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[導讀]利用多目標建模技術降低ECU軟件成本

多目標建模是一種電子控制單元(ECU)開發(fā)技術,它采用了基于模型的設計方法和自動嵌入式代碼生成技術。利用多目標建模技術可以為各種嵌入式DSP、微處理器和微控制器建立算術模型,并實現(xiàn)代碼的自動生成。軟件開發(fā)人員也因此可以節(jié)省許多時間和精力,因為他們不再需要為每個嵌入式目標器件編寫、測試和重編代碼。 

在這方面,Visteon公司正在使用多目標建模技術開發(fā)動力控制系統(tǒng)。他們的方法以數(shù)據(jù)字典的創(chuàng)建為基礎,而數(shù)據(jù)字典用來控制模型仿真和嵌入式代碼生成時使用的數(shù)據(jù)類型。利用這種方法可以仿真設計思路,并根據(jù)各種嵌入式處理器選項試驗各種處理器的算法功能。仿真環(huán)境有助于設計師在軟件實現(xiàn)前就確定數(shù)據(jù)分辨率和量化對系統(tǒng)性能的影響。一旦選好了合適的嵌入式處理器,代碼就能自動生成和創(chuàng)建,并被集成進產(chǎn)品ECU。仿真和代碼生成環(huán)境由MathWorks公司的Simulink及Real-Time Workshop Embedded Coder提供。本文將介紹使用多目標建模方法開發(fā)動力ECU的技術、工具以及因此帶來的好處。 

人工的多目標實現(xiàn)方法 

支持各種硬件架構的傳統(tǒng)方法是人工開發(fā)代碼。這些代碼接口方便,并且很容易從一種架構改成另一種架構。這種方法的挑戰(zhàn)是,工程師很難將他們的浮點算法轉換成定點設計。轉換過程要求提供各種變量和參數(shù)的換算系數(shù)和其它定點信息。另外,也很難創(chuàng)建和維持這樣一種軟件層,它能以一種易用的方式提供高層算法和定點軟件實現(xiàn)之間的足夠的抽象(abstraction)。

從浮點到定點架構的軟件設計和接口會給開發(fā)過程帶來其它問題,包括:

1. 建立換算信息要花很長時間;

2. 測試定點上溢和下溢是一件很繁瑣的工作。每次數(shù)學運算都要求用最小和最大值進行分析和測試,才能滿足上溢和下溢檢查的需求;

3. 人工設計和編碼技術很容易出錯。

 圖1:Visteon公司動力系統(tǒng)的多目標建模架構。

基于模型的多目標實現(xiàn)方法

在20世紀90年代,Visteon公司開始研究模型和自動代碼生成在動力傳動系統(tǒng)中的應用。調查結果使Visteon公司決定從人工開發(fā)方法轉向模型設計方法。這種方法的轉換在過去六年中一直在進行,因為已有的手工編碼生產(chǎn)模塊需要根據(jù)要求逐步轉換成Simulink模型。在這段時間內也引入了Real-Time Workshop Embedded Coder的自動代碼生成功能。該功能已在產(chǎn)品ECU實現(xiàn)中用來從模型中自動產(chǎn)生代碼。

目前模型設計方法已在汽車產(chǎn)業(yè)中得到廣泛使用,使用建模、仿真和自動代碼生成的好處也已眾所周知。Visteon公司建立了完整的建模環(huán)境,可以幫助設計師使用多目標、自動代碼生成方法快速部署不同的硬件架構。該方法需要利用外部數(shù)據(jù)字典來約束從模型架構生成的代碼的格式和結構。

模型設計環(huán)境

多目標模型與數(shù)據(jù)類型無關。最初模型使用的數(shù)據(jù)類型是主機執(zhí)行仿真時可用的最大字長度(例如雙精度實數(shù))。這樣就提供了被建議算法的理想行為。如果行為能令人滿意,就可以再增加特定的目標實現(xiàn),使模型適合產(chǎn)品ECU的要求。

圖2:數(shù)據(jù)字典例子。

為了使模型符合特定目標要求,需要將數(shù)據(jù)字典和特定硬件信息裝載進MATLAB工作區(qū)。同時提供數(shù)據(jù)字典和基準通用模型的鏈接機制。自動化換算工具可以使轉換和驗證過程更加便利。自動化代碼生成就是將定點設計翻譯成產(chǎn)品代碼的過程。接著Visteon公司工程師將軟硬件組件集成進最終的產(chǎn)品ECU中,以便今后進一步的驗證和確認操作。

圖1給出了Visteon公司動力系統(tǒng)使用的通用模型架構,并說明了如何使用多個數(shù)據(jù)字典實現(xiàn)特定目標細節(jié)。

一旦行為令人滿意,通用模型就被納入Visteon公司的配置管理系統(tǒng)中,并作為動力算法庫中的一個組件放置在知識架上。工程師可以隨時通過復用存儲在算法庫中的模型組件創(chuàng)建新的算法。

模型設計工具

Simulink公司通過使用信號和參數(shù)數(shù)據(jù)對象支持面向數(shù)據(jù)字典的數(shù)據(jù)規(guī)范。可以利用加載進MATLAB工作區(qū)的外部數(shù)據(jù)字典確定數(shù)據(jù)對象。一旦開始仿真或代碼生成,Simulink或Real-Time Workshop Embedded Coder就開始檢查模型中已被命名的信號或參數(shù)在工作區(qū)中是否有對應的數(shù)據(jù)對象。如果工作區(qū)中存在對象,就可以在仿真和代碼生成過程中使用數(shù)據(jù)對象的屬性。

圖3:通用模型例子。

圖2就是具有數(shù)據(jù)對象的工作區(qū)例子??梢再x于數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)屬性包括了初始值、數(shù)據(jù)類型、存儲類、描述、最小和最大值等。除此之外,還可以賦于定點屬性,如字長度、小數(shù)長度或二進制小數(shù)點、有符號或無符號等等。使用數(shù)據(jù)對象進行仿真和代碼生成的通用模型如圖3所示。這些例子描述的技術并不代表Visteon公司專有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)或模型。

在建立通用模型后,Visteon公司的軟件工程師就要為他們需要的目標架構創(chuàng)建并換成特定的數(shù)據(jù)字典,然后使用這個數(shù)據(jù)字典進行仿真和代碼生成。然而,創(chuàng)建一個優(yōu)秀的定點數(shù)據(jù)字典需要花很長的時間,這是因為在確定換算系數(shù)時需要做多方面的折衷考慮。工程師需要選擇能夠提供足夠精度但在已知范圍內的換算系數(shù)。如果換算系數(shù)的選擇不夠充分,那么當結果超過字長時可能發(fā)生數(shù)字上溢或下溢。

在選擇換算系數(shù)時自動換算工具被證明是非常有用的。這些工具能夠非常容易地確定仿真期間是否會發(fā)生上溢或下溢。圖4是來自Simulink定點用戶接口工具的輸出例子。在這個例子中,數(shù)據(jù)記錄顯示了仿真過程中信號獲得的最小和最大值。在這種情況下,所有信號都在范圍之內。如果發(fā)生上溢或飽和,數(shù)據(jù)記錄會標志這一事件,從而促使設計工程師調查問題原因,并選擇新的正確的換算系數(shù)。

如果需要額外的保護,設計師可以使用由Simulink在模塊參數(shù)對話框中提供的飽和設置在計算中增加上溢保護。飽和檢查對生成代碼的效率來說非常重要,下面的結論部分將提到這一點。

產(chǎn)品ECU程序的結果

Visteon動力系統(tǒng)實現(xiàn)了用于發(fā)動機管理系統(tǒng)的產(chǎn)品化浮點和定點的應用。對開發(fā)過程來說最大的好處是顯著減少了時間和成本。在有個案例中,Visteon公司在三個月內就完成了ECU軟件的開發(fā),如果采用手工編碼方案的話起碼要6個月。

圖4:自動換算工具和記錄結果例子。

與人工編碼相比,浮點自動代碼的效率也有所提高,使用的RAM和ROM空間要少5%左右。定點自動代碼效率幾乎接近手工編碼效率。在對導航程序中定點代碼的初始分析過程中,Visteon公司將對前面討論過的飽和檢查進行確認,這將對定點代碼效率起關鍵作用。如果每次定點計算都激活了飽和檢查,那么代碼長度會有顯著增加。然而,如果象在手工編碼中做的那樣只在需要時做飽和檢查,那么生成代碼所需的RAM和ROM空間基本上等于手工編碼所需的空間。

另外需要注意的是,為了確保獲得高質量的代碼,開發(fā)人員仍要使用靜態(tài)分析工具和MISRA檢查器對自動代碼進行檢查。

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