最近,关于使用“数字孪生”(DT)来加速产品开发、软件调试和解决机电交互问题的讨论很多,其中不免存在炒作和跟风。自几年前“硬件循环”(通常称为HITL或HIL)火热之后,数字孪生又成为的一种类似热门工具。
什么是DT和HITL?与许多此类定义一样,这在某种程度上取决于你询问的对象和来源。一般来说,DT是创建一个仅有软件的模型来控制系统,然后向它提供来自被测控制器的输入和输出,以查看控制器在其应有的功能方面表现如何(图1)。
图1:原理上,数字孪生是整个应用和流程的虚拟模型,可让设计人员通过单个软件工具进行可视化设计和测试。(来源:Wipro Limited)
相反,HITL用来构建内核的软件模型,但是它会与真正的硬件(包括电路和机械组件)连接并直接使用它们来评估控制器的性能(图2)。换句话说,DT几乎全是软件和模型,而HITL顾名思义则带有一些实际电路甚至是机电组件。图2:这个顶层示意图显示出HITL测试系统的关键组件,该系统使用代表性的实时响应、电刺激和功能盒来连接被测单元的所有I/O(此处为汽车电子控制系统)。(来源:add2)
使用汽车发动机及其ECU(电子控制单元)的示例可以进一步解释清楚。对于DT场景,引擎完全作为软件结构进行建模,并且此模型与正在开发的控制器的软件“对话”。相比之下,HITL虽然也是对引擎进行建模,但是现在建模软件将通过实际的电路I/O驱动正在开发的控制器,该控制器也可以看到这些接口。 HITL通常需要一些设备,也就意味着大量的电路(图3)。 DT的优势在于消除了对大多数(如果不是全部)硬件的需求。图3:顾名思义,HITL集成了硬件,既有电子电路也有机电组件。(来源:add2)
HITL系统甚至可以作为标准产品使用,例如高精度和高动态性的三轴和五轴飞行运动模拟器(FMS)系统,用于导弹制导和导引头组件的开发和生产测试(图4)。
图4:HITL系统可作为标准产品使用,例如此飞行运动仿真器系统用于测试导弹制导和导引头组件。(来源:Ideal Aerosmith)
那么,DT和HITL哪个更好?对于此类工程问题,答案很简单:这取决于实际应用。决定性因素包括创建各自模型的时间、对模型的信任度以及模拟I/O的复杂性。如果你上网搜索一下,会发现DT的支持者说HITL是“过时”的东西,已不再需要。但也有HITL支持者声称DT被过度炒作了,并且过分依赖于模型的真实度。其他人则认为,最好的解决方案是两者的结合,使用要谨慎。
不出所料,问题主要是在于模型,而不是方法。我们知道,很难开发出真实模拟世界中的良好数字模型,而且往往是模型最后的10%很难达到高精准度。这其中有很多微妙的未知因素、极端情况、异常、非线性和拐点,而且模型的创建者有很多根本不了解或无法量化的信息。过于依赖模型精度不过是一个经典但仍然有效的格言(“输入的是垃圾,输出的也是垃圾”)的最新体现。
毫无疑问,使用各种模型是绝对必要的,无论是DT还是HITL、Spice、RF软件包,还是COMSOL Multiphysics、Mathworks MATLAB和Simulink,以及ANSYS HFSS等仿真和分析工具。但是对这些模型的完美程度要有现实看法,请始终记住,该模型可以显示三,四个或更多有效数字精度,但是实际精度通常要低很多。如果现实世界中存在没被模型捕捉到的“凸起”,精准度会更低。
你对数字孪生、硬件循环以及其他复杂的模型和工具有何看法或经验?你是感到厌烦、兴奋、不知所措还是其它感受?
(参考原文:Hardware-in-the-loop or digital twin Use one, both, or neither)
责编:Amy Guan
本文为《电子工程专辑》2021年4月刊杂志文 章,版权所有,禁止转载。点击申请免费杂志订阅