Разработка современных систем управления сложными динамическими объектами (мехатронными, робототехническими и др.) напрямую связана с задачами моделирования, проектирования, тестирования и создания рабочих прототипов управляющих систем.
Система, которая имеет в своем составе устройство управления, выполненное на основе вычислительного устройства, называется встраиваемой системой (англ. Embedded System). Вычислительные устройства могут быть выполнены на базе микропроцессора (МП) или микроконтроллера (МК).
При проектировании и реализации МК-систем управления сложными динамическими объектами одной из актуальных проблем является автоматизация разработки управляющих программ, реализующих синтезированные алгоритмы управления.
Традиционно процесс проектирования систем управления можно разделить на несколько этапов: создание математической модели; разработка алгоритмов непрерывного и логико-программного управления; подготовка соответствующих технических требований и спецификации для конструкторов, разрабатывающих электрические схемы и конструкции встраиваемого устройства; разработка программного обеспечения для встраиваемых систем.
Компания MathWorks предлагает новый подход для проектирования – модельно-ориентированное проектирование (МОП), реализуемое в среде MATLAB/Simulink совместно с пакетом Simulink Coder [1]. Необходимо отметить, что полученный с помощью МОП программный код может быть использован для решения задач в приложениях реального времени, делает более эффективным сам процесс моделирования, позволяет производить быстрое прототипирование, оптимизировать аппаратно-программное тестирование разрабатываемых систем.
Целью настоящей статьи является обобщение принципов модельно-ориентированного подхода при проектировании встраиваемых систем. Для проведения практических исследований в работе предлагается использовать методы моделирования и проектирования в среде Matlab с использованием пакета Simulink Coder.
Модельно-ориентированное проектирование
МОП – эффективный и простой способ разработки МП-систем управления. Основой МОП является модель управляемого объекта или процесса. Соответственно, использование в качестве платформы разработки пакета Simulink Coder дает возможность проводить имитационное моделирование как на уровне отдельных элементов, так и на интеграционном уровне для всей системы управления. Автоматическая генерация программного кода ведет к уменьшению ошибок, связанных с человеческим фактором и, что не менее важно, приводит к сокращению времени разработки. Такие необходимые и достаточно сложные этапы разработки, как тестирование и верификация, проводятся также на основе технических требований, но начинаются с уже процесса генерации программного кода. Тестирование в МОП практически осуществляется уже в процессе моделирования, при создании прототипов программ, то есть на всех этапах, вплоть до уровня аппаратной реализации [1].
Применение МОП для микроконтроллерных систем
МОП также используется для сокращения времени разработки встраиваемых систем. Данная методология разработки позволяет производить надежный продукт за короткое время разработки. МОП в основном используется для тестирования и известен как «в контуре» (In-The-Loop). Рассмотрим четыре уровня конфигураций тестирования:
- Model-In-the-Loop (MIL) - «модель в контуре»,
- Software-In-the-Loop (SIL) - «программа в контуре»,
- Processor-In-the-Loop (PIL) - «процессор в контуре»,
- Hardware-In-the-Loop (HIL) - «аппаратное обеспечение в контуре».
Каждый из уровней конфигурации сокращает время в процессе разработки, которая начинается с построения математической модели и заканчивается запуском программного обеспечения на автономной встраиваемой платформе [2].
МОП начинается с этапа MIL, при этом реализуется имитационная модель системы управления и управляемой модели объекта (процесса) управления. Основной целью MIL является тестирование и проверка математической модели.
На этапе SIL имитационная модель, синтезированная на предыдущем этапе, заменяется исполняемым кодом, запущенным на той же аппаратной платформе, где используются вычисления с фиксированной запятой. В среде Matlab для программного уровня тестирования (SIL) создается блок S-функции, что позволяет перейти к использованию в Simulink модели, производить подбор и настройку необходимых параметров модели. При этом происходит наследование: выполнение сгенерированного и откомпилированного С-кода на данном этапе выполняется в имитационной Simulink модели.
Следующий уровень (PIL) определяет наиболее ответственный в практическом применении уровень тестирования. Этот этап предназначен для оценки параметров эффективности разрабатываемой системы управления на уже конкретном, выбранном для проекта целевом процессоре. Производится загрузка сгенерированного программного кода на целевую отладочную плату. Имитационная модель, запущенная на ПК, обменивается данными с загруженным на аппаратную платформу программным обеспечением, как правило, с помощью последовательных линий связи. Таким образом, обеспечивается обмен тестовыми сигналами, генерируемыми в имитационной модели, и программным обеспечением, установленным в процессоре тестовой платы. Тестирование программного обеспечения в реальном времени не может быть выполнено на этапе PIL, этот шаг выполняется на этапе HIL.
Преимущества PIL заключаются в низкой стоимости по сравнению с HIL; возможностью проводить произвольные испытания; в высокой точности при тестировании встраиваемых алгоритмов; в отсутствии ограничений по сложности модели оборудования (по сравнению с HIL). Кроме того, на этапе PIL можно вести учёт многопоточности контроллера. Недостатком этого этапа является отсутствие теста охватывать только программное обеспечение и процессор.
Последним этапом разработки встраиваемой системы является HIL. На данном этапе выполняется эмуляция датчиков и исполнительных механизмов в режиме реального времени для целевой платформы до того, как к контроллеру будут подключены реальные датчики и исполнительные механизмы. Процесс эмуляции используется для взаимодействия модели оборудования и интегрированной системы при испытании всех их на одной платформе.
В настоящее время наиболее известны компании Mathworks и National Instruments, разработавшие инструменты реализации модельно-ориентированных платформ, которые позволяют выполнять рассмотренные этапы моделирования контроллера.
Как иностранные, так и российские производители микроконтроллерных систем уже активно используют МОП. Компания ABB применила продукты корпорации MathWorks для проектирования разработки и проверки программного обеспечения для электронной системы управления силовых преобразовательных элементов [1]. В учебно-научном центре «Интеллектуальные системы» при МГТУ им. Н.Э. Баумана занимаются разработкой и внедрением промышленных систем управления на основе отечественных и зарубежных контроллеров и SCADA [3]. Российской компанией «Центр Инженерных Технологий и Моделирования «Экспонента» для микроконтроллеров-аналогов STM CortexM3 выпущен пакет целевой поддержки контроллеров Миландр для Simulink и Embedded Coder, обеспечивающий поддержку МОП на основе платформы MATLAB/Simulink [4].
Модельно-ориентированное проектирование в MATLAB
Основой для МОП является пакет прикладных программ MATLAB и его Simulink- приложение, предназначенное для визуального моделирования динамических систем. Simulink предназначен для имитационного моделирования и анализа различных динамических систем [5].
МОП отличаются от традиционной методики проектирования управляющих систем. Основным принципом данной методики является использование стандартных функциональных блоков для оптимизации характеристик имитационной модели. Применяемые стандартные блоки могут быть выбраны для режимов как для непрерывного, так и для дискретного времени. Главное преимущество МОП состоит в том, что данный подход обеспечивает взаимодействие разработчиков в процессе анализа данных и проверки системы. На ранних стадиях проектирования системы управления можно обнаружить и свести к минимуму ошибки. Это приводит к минимизации временных затрат и последствий изменения системы. МОП способствует повторному использованию моделей для модификации системы и создания систем с расширенными возможностями [6].
Методика генерации программного С-кода из модели Simulink включает следующие этапы (рис. 1) [7–9].
Рис. 1. Методика генерации С-кода для микроконтроллерных систем
Рассмотрим возможность генерирования программного кода на примере нелинейной системы управления одномерным динамическим объектом.
Пример генерации программного кода
На рис. 2 представлена структурная схема системы, на рис. 3 – структурная схема управляющего контроллера. Она включает в себя объект управления (блоки TransferFcn и Integrator) и контроллер (Controller).
Рис. 2. Пример Simulink системы управления
Рис. 3. Структура блока Controller
Математическое описание блока Controller (формирующего управляющий сигнал) представляется системой нелинейных уравнений, реалирующих один из релейных алгоритмов управления «super-twisting» [10]:
На начальном этапе по математическому описанию модели в MATLAB/Simulink создается структурная схема непрерывной модели системы управления.
Следующий этап – переход к цифровой модели регуляторов. Построение цифровой системы требует корректировки модели системы управления. Значение времени дискретизации необходимо внести в поля «Sample time» блоков модели. Цифровая система управления приведена на рис. 4.
Рис. 4. Цифровая САУ
Рис. 5. Структурная схема цифровой САУ (сверху) и САУ с SIL (снизу)
После оценки качества переходных процессов приведенной модели в цифровую форму этап «MIL» считаем завершенным и переходим к тестированию в режиме SIL, генерируем программный С-код регуляторов для конкретной аппаратной платформы.
Тестирование SIL. Генерация С-кода разработанных регуляторов
Проведем настройки целевой аппаратной платформы. Воспользуемся возможностью настройки параметров модели Simulink Simulink Preferences. Во вкладке Hardware Implementation необходимо выбрать целевую платформу и ознакомиться с размером типов данных на выбранной платформе.
Во вкладке Code Generation выберем утилиту для получения программного кода и язык программирования, на котором этот код будет написан.
Для проведения тестирования в режиме SIL выберем блок Controller, выберем вкладку C/C++ Code и далее Generate S-Function. S-функция как раз является описанием блока на выбранном языке программирования. Выберем коэффициенты настроенных регуляторов, также поставим галочку в нижней строке для создания блока S-функции в Simulink. Результатом работы программы является блок S-функции разработанного регулятора. Структурная схема для сравнения цифрового регулятора с SIL блоком регулятора приведена на рис. 5.
После успешной генерации кода получаем 5 файлов с программным кодом: Controller_sf.c, Controller_sf.h, Controller_sf_private.h, Controller_sf_types.h, Controller_sid.h.
После завершения этапов MIL и SIL переходим к разработке виртуальной модели САУ в любой системе автоматизированного проектирования, позволяющей провести имитацию контроллера и управляемого объекта (Proteus и др.).
Заключение
Опыт разработки программного обеспечения для встраиваемых систем с помощью пакета MATLAB/Simulink совместно с Simulink Coder показал преимущества использования модельно-ориентированного подхода для генерации программного кода, используемого на целевых процессорах (контроллерах). Заложенные в методе уровни конфигурации тестирования позволяют снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором, допускаемых при проектировании, программировании и тестировании подобных систем, а также снизить погрешности, неизбежно возникающие при переходе от модели к аппаратной реализации. МОП обеспечивает минимизацию временных затрат на разработку и тестирование системы, способствует повторному использованию моделей для модификации системы и создания систем с расширенными возможностями.
Таким образом, за счет автоматизации процесса генерирования и тестирования программного обеспечения для МК встроенных систем, МОП дает возможность сделать процесс разработки более эффективным, оперативно изменять параметры модели, что особенно важно для подбора оптимальных вариантов реализации систем управления.