哈工大计算机仿真10教学提纲.ppt

3.6 实时半实物仿真 ; 实时数字仿真通常是指把一个数字仿真过程嵌入到一个具有实物模型的实际系统或仿真系统的运行过程中。这种系统必须按照实际系统运行的时序要求来完成数字仿真过步骤。 所谓半实物仿真是指在仿真实验系统的仿真回路中接入部分实物的实时仿真。“半实物仿真”这一称谓是国内仿真界对这一类系统仿真方法和相应的仿真系统的一种通俗而习惯的称呼，其准确的含义是：Hardware In the Loop Simulation (HILS)，即回路中含有实物的仿真。实时性是进行半实物仿真的必要前提。 HILS同其它类型的仿真方法相比具有实现更高真实度的可能性，是仿真技术中置信度最高的一种仿真方法。从系统的观点来看，HILS允许在系统中接入部分实物，意味着可以把部分实物放在系统中进行考察，从而使部件能在满足系统整体性能指标的环境中得到检验，因此,它是提高系统设计的可靠性和研制质量的必要手段。 ;假设一个实际的动力学系统由实物系统过程A和实物系统过程B两部分组成，如图 1所示。而在实时仿真过程中，常常将系统的一部分，例如这里的实物系统过程A，用数学模型来代替。在实际实现时，即用计算机的数字处理过程A来代替，如图 2所示。 ; 由于实时仿真模型包含有实物系统组成，因而这种仿真模型应具有如下一些特性: (1) 实时性。在实时仿真模型中通常都要求有一个固定的响应时间。这个定的响应时间的要求就是实时要求。其具体数值必须满足随机尖峰负载时的处理要求。数据采样和数模D/A、模数A/D转换的时间应有相应的固定时间要求。计算机接收实时动态输入，并产生实时动态输出的响应时也应有固定的相应的要求；;(3) 可靠性。可靠性在实时仿真中总是放在首要位置考虑的．在一个实时仿真模型中，各个仿真子模型都应能根据输入可靠地运行，能逼真地实现子系统对输入的响应，给出相应的输出结果。像实物模型一样，不允许有超出规定的误差。 ;3.6.2 实时仿真算法的特点 ;例如，对微分方程; 由于上述这种需求，对于常微分方程系统(1)的计算希望采用单遍算法和能使用大步长积分的算法。所谓单遍算法是完成一个积分步的计算中，只需要计算一次系统(1)的右函数的值的算法，例如Euler方法和显式Adams方法等。单遍算法与多遍算法相比在计算速度上具有较大优势。 同样，为了提高计算速度，希望尽可能地采用大的计算步长。如果采用大步长，那么数值计算就???引起数值不稳定或者计算的误差太大的问题。解决这个问题构造多速率组合方法是有效的途径之一。它将系统按不同的变化速率进行分解，对于不同的变化速率的子系统采用不同的数值积分方法。当然，构造相应的并行算法也是对当前实时仿真算法加速的一个重要途经。 ;(2)算法执行中数据的可取性 这种要求表示算法中所用到的输入信息都应该是数字处理过程已经从实物系统或其它过程获取的，在计算时决不允许使用还没有获取到的信息，也就是说算法所用的信息应该与实时输入是一致的。 ; 取h=T，T为采样间隔。这个方法每积分一步需要两次右函数f(x,u)的求值。为了在一个步长时间h内计算出xm+1的值，必须在h/2的时间内完成一次f(x,u)的求值。因此，在时间区间[mh, (m+1/2)h]上要求采样信息um并计算k1=f(xm,um) ，而在区间[(m+1/2)h , (m+1)h]上要求采样信息um+1 。并计算k2=f(xm+hk1,um+1)和 xm+1 ，这里k2的计算中用到tm+1时刻的输入信息um+1 ，实际上这时尚未获得采样信息um+1 ，所以实时仿真时要求k2的计算在tm+1时刻之前计算，因而算法所用到的信息与实时输入就不一致。;形式如下的二阶显式Runge-Kutta方法是与实时输入一致的 ;(3)算法的鲁棒性(强壮性) 算法的鲁棒性指的是在不同的复杂计算环境下，都应能给出合理的计算结果，算法及其程序都有良好的运行能力。由于这种要求，实时仿真中的算法应该具有处理异常因素的能力，必要时能够对计算流程进行重组、切换或使算法具有容错能力，可靠性高。如果算法中含有迭代过程，应该保证在规定的次数内结束该迭代过程。绝对不允许迭代不收敛和计算时间大于规定的时间。因此，为了避免超时现象发生，要有措施对数字处理过程测试其计算过程的随机尖峰负载时间。 ; 在图2中，我们将数字处理过程A替代的子系统称作实物系统过程A。于是，实物系统过程A与实物系统过程B组成原系统，如前面图 1所示。而图 2中的数字处理过程A与实物系统过程B组成一个替代系统。这样的替代系统与原系统有如下三个主要差别： 1) 实物系统过程A由数字处理过程替代，将引起模型误差和离散化误差，即由数学模型描述实物系统运动的误差，以及使用数值方法将数学模型离