用于对两个子系统进行协同仿真的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种用于对总系统的两个子系统进行协同仿真的方法和仿真装置，所述子系统通过耦合参量相互耦合。
【背景技术】
[0002]为了对总系统进行仿真而经常将该总系统分成子系统，然后对所述子系统单独地进行仿真，在此说的是分布式仿真或协同仿真。例如当将子系统以不同的仿真工具进行仿真时，或者当在多个解算器上争取达到并行计算时，或者当实时仿真(例如硬件在环(HiL)系统)应该结合到实际的用于试验台的自动化系统时，这是适用的。子系统在此代表包含所属的数字化求解算法在内的待仿真的系统的子模型。对子系统进行的相互联系的仿真然后得出对总系统进行的仿真。在仿真中，在每个仿真步骤中对总系统的确定的运行点或子系统的与此关联的运行点进行仿真。运行点在此描述总系统在确定的时刻的特性。在总系统的分布式仿真中，在确定的预定的时刻在子系统之间交换所谓的耦合参量，并且对子系统在限定的时间步长、即所谓的耦合时间步长上独立于其它子系统进行求解。在耦合时间步长结束时，为了使子系统同步而在子系统之间实施数据交换。
[0003]在子系统的相互关联性中，例如当第一子系统需要第二子系统的输出作为输入，并且第二子系统需要第一子系统的输出作为输入时，不是所有需要的耦合参量在耦合时间步长开始时就是已知的、而是必须通过外推法来估计。通过外推法来预测一个或多个系统(子系统)的在时间上的特性。
[0004]子系统的子模型的耦合在协同仿真时典型地基于耦合参量的基于信号的多项式外推法实现。通常对此使用零阶的方法、很少使用更高阶(1阶或2阶)的方法。借助基于信号的外推法，输出信号1作为输入信号X的函数来计算、亦即1 = f (X)，在此也说的是单输入、单输出(SIS0)。通过相关的耦合参量的外推法引入了所谓的耦合误差，该耦合误差对(协同)仿真的结果的质量有直接的(负面)影响。因为在耦合时间步长上进行外推，所以引入的误差相当于“局部的离散误差”。在耦合时刻(由于分段的外推法导致)的不连续性在此也对子系统的数字化求解有负面影响。为了保持耦合误差小，必须保持采样步长或交换间隔小，这导致长的计算时间并且因此是不值得期望的。但耦合误差也造成耦合信号的失真并且导致耦合信号的固有的时间延迟(虚拟的死区时间)，该时间延迟对闭环系统(例如调节回路)的动态性能有负面影响。但耦合参量的交换也导致附加的“实际的”死区时间，该“实际的”死区时间由于使用通讯系统、例如通过总线系统(如FlexRay或CAN)进行数据交换而产生。所述实际的死区时间典型地显著大于由耦合产生的虚拟的死区时间。
[0005]在EP 2 442 248 A1中例如描述一种包括误差校正和耦合时间步长控制的用于协同仿真的基于信号的耦合方法。借此可以将外推误差通过误差补偿的方法显著减小。此外可以借此补偿(虚拟的和实际的)不显著超过耦合时间步长的死区时间。
[0006]在基于信号的外推方法中存在的问题是，这些外推方法在长的时间间隔、即在超过多个耦合时间步长上进行外推时失效。在总系统的实时仿真中出现该情况，这是因为在此基于测量(A/D转换)、信号处理、通过通讯介质进行的数据传输等导致典型地长的死区时间(多个耦合时间步长)。在实时仿真时，耦合参量必须在固定地预定的时刻(耦合时间步长)可被使用，因为在其它情况下实时仿真因误差而中断。例如当至少一个实时系统(与另外的实时系统或非实时系统)耦合时或当任务耦合在实时系统上时必须进行实时仿真。
【发明内容】
[0007]因此，本发明的任务是，改善在协同仿真中的耦合参量的外推法，特别是这样改善，使得外推法也在长的时间间隔、即也在多个耦合时间步长上是可能的，从而实时协同仿真也是可能的。
[0008]该任务通过一种方法和一种所属的仿真装置来完成，在该方法中，由子系统的输入参量和/或测量参量借助基于数据的模型识别的方法确定子系统的在总系统的当前的运行点中有效的数学模型并且由该模型外推得出用于后续的耦合时间步长的耦合参量并且将它们提供给子系统。因为通过该模型非常好地已知子系统在一定的时间范围(运行点)内的时间特性，因此也可以在超过多个耦合时间步长上外推，这使得能够实现实时协同仿真。即使测量值在多个耦合时间步长上缺少，这仍然也能够实现实时系统的无误差的继续运行，这是因为这些测量值可以通过基于模型的外推法被可靠地确定。附加地也可以通过基于模型的外推法处理有噪声的信号。
[0009]可以非常简单地补偿实际的和虚拟的死区时间，其方式为，通过外推法由模型来计算在向未来推移死区时间后的时刻的耦合参量。
[0010]特别是在实时系统中为了可以将实时系统必要时置于安全的状态，误差诊断是重要的。这能够当在外推法中确定耦合误差并且据此引入用于处理耦合误差的方法步骤时实现。
[0011]当在外推法中附加地使用用于误差补偿的方法时，可以改善确定耦合参量的精确性。
[0012]特别是在仿真开始时可能还没有足够精确的模型可被使用。该时段可以通过用于确定耦合参量的基于信号的耦合以简单的方式弥补。
[0013]在使用子系统和外推单元之间的实时总线系统时可以提高外推法的精确性，这是因为可以精确地确定通讯死区时间并且因此更有针对性地对其进行补偿。
【附图说明】
[0014]接下来参考图1至5进一步阐述本发明，这些图示例性地、示意性地并且非限制性地示出本发明的有利的设计方案。其中:
[0015]图1示出按照现有技术的、耦合参量的基于信号的外推法，
[0016]图2示出按照本发明的、耦合参量的基于模型的外推法，
[0017]图3示出用于耦合参量的外推法的示例性的方法过程；
[0018]图4示出对总系统进行协同仿真的示例以及
[0019]图5示出用于实施耦合参量的外推方法的仿真装置。
【具体实施方式】
[0020]在图1中为了阐述而示出现有技术中的用于耦合参量的外推法的基于信号的方案。在此，两个子系统TS1、TS2相互耦合。函数f1、f2由输入参量xpx2通过多项式外推法、例如通过零阶保持器(Ζ0Η)、一阶保持器(F0H)或二阶保持器(S0H)、亦即yi= f
y2= f2(x2(t)，t)外推得出親合参量y:、y2。
[0021]在接下来的实施例中分别提到两个输入参量、两个耦合参量和两个测量参量，然而本发明当然也包括相应任意其它数量的此类参量。
[0022]现在按照本发明选择一种基于模型的方案，在该基于模型的方案中，将子系统TS1、TS2的数学模型Μ用于外推得出耦合参量71、72，如在图2中示意性示出的那样。模型Μ在此由输入参量Xp xjP /或由测量参量Wl、w2在考虑当前的和过去的时值的情况下确定。输入参量一般理解为例如也能够对应于在仿真模型之间交换的值的参量。测量参量例如可以来自任意类型的传感器并且可能与此相应地具有噪声。
[0023]由模型Μ得出親合参量y!=x2 (t), t)、y2= f2 (x! (t)，x2 (t), t)。在单纯使用测量参量的情况下，在示出的实施例中由模型M得出親合参量yi = f: (wi (t), w2 (t), t)、y2= fjwjthhaht)。在使用按照以上给出的定义的输入参量和测量参量时，由模型M得出親合参量 Yi = f 1 (xi (t), x2(t), Wi (t), w2(t), t)、y2= f 2(Xi (t), x2 (t)，w! (t)，w2 (t)，t)。
[0024]因此存在多输入、多输出(MHTO)的系统。模型Μ包含子系统TS1、TS2的被识别的模型，所述模型只局部、亦即只短期对于总系统的当前运行点有效。通过所述基于模型的外推法，该外推法自适地适配于系统特性或系统求解。但通过基于模型的外推法也可以处理有噪声的信号(耦合参量y1、y2，输入参量Xl、x2，测量参量Wl、w2)，这是因为外推法基于模型Μ进行、而不是基于有噪声的测量参量本身，这在基于信号的外推法中是不可能的。
[0025]为了确定模型Μ而采用充分已知的基于数据的模型识别的方法。在此，