基于虛擬儀器技術(shù)的運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開發(fā)研究

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1、本文主要關(guān)注于運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開發(fā)研究,介紹了基于案例的動態(tài)仿真模型庫和基于虛擬儀器技術(shù)的硬件在環(huán)測試系統(tǒng)的開發(fā)方法。最后給出了一個洗衣機(jī)主控板測試系統(tǒng)的具體例子前言現(xiàn)代工業(yè)要面對激烈的市場競爭和環(huán)境保護(hù)方面政府的嚴(yán)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(fèi)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在產(chǎn)品開發(fā)和過程設(shè)計過程中有效利用CAD/CAE/CAM技術(shù)。在兩個最困擾機(jī)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

2、是如何在低成本條件下測試系統(tǒng)性能。仿真技術(shù)是解決這兩個問題的答案。計算機(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)。它具有不需要實際工作環(huán)境,不需要復(fù)雜加載系統(tǒng)等許多優(yōu)點。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(jī)電系統(tǒng),則相對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導(dǎo)致錯誤的仿真結(jié)果。這是現(xiàn)代仿真技術(shù)面對的重要問題。美國國家儀器公司發(fā)布了一整套軟、硬件工具用于建立測控應(yīng)用,為仿真系統(tǒng)和仿真

3、模型的開發(fā)提供了一個良好的基礎(chǔ)。運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的研究首先集中于仿真模型,精確建立一個針對機(jī)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：1.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;2.它具有測試仿真模型和真實系統(tǒng)匹配度的功能;3.它具有一個系統(tǒng)辨識工具,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。運(yùn)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

4、技術(shù)為基礎(chǔ),這項工作變得更加容易。運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和開發(fā)方法運(yùn)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。圖1運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖動態(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、其他數(shù)據(jù)庫、動態(tài)辨識模塊、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NILa

5、bVIEW仿真模塊、Matlab和其他仿真工具包為基礎(chǔ)進(jìn)行。動態(tài)案例模型庫包含以下幾個主要部分：案例模型庫(索引引擎、數(shù)學(xué)模型庫、數(shù)據(jù)描述庫、其他數(shù)據(jù)庫),系統(tǒng)辨識軟件模塊,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。圖2動態(tài)案例模型庫的結(jié)構(gòu)圖1.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20世紀(jì)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?？偟膩碚f,案例推理技術(shù)采用以下的推理步驟：(a)確認(rèn)問題：輸入需求,初始化條件和問題相關(guān)

6、信息;(b)獲取案例：根據(jù)需求和初始條件,尋找與實際問題類似的案例;(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,通過修改目標(biāo)方案滿足實際需求;(d)存儲案例：解決完問題后,將最新的解決方案存儲到案例庫中。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)計索引算法,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(qiáng)的自適應(yīng)能力。在這個模型庫中,機(jī)電系統(tǒng)和部件

7、的模型可以分為幾個主要部分,如機(jī)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(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)動方式等再進(jìn)行分類。圖3給出了一個簡化的電機(jī)分類的例子。其中案例i代表模型庫中的一個原始模型。圖3簡化電機(jī)模型分類根據(jù)以上的分類,就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(jī)模型。如果現(xiàn)在需要得到功率大于1kW,最大速度大于

8、3000rpm的交流電機(jī)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。上述方法對于動態(tài)案例模型庫非常關(guān)鍵,因為它提供了一個辦法來自適應(yīng)調(diào)整模型測試,評價和辨識的索引和重構(gòu)過程。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)一步提高模型庫的自適應(yīng)能力。圖4重構(gòu)的簡化電機(jī)模型庫結(jié)構(gòu)1.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,參見圖2。第一部分完成仿真實驗結(jié)果