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          EEPW首頁(yè) > 測(cè)試測(cè)量 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于虛擬儀器的運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究

          基于虛擬儀器的運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究

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          作者:石毅,任獲榮,李岳,周崇斌,褚春艷 北京中科泛華測(cè)控技術(shù)有限公司,西安電子科技大學(xué) 時(shí)間:2006-03-10 來(lái)源: 收藏

          摘要:
          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。
          關(guān)鍵詞:
          仿真,虛擬儀器,測(cè)控,硬件在環(huán)

          前言
          現(xiàn)代工業(yè)面對(duì)了越來(lái)越多的挑戰(zhàn):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)題的方法主要是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和過(guò)程設(shè)計(jì)中CAD/CAE/CAM技術(shù)的有效利用。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)則成為了解決上述問(wèn)題的答案。仿真實(shí)驗(yàn)分析技術(shù)對(duì)于利用實(shí)際部件和系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得深入的知識(shí)和了解非常有幫助。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),可以獲得足夠數(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),這些優(yōu)點(diǎn)給技術(shù)開(kāi)發(fā)人員指出了一條非常具有吸引力的方向。
          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)的主要問(wèn)題。
          虛擬儀器技術(shù)使用主流計(jì)算機(jī)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(qiáng)大的以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的儀器解決方法。虛擬儀器技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者,國(guó)家儀器,發(fā)布了一整套軟、硬件工具用于建立測(cè)控應(yīng)用。他們?yōu)榉抡嫦到y(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):a)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),它可以動(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;b)它具有測(cè)試仿真模型和真實(shí)系統(tǒng)匹配度的功能;c)它具有一個(gè)系統(tǒng)辯識(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:動(dòng)態(tài)仿真模型庫(kù)具有動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)的能力,可以滿足更加廣泛的需求。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)工作變的更加容易。具體的結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)方法將在后面介紹。

          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。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/11653.htm


          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),其它數(shù)據(jù)庫(kù),動(dòng)態(tài)辯識(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,和其它仿真工具包為基礎(chǔ)進(jìn)行。這些工具為建立機(jī)電系統(tǒng)的模型庫(kù)提供了一個(gè)完整的平臺(tái)。動(dòng)態(tài)案例模型庫(kù)包含三個(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),其它數(shù)據(jù)庫(kù)),系統(tǒng)辯識(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:
          確認(rèn)問(wèn)題:輸入需求,初始化條件和問(wèn)題相關(guān)信息;
          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;
          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;
          存儲(chǔ)案例:解決完問(wèn)題后,將最新的解決方案存貯到案例庫(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。我們可以利用這個(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,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,我們可以對(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)在我們需要得到功率大于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)和辯識(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(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:
          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。我們同樣可以對(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;
          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)辯識(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)辯識(shí)模塊就要進(jìn)入工作。動(dòng)態(tài)辯識(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)辯識(shí)理論在這個(gè)模塊中擔(dān)負(fù)著重要的責(zé)任。系統(tǒng)辯識(shí)主要根據(jù)被辯識(shí)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(shí)方法分為時(shí)域和頻域方法。狀態(tài)方程的辯識(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)。微分方程的辯識(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),我們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)辯識(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辯識(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,我們可以選擇一個(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)行辯識(shí),如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊邏輯,H∞ ,遺傳算法等。
          系統(tǒng)辯識(shí)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(lái)描述實(shí)際系統(tǒng);
          選擇合適的系統(tǒng)辯識(shí)方法以獲得所需的模型參數(shù)和其它描述;
          測(cè)試數(shù)學(xué)模型的精度。
          經(jīng)過(guò)以上的辯識(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)辯識(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)。

          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)變的越來(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。
          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。
          圖5 硬件在環(huán)測(cè)試示例

          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)等等。為了完成上述工作,需要通過(guò)測(cè)試系統(tǒng)自行產(chǎn)生仿真信號(hào),因此我們基于運(yùn)行環(huán)境仿真系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了洗衣機(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。下面我們將介紹這個(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,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(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。
          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6 鑒頻式水位傳感器的結(jié)構(gòu)圖
          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
          水位 (mm)    0    110    210    250    295    320    400
          頻率(KHz)    42.2    41.55    40.37    39.87    39.31    39.00    38.00
          表2  XQB52-108G型水位和輸出頻率對(duì)應(yīng)關(guān)系表
          水位(mm)    0    90    223    290    350    395    425
          頻率(KHz)    26.7    25.92    23.56    22.62    21.98    21.52    21.4
          通過(guò)實(shí)驗(yàn)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(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)。
          隨后,我們采用虛擬儀器技術(shù)開(kāi)發(fā)了整套硬件在環(huán)測(cè)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(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)語(yǔ)
          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)。
          今后的工作主要在下面介紹的兩方面開(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,分布式通訊技術(shù)等方面進(jìn)一步提高。這兩方面的工作必將會(huì)使運(yùn)行環(huán)境仿真技術(shù)提升到一個(gè)更高的技術(shù)層次,為現(xiàn)代工業(yè)提供更好、更實(shí)用的開(kāi)發(fā)和測(cè)試工具。



          關(guān)鍵詞: 測(cè)量

          評(píng)論


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