)。
- 案例模型庫(kù)
- 硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)
硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)最初是被構(gòu)思成一個(gè)單一功能的測(cè)試系統(tǒng)，在汽車(chē)行業(yè)中的應(yīng)用最主要是用于發(fā)動(dòng)機(jī)控制元件的測(cè)試?，F(xiàn)在，越來(lái)越多的電子控制元件和其他通用的測(cè)試應(yīng)用都逐漸采用了硬件在環(huán)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。工程技術(shù)人員面對(duì)的建立硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)的主要問(wèn)題是如何將仿真系統(tǒng)和實(shí)際系統(tǒng)通過(guò)大量高速的I/O通道和信號(hào)調(diào)理通道同步運(yùn)行起來(lái)，并保證功能和性能。隨著現(xiàn)在計(jì)算機(jī)的功能和靈活性越來(lái)越強(qiáng)，工程師和科研人員更傾向于使用虛擬儀器來(lái)實(shí)現(xiàn)硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)。
通過(guò)使用虛擬儀器技術(shù)，硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)變得越來(lái)越容易。圖5是一個(gè)硬件在環(huán)測(cè)試實(shí)現(xiàn)的具體例子。這個(gè)程序采用LabVIEW實(shí)現(xiàn)，一個(gè)采用傳遞函數(shù)描述的數(shù)學(xué)模型嵌入了測(cè)試的過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)際系統(tǒng)和數(shù)學(xué)模型混合的硬件在環(huán)測(cè)試流程。
圖5 硬件在環(huán)測(cè)試示例
這種實(shí)現(xiàn)方法可以把許多機(jī)電產(chǎn)品通過(guò)不同的描述方式引入到測(cè)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(guò)與動(dòng)態(tài)案例仿真模型庫(kù)的有機(jī)結(jié)合，這些模型將加入仿真模型庫(kù)中。這樣硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)就具有了堅(jiān)實(shí)的模型庫(kù)作為資源中心了。
洗衣機(jī)主控板測(cè)試系統(tǒng)簡(jiǎn)介
主控板是全自動(dòng)洗衣機(jī)的核心控制單元。在裝配結(jié)束后，必須對(duì)主控板的功能和輸入/輸出接口進(jìn)行測(cè)試。主要的測(cè)試目標(biāo)包括門(mén)開(kāi)關(guān)信號(hào)、關(guān)斷信號(hào)、水位信號(hào)、進(jìn)水閥控制信號(hào)、驅(qū)動(dòng)控制信號(hào)、電機(jī)控制信號(hào)等。為了完成上述工作，開(kāi)發(fā)了基于運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的洗衣機(jī)主控板測(cè)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(tái)實(shí)現(xiàn)了模擬洗衣機(jī)正常工作狀態(tài)和全自動(dòng)測(cè)試的工作。下面介紹這個(gè)具有一定代表性的運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方法。
首先，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(jī)、入水閥等。其中，鑒頻式水位傳感器很具有代表性。下面先簡(jiǎn)要介紹如何建立鑒頻式水位傳感器的仿真模型。
首先，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(jī)、入水閥等。其中，鑒頻式水位傳感器很具有代表性。下面先簡(jiǎn)要介紹如何建立鑒頻式水位傳感器的仿真模型。
圖6 鑒頻式水位傳感器的結(jié)構(gòu)圖
鑒頻式水位傳感器的結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖6。它采用LC電磁諧振電路作為敏感元件，將水位信號(hào)轉(zhuǎn)變成LC參數(shù)變化，最后輸出頻率信號(hào)。原理可以簡(jiǎn)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(yùn)動(dòng)，磁芯也就在線圈中移動(dòng)，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(hào)。鑒頻式水位傳感器的等效電路見(jiàn)圖7。
圖7 鑒頻式水位傳感器的等效電路圖
一般來(lái)說(shuō)，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(zhǎng)度都是不變的，唯一改變的是磁芯在線圈中移動(dòng)的位置。這個(gè)運(yùn)動(dòng)是線性的，也就導(dǎo)致電感的改變是連續(xù)的。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，水位信號(hào)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(duì)應(yīng)關(guān)系，第一個(gè)是SW-4型，第二個(gè)是XQB52-108G型。
表1 SW-4型的水位和輸出頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系表
表2 XQB52-108G型水位和輸出頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系表
通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和數(shù)學(xué)分析，便獲得了不同鑒頻式水位傳感器的數(shù)學(xué)描述方法。這個(gè)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(dòng)態(tài)案例仿真模型庫(kù)，以便下一步建立全自動(dòng)洗衣機(jī)主控板測(cè)試系統(tǒng)。
在整套硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)中，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(tái)開(kāi)發(fā)了整套測(cè)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(hào)，如門(mén)開(kāi)關(guān)信號(hào)、關(guān)斷信號(hào)、水位信號(hào)、進(jìn)水閥控制信號(hào)、驅(qū)動(dòng)器控制信號(hào)、電機(jī)控制信號(hào)等，最終完成了全自動(dòng)洗衣機(jī)漂洗、洗滌、甩干等狀態(tài)的全自動(dòng)測(cè)試工作。
結(jié)論
運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)具有兩個(gè)重要的組成部分：動(dòng)態(tài)案例仿真模型庫(kù)和基于虛擬儀器的硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)。前者主要用于擴(kuò)展真實(shí)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(duì)如何通過(guò)使用數(shù)學(xué)描述方法實(shí)現(xiàn)實(shí)際的測(cè)控系統(tǒng)，以減少開(kāi)發(fā)難度、費(fèi)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(duì)獨(dú)立的系統(tǒng)。運(yùn)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(shí)對(duì)象與虛擬運(yùn)行環(huán)境中的仿真對(duì)象緊密結(jié)合形成更高層次的測(cè)控系統(tǒng)。
今后的工作主要在兩方面開(kāi)展：首先是提高模型建立和索引引擎的質(zhì)量，擴(kuò)展仿真模型的類型，簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)描述形式；其次是在硬件在環(huán)仿真技術(shù)，實(shí)時(shí)測(cè)控環(huán)境，分布式通信技術(shù)等方面進(jìn)一步提高。
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