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Model-Based Design (MBD) – und was wir darunter verstehen

23 Januar 2014
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Lesezeit: 2 Minutes

Der Begriff „Model-Based Design“ (MBD) wird ganz verschieden verwendet. Hier eine kurze Übersicht was wir von Zühlke im Bereich der Produktentwicklung darunter verstehen und erfolgreich anwenden.

Das Vorgehensmodell besteht aus der optimalen Kombination von fundiertem, technischen Know-How und einer passenden „Tool-Chain“, d.h. dem vernetzten Einsatz verschiedener Entwicklungs-Werkzeuge. Die Anwendung liegt in Projekten für die rechnergestützte Verarbeitung von physikalischen Grössen. Dies können sein:

  • Regler-Auslegungen
  • Signalkonditionierung bei Sensoren
  • Fixed-Point-Arithmetik
  • Filter-Design

Gerade bei Projekten mit engen Zeitvorgaben und noch ungenügender Systemkenntnis kommt MBD prädestiniert zum Einsatz, da hier rasch Iterationen ausgeführt werden können.

Nur „Alter Wein in neuen Schläuchen?“ wird man sich da fragen. Themen wie Regler-Auslegungen oder  Filter-Design macht man schon lange – was ist denn neu am MBD und wo liegen die Vorteile? MBD löst verschiedene Probleme, minimiert Risiken und kann das Vorgehen beschleunigen. Dies vor allem deshalb, weil Iterationen ermöglicht werden.

Durch die aufeinander abgestimmte Kombination von Tools wie Matlab, Simulink, Embedded-Coder und anderen kann man ohne Bruch oder manuelle Übertragung von Ergebnissen die Aufgabe systematisch, schrittweise und damit effizient lösen.

Die folgende Darstellung zeigt vereinfacht das Vorgehen:

Model Based Design (MBD) bei Zühlke

Model-Based Design (MBD) bei Zühlke

Folgendes Beispiel soll die Darstellung illustrieren:

Für ein nichtlineares Stellventil mit verschiedenen erschwerenden Randbedingungen soll ein Regel-Algorithmus entwickelt und auf einem embedded Microcontroller implementiert werden. Aus Zeitgründen stehen weder das Ventil noch die Zielhardware zu Projektbeginn zur Verfügung.

Basierend auf der bereits vorhandenen Tool-Chain bei Zühlke wird sowohl das Modell als auch die Strecke modelliert und erste Regler-Ansätze implementiert. Diese Auslegung kann auf einem PC erfolgen. Nachdem die Hardware zur Verfügung steht, kann das Modell (der Regler) an der Hardware getestet und optimiert werden. Es läuft jedoch nach wie vor auch auf dem PC und ermöglicht die Iterationsfähigkeit bei Anpassungen. Mit jeder Iteration erhöht sich die Modell-Qualität und damit die Performance.

Auf Knopfdruck kann der entwickelte Regler als  embedded code für den Mikrocontroller  generiert und auf die Zielplattform übertragen werden. Auch weitere Anpassungen am Regler können wieder automatisch in Code umgesetzt werden. Damit entfällt das zeitintensive und manuelle, fehleranfällige Übersetzen des Reglers (Algorithmus) in Code. Die damit gewonnenen Zeit kann für weitere Modell-Iterationen genutzt werden.

Auch lassen sich die Resultate auf dem Zielsystem mit den ursprünglich simulierten und erwarteten Daten vergleichen. Unstimmigkeiten können rasch erkannt und behoben oder zumindest begründet werden.

Neben all den erwähnten Vorteilen steigt stets auch das Systemverständnis und die Motivation, Optimierungen vorzunehmen. Dies im Gegensatz zum klassischen und auch fehleranfälligen Lösungsansatz, wo viel manuell eingegriffen und codiert werden muss und deshalb oft Iterationen vermieden werden.

Beim Model-Based Design (MBD) wächst das Systemverständnis kontinuierlich und damit die Modell-Qualität.

Setzen auch Sie auf Model Based Design? Oder wie verstehen Sie den Begriff? Ich freue mich auf Ihre Kommentare.

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