图10（b）舵机位置响应曲线
图10（a）AB通道有效性图
图9（b）舵机位置响应曲线
图9-a
图8联合仿真模型
图7系统物理模型
图5系统IBD
图4系统需求分析模型
图3FMU封装流程
图2需求功能建模实现
图1支持MBSE的系统设计应用框架
当前，计算机仿真多集中在物理层面，通过建立系统物理模型，模拟系统工作原理，分析系统性能；对顶层需求与功能建模重视不够，无法将系统的需求、功能和性能作为一个有机整体来分析、验证，从而造成顶层设计与专业工程设计间反复迭代。此外，由于系统规模和复杂度的提高，传统的单领域物理仿真工具也难以适应系统的整体设计工作。
基于此，近年来兴起了基于模型的系统工程（ModelBasedSystemEngineering，MBSE）方法论和协同仿真解决方案。前者是在分析系统需求的基础上，采用SysML和UML语言描述系统需求和功能，通过状态机模拟系统的功能逻辑和故障处理模式，分析系统对需求满足及功能逻辑流转；后者是协同仿真统一系统逻辑物理模型，全面分析系统性能。二者针对不同的设计阶段，通过不同的建模语言实现。
若能将二者统一起来，则可用系统功能模型验证系统需求、模拟系统功能故障模式，用其结果驱动物理模型，并根据物理模型仿真结果改善功能模型，实现基于系统功能、物理模型的确认、验证，大大降低设计成本、缩短研制周期。
为此，笔者选择功能模型接口FMI（FunctionalMockupInterface）标准协议作为桥梁，利用通用标准接口实现功能模型和物理模型的信息交互，提出了从系统需求分析、功能建模、物理建模到最终联合仿真的基于模型的复杂系统设计应用框架。基于此框架，设计人员在进行系统设计和验证时，只需专注于模型本身，而不用去分析工具底层的差异，打通了功能模型和物理模型的壁垒，在工程样机之前即可对系统进行全面的验证，减少迭代次数。
基于模型的复杂系统设计应用框架
该框架分为三层，如图1所示：需求功能层，主要捕获系统需求，描述系统的功能行为；模型协议层，主要用于模型的封装和协议标准化，实现不同建模工具和语言间的模型交互；逻辑物理层，主要用于实际系统的物理建模和仿真。
功能和物理模型之间采用松耦合方式关联：功能模型不考虑物理模型的具体结构和实现；而物理模型也考虑真实物理系统工作原理，两者通过互留的接口进行交互。因此，功能和物理模型可分别设计，并行工作，最后通过模型协议层进行综合。
此外，由于FMI协议的通用性，既能将功能模型封装导入物理模型，也能将物理模型封装导入功能模型。也就是说，在设计过程中，既可以自顶向下正向设计，也可以自底向上逆向验证、完善。
需求功能层
本层的主要工作是通过梳理系统的需求，分析建立系统的功能流。其具体实现过程如下：
首先，进行需求的条目化梳理。在此基础上，确定系统运行场景和外部交互对象，得到系统用例和外部角色，二者的交互关系通过箭头连接来体现，并将梳理好的系统需求合理分配到对应用例，建立关联关系。
在用例基础上，进行功能分析和架构分析，建立系统活动图、顺序图，定义出系统应具备的属性、操作和行为，并细分出系统架构；其次，根据角色间交互关系，生成对应端口，将得到的上述属性、操作和行为分配到相应的端口，得到系统的内部块图。
最后,建立系统状态图。可在每个状态内通过代码实现逻辑判断和处理，并通过状态间切换、流转，模拟系统的功能行为。将之前得到的属性、操作和行为合理分配，分别作为状态出、入口动作，状态切换触发器和分支判定语句，并根据需要细化和补充属性、操作和行为信息，最终得到可运行的状态机。
对于逻辑清晰、结构简单的系统，可省略绝大部分操作，直接定义系统的输入、输出接口和状态切换逻辑，建立系统的内部块图和状态图，即可获得系统功能模型。
模型协议层
本层主要功能是实现模型的FMI封装。FMI封装标准制定了对模型描述格式和数据存储格式的定义，改善了以往不同仿真软件拥有各自专用接口造成的联合仿真困难。不同仿真工具遵循同一种装接口标准，不仅能实现仿真工具间的交互仿真，更能使联合仿真工具解析模型描述信息的效率有所提升。基于FMI标准封装的仿真模型称为FMU（FunctionalMockupUnit）。将FMU导入仿真平台中，可有效地完成多专业联合仿真，提高模型的通用性及重用性。
FMI标准定义了两种模型封装形式：modelexchange和co-simulation。两者最大的区别是：modelexchange需要仿真工具提供常微分方程来执行仿真，因此模型需要暴露出所有的内部方程；co-simulation自带模型求解器，不需要仿真工具额外提供仿真算法。但co-simulationAPI并不能像modelexchangeAPI那样报告下一事件时间，而系统的功能模型又多是基于离散事件反映的。所以，最终选择modelexchange方式进行模型的封装。其详细实现过程如下：
定义输入、输出接口和内部变量
清理出所有与外界进行交互的接口，并根据信息流向分别定义为输入、输出端口；
创建FMU模型描述文件
按照其XML文件模板，对上述信息进行填充，创建FMU的模型描述文件：modelDescription.xml，主要用于描述FMU的接口信息；
生成系统模型标准代码
调用模型软件的代码生成器，生成待导出的系统模型代码。
创建FMUwrapper
将上述模型代码进行FMI标准实现。FMUwrapper支持FMI接口并能将其转化为模型软件对应的接口，在wrapper上有对FMU响应的各变量以及一系列内部变量（如当前仿真时间等）。绝大多数的FMI函数主要用于读取或设置这些变量值。
编译并封装FMU
将上述步骤中的模型代码和模型描述文件按FMI标准封装为.fmu文件。
逻辑物理层
本层的主要功能是搭建系统的物理模型，模拟系统的真实运行场景，获取系统的各项性能指标。
目前，逻辑物理建模仿真技术大多侧重于机械、控制、电子等单个领域，典型的如ADAMS、ANSYS、Simulink等。然而，像汽车，航空航天飞行器这些产品，它们本身是由不同领域的子系统（机械系统、控制系统、电子系统、软件系统）共同组成的，因此要完整、准确理解产品行为，除侧重单个领域的仿真外，还必须将各领域的子系统构成一个整体进行仿真。
为实现多领域的协同仿真，目前有三种常用方式：基于接口、基于图和基于物理建模语言的协同仿真。基于接口的方式包括：软件间专用接口、HLA、FMI等，其中软件间专用接口可扩展性不强，并且缺乏通用性。此外，基于接口的方式在面对多领域耦合的系统时，需要先解耦建模再协同，可能改变系统特性；基于图的方式包括：框图、势图和键合图，这种方式对系统抽象程度较高，需要大量的精力进行系统的抽象、建模，且无法表现系统的拓扑结构，对于模型协作和维护要求较高。
为此，仿真界发展出了基于物理语言的协同仿真，其中，Modelica作为多领域建模仿真的标志性语言，已成为该领域的事实标准。Modelica采用面向对象和组件的思想，对不同领域物理系统的模型进行统一表述，实现多领域建模，且建立的模型能真实反映系统的拓扑结构；
同时，其基于方程的非因果建模方式，极大地减轻了建模工作量（尤其是复杂系统），还可避免因公式转换和推导引起的错误，保证了模型的健壮性；此外，Modelica语言本身带有可重用的机械、电子、液压、控制、热流等领域的标准库和扩展库，用户还可建立自定义的领域模型库，实现领域知识的重用。
由于Modelica具有上述特点，使其在多领域统一建模方面具有无可比拟的优势，本文选择其作为逻辑物理层的建模语言。
某飞行器舵机伺服系统应用验证
基于上述设计框架，笔者设计了某飞行器的舵机伺服系统。考虑到舵机伺服系统主要逻辑判断和处理在舵机控制器（ACE）进行，因此功能模型主要针对ACE子系统，其与作动器的交互通过消息传递，物理模型主要针对物理作动、执行单元，功能和物理设计同步进行，最后通过模型协议层进行模型整合和联合仿真。具体过程如下：
首先，对舵机伺服系统的需求进行条目化管理，得到该伺服系统的需求分析模型，如图4所示。
其次，将系统的需求作为该层的输入，通过进行完整的用例分析、功能、时序、状态和接口、架构设计，得到完整的系统功能模型。限于篇幅和保密需要，本文不做展示，仅给出经过简化的，与后续仿真密切相关的：系统内部块图（图5），包含系统的所有输入输出接口；系统状态图（图6），包括系统功能行为和故障处理逻辑，通过状态流转及状态处理算法实现。
逻辑物理层采用Modelica语言构建舵机执行机构的物理模型，该执行机构使用“主主式”工作方式：当单通道发生故障时，另一通道接管故障通道职能，保证系统正常运行。对系统抽象、简化后模型如图7所示，从图中可以看出，该模型包含：控制、机械、电路、热等多物理领域，统一表达在Modelica平台，无需进行复杂的工具、语言转换，模型留出对应的输入接口，对接前文需求功能模型。
功能和物理模型设计完成后，即可通过模型协议层进行模型的整合和联合仿真。
具体做法如下：将功能模型，通过模型协议层封装为FMU模型，作为带接口的功能块导入到Modelica平台中，并将其接口与相应的物理模型连接，得到系统的联合仿真模型，如图8所示。最后，给出相应的初始信号，设置好仿真求解器和步长，即可进行功能和物理模型的联合仿真。
图9为双通道正常模式下联合仿真结果：从图9（a）可以看出，当A、B通道有效性值在整个仿真过程保持为1（即正常）时，舵机位置曲线（具体位置信息已做归一化处理）如图9（b）所示，能很好的跟随输入指令曲线；
图10为单通道故障模式仿真图：从图10（a）中可以看出，在仿真时间40-70s时，令B通道故障（即B通道有效性值为0），舵机位置响应曲线如图10（b）所示在故障切换时，发生抖动并很快恢复正常，满足单通道故障模式下的位置跟随。
由以上仿真分析可以看出：舵机在正常和故障模式下都能很好地响应位置指令，并能在故障时刻按要求进行模式切换，在模式切换瞬间有震颤，并很快恢复正常，及时跟随位置指令，达到了预期设计需求。
结束语
本文提出的基于模型的复杂系统设计架构为大型、多物理领域系统提供了整体设计思路。使得设计人员在初步设计阶段，即可对系统进行全面的需求、架构、功能和性能仿真验证，覆盖从需求到物理元件的设计全过程，可避免后期工程物理样机的研制出现反复，从而达到降低设计成本、提高效率的目的。
（中国航空新闻网）
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