GCAir与第三方软件联合仿真实现

现代复杂机械产品，无论是机器人、地面车辆、航空航天飞行器还是海洋船舰，乃至工程机械，均在向智能化方向发展。智能化的机械系统一般包含电子控制、液压与电气驱动、机械机构等组成部分，由电子控制系统通过电液驱动执行环节完成作业，这些组成部分集成在一起，使其动力学特性极为复杂。

这些系统由于各自的学科特点不同，其建模和仿真分析所采用的方法也不同，并且具有各自不同的数值求解方法。要分析智能化机械产品复杂的动力学性能，必须能够将电子控制、液压与电气、机械机构等不同部分的仿真模型集成到一起，从而分析它们之间的交互作用。

所以联合仿真是异构系统集成仿真必需的一步，GCAir基于FMI标准，可以配置导出FMU，此FMU可以被第三方仿真软件导入，通过TCP通讯实现GCAir与第三方仿真软件之间联合仿真。

2.1GCAir与Simulink联合仿真

GCAir通过TCP模块与Simulink实现数据传送与接收，把GCAir中的正弦波、时间数据传输到Matlab/Simulink中，并在Simulink中显示，观察GCAir仿真时间与Simulink时间的关系；同时把Simulink中的常数值传输到GCAir中来，并显示。

2.1.1GCAir中建立仿真模型

在GCAir中新建工程，并创建子系统，在创建的子系统中使用TCP模块与Var模块。TCP模块可以设置传输的通道数及输入输出接口，此处设定两个输出与两个输入接口，如下图所示。

GCAir的准备工作已经做好了，接下来进入到Simulink中建立工程，并搭建联合仿真测试所需的模型。在Simulink模型库→Simulink_Extras中找到FMU_Import模块，FMU_Import是导入用来GCAir中TCP模块所生成的FMU。

图5.Simulink导入FMU

Simulink中使用FMU _Import模块导入FMU后，并搭建测试所需的模型，如下图所示。

图6.联合仿真测试中Simulink仿真模型

2.1.3联合仿真测试及结果

在Simulink求解器中，选择定步长求解0.01s，如下图所示。此处需要注意，GCAir与Simulink联合仿真时，两者的仿真步长一定为正数倍的关系，否则会联合仿真失败。

图7.设置Simulink求解器步长

仿真结果如下图所示：

图8.联合仿真结果

2.2GCAir与FMPy联合仿真

基于FMPy开源库和GCAir导出联合仿真FMU功能，实现在python环境中调用的GCAir仿真平台的功能，并在仿真过程中实现数据交互。

2.2.1FMPy介绍

FMPy是python语言的扩展库，用来对FMU(Functional Mock-up Units)进行仿真。目前FMPy支持：

2.2.2安装FMPy

2.2.3示例工程介绍

六自由度模型为GCAir平台自带示例工程，该示例工程通过GCAir系统建模工具，将导弹各部件的仿真模型进行封装，建立了六自由度导弹的模型库，而后在系统页面中进行了比例导引控制回路仿真系统集成，然后进行仿真。该工程中包含了能够参数化配置的机动目标、导引头、六自由度弹体、弹载计算机以及简化的舵机模型。该示例的目标是在不同初始条件及杀伤半径的情况下，对末段追踪的脱靶量控制效果以及杀伤概率进行分析评估。

图9.模型架构图

本示例在原工程的基础上，改造Target（机动目标）子系统，使得机动目标的位置、速度由python环境输入，同时将导弹的位置、速度输出到python环境中，方便用户判断是否命中。

图10.TCP配置如下

点击上图右上角的fmu 图标将tcp导出成FMU，以便被FMPy调用

图11.fmu_slave

图12.外部连线设置

在仿真的过程中FMPy通过SetReal函数将目标的位置、速度传入到GCAir功能中；同时通过GetReal函数拿到导弹的位置；然后对目标位置和导弹位置做出判断，如果导弹接近目标半径10米以内，表示命中目标，仿真停止。

图13.仿真数据交互控制

仿真结果如下图所示：

图14.目标及导弹坐标变化曲线

GCAir导出FMU_slave扩展了GCAir平台的应用场景：

可以方便在Simulink、SimulationX中做控制模型、子系统模型的快速开发，与GCAir进行联合调试。

在机器学习方面：数据驱动与模型驱动必须融合，才能各自发挥其优势，基于数据的可以发掘潜在的规律，而模型将已有的知识形成控制，两者互补，学习到的新规律可以被融入到机理模型，而机理模型又能够为学习奠定基础。在GCAir中建立机理模型，通过Python环境的搭建智能算法，借助FMPy可以与GCAir工程进行实时的数据交互，通过不断的仿真对智能算法进行训练。