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如何用系统模型来预测车辆系统响应
2018-07-31 16:10:02· 来源：洞云书屋
世界范围内的汽车制造商面临着在技术上领先于竞争对手的压力，一方面要开发出价格较低，另一方面更有趣的尖端产品。此外，政府法规和行业标准，如ISO 26262，要求制造商生产更多的环保、安全和智能产品。
世界范围内的汽车制造商面临着在技术上领先于竞争对手的压力，一方面要开发出价格较低，另一方面更有趣的尖端产品。此外，政府法规和行业标准，如ISO 26262，要求制造商生产更多的环保、安全和智能产品。
为了实现这些目标，汽车制造商正在应用机电解决方案开发具有品牌区分功能的突破性产品。机电解决方案利用先进的控制系统中的电子和软件来优化机械系统的性能和效率。
开发一个成功的机电解决方案需要同时优化机械、电子和软件集成系统。这一目标可以使用基于模型的系统工程（MDSE）方法来实现，使得工程师能够快速评估各种设计概念的性能，而无需物理硬件。
世界级的控制系统设计过程和方法对于在最小的时间内开发、部署和改进高质量的系统特定的控制是至关重要的。
LMS工程依托领域、工具和嵌入式软件经验，开发了结构化的客户特定开发过程，以有效地提供高质量的控制软件。它的需求驱动的方法为机电系统的开发提供了一站式解决方案，从而产生了一种可以直接用于自动代码生成的可实现的控制系统结构。
LMS工程在控制开发过程的各个阶段都有广泛的经验，包括需求定义、系统集成、测试和最终校准。除了在控制开发过程和软件工具中应用最佳实践之外，它还精通先进的控制技术，如模型嵌入式控制（MEC）和模型预测控制（MPC）。其经验包括内燃机、混合动力发动机、变速器、蓄能器和底盘应用。
如何降低实验测试成本
汽车制造商需要避免耗时和昂贵的传统基于硬件的构建测试固定过程。
LMS工程方法通过在原型硬件的可用性之前与控制系统开发一起进行早期决策和早期识别问题。工厂模型和控制器可执行规范模型帮助LMS工程师和他们的客户执行控制系统的前期验证，以便以较低的成本实现更高水平的质量、安全性和可靠性。
测试也可以通过控制软件的基于模型的闭环仿真来实现。在多个里程碑上执行基于低成本的基于软件的构建测试固定周期大大减少了昂贵的基于硬件的设计迭代所需的数量。
如何管理系统复杂性，纯机械系统到机电系统的转换显著地增加了系统的复杂性。机电管理解决方案的开发和实施需要仔细管理，以避免车辆问题和保修索赔。
机电解决方案导致智能系统不仅适应于人类驾驶模式，而且适应于操作环境和车辆状态。此外，它们还包括预测和诊断，以确保车辆在其性能包络线内运行良好，并且管理该性能包络线的任何偏差，以确保车辆乘员的安全。
模型预测控制（MPC）为设计高度复杂的多变量控制系统提供了一种系统的方法。基本上，MPC方法在未来的有限基础上优化控制目标，使用系统模型来预测系统响应。MPC的一个基本优点是，在控制器描述中明确地考虑到系统限制，通过将它们作为约束来添加到优化问题中。因此，控制器可以利用完整的系统性能。
模型嵌入控制（MEC）在早期概念设计中，工程师使用诸如LMS Amesim之类的仿真工具来预测系统性能。对于机电系统，控制器必须被设计来评估工厂。如果系统不符合要求，是因为工厂本身有缺陷，还是因为控制器没有正确设计？试图回答这个问题可能会导致项目成本的上升，因为控制工程师试图减少其分析中的不确定性。
模型嵌入式控制（MEC）是一种数值技术，自动生成给定的植物模型的最优控制轨迹。控制器使用工厂模型的副本来评估可能的控制动作，返回实现用户指定目标的动作。
MEC通过确定某些系统永远不能满足要求来提供性能上限。这种方法使得能够快速地进入最佳可能的设计。通过专注于控制器应该做什么，而不是它应该如何做，MEC也提供了更具体的控制器要求和洞察良好的控制策略。
为了实现这些目标，汽车制造商正在应用机电解决方案开发具有品牌区分功能的突破性产品。机电解决方案利用先进的控制系统中的电子和软件来优化机械系统的性能和效率。
开发一个成功的机电解决方案需要同时优化机械、电子和软件集成系统。这一目标可以使用基于模型的系统工程（MDSE）方法来实现，使得工程师能够快速评估各种设计概念的性能，而无需物理硬件。
世界级的控制系统设计过程和方法对于在最小的时间内开发、部署和改进高质量的系统特定的控制是至关重要的。
LMS工程依托领域、工具和嵌入式软件经验，开发了结构化的客户特定开发过程，以有效地提供高质量的控制软件。它的需求驱动的方法为机电系统的开发提供了一站式解决方案，从而产生了一种可以直接用于自动代码生成的可实现的控制系统结构。
LMS工程在控制开发过程的各个阶段都有广泛的经验，包括需求定义、系统集成、测试和最终校准。除了在控制开发过程和软件工具中应用最佳实践之外，它还精通先进的控制技术，如模型嵌入式控制（MEC）和模型预测控制（MPC）。其经验包括内燃机、混合动力发动机、变速器、蓄能器和底盘应用。
如何降低实验测试成本
汽车制造商需要避免耗时和昂贵的传统基于硬件的构建测试固定过程。
LMS工程方法通过在原型硬件的可用性之前与控制系统开发一起进行早期决策和早期识别问题。工厂模型和控制器可执行规范模型帮助LMS工程师和他们的客户执行控制系统的前期验证，以便以较低的成本实现更高水平的质量、安全性和可靠性。
测试也可以通过控制软件的基于模型的闭环仿真来实现。在多个里程碑上执行基于低成本的基于软件的构建测试固定周期大大减少了昂贵的基于硬件的设计迭代所需的数量。
如何管理系统复杂性，纯机械系统到机电系统的转换显著地增加了系统的复杂性。机电管理解决方案的开发和实施需要仔细管理，以避免车辆问题和保修索赔。
机电解决方案导致智能系统不仅适应于人类驾驶模式，而且适应于操作环境和车辆状态。此外，它们还包括预测和诊断，以确保车辆在其性能包络线内运行良好，并且管理该性能包络线的任何偏差，以确保车辆乘员的安全。
模型预测控制（MPC）为设计高度复杂的多变量控制系统提供了一种系统的方法。基本上，MPC方法在未来的有限基础上优化控制目标，使用系统模型来预测系统响应。MPC的一个基本优点是，在控制器描述中明确地考虑到系统限制，通过将它们作为约束来添加到优化问题中。因此，控制器可以利用完整的系统性能。
模型嵌入控制（MEC）在早期概念设计中，工程师使用诸如LMS Amesim之类的仿真工具来预测系统性能。对于机电系统，控制器必须被设计来评估工厂。如果系统不符合要求，是因为工厂本身有缺陷，还是因为控制器没有正确设计？试图回答这个问题可能会导致项目成本的上升，因为控制工程师试图减少其分析中的不确定性。
模型嵌入式控制（MEC）是一种数值技术，自动生成给定的植物模型的最优控制轨迹。控制器使用工厂模型的副本来评估可能的控制动作，返回实现用户指定目标的动作。
MEC通过确定某些系统永远不能满足要求来提供性能上限。这种方法使得能够快速地进入最佳可能的设计。通过专注于控制器应该做什么，而不是它应该如何做，MEC也提供了更具体的控制器要求和洞察良好的控制策略。
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