随着基于模型的系统工程（MBSE）在高端智能装备设计、研制阶段的广泛应用，半实物仿真仿真测试技术作为可贯穿复杂系统设计 V 流程全生命周期的分析手段，除具备分析方便、快捷等特点，还可作为实物试验有效的补充手段，在仿真可信度较高的情况下能有效降低实物试验次数，进而节约成本，提高效率。为了协助用户快速、高效、安全、经济地完成智能装备控制器开发和测试。近期，灵思创奇在Links-RT2021a版本的实时仿真平台进行功能升级，发布了Links-RT2022a新版本。

新版本进一步升级了平台实时仿真运算能力和建模环境兼容性，具体新特性如下：

1.上位机主控软件新增多模型加载、仿真核心分配、任务状态监视、接口映射等功能

2.新增多核并行仿真功能，可同时导入多个FMU模型，如MATLAB、AMESim、MWorks、Simpack、Motion、Dymola等多领域、多类型仿真模型相互连接，协同运行。

3.IO适配:Linux版本完成了多个常用板卡和通讯协议的适配工作。

4.新增Linux实时化组件,新增FMU模型调度、多任务管理功能

5.新增demo模型：AMESim三位一体汽车仿真模型、MWorks飞行控制系统仿真模型、Simpack磁悬浮小车速度控制等。

一、上位机软件功能更新

1. 新增多模型加载功能

图1：多模型加载

Links-RT2022a新版本支持同时导入多个Simulink和FMU模型，支持多个模型多个模型相互连接，协同运行。

2. 新增仿真核心分配功能

图2：仿真核心分配

Links-RT2022a版本支持复杂仿真模型任务自主拆分功能，使用者可将各部分任务分配到特定的处理器核上，来调整实时系统的性能，或者把时间关键的代码部分隔离在专用核上，来满足关键任务解决方案的确定性和实时性要求。

3. 任务状态监视功能升级

图3：任务状态监视面板

4. 新增数据映射功能

图4：数据映射配置界面

Links-RT2022a版本新增数据映射功能，可根据实际试验需求将各个分系统模型的输入、输出接口相关联， 实现试验任务重分系统的数据交互、联合仿真的目的。

二、实时运算能力升级

1. 新增多核并行仿真功能

新增多核(最高可达32核)并行仿真功能，保证在确定的时间内（微秒级）完成控制算法的执行和中断调度。

图5：多核任务搭建

图6：CPU核心任务映射

图7：多核任务监视、运行

2. 基于FMI标准，新增多领域联合仿真功能

       FMI 标准的全称是Functional Mock-up Interface ，它是一个不依赖于工具的标准，其通过 XML 文件和已编译的 C 代码的组合来同时支持动态模型的模型交换 ( Model Exchange) 和联合仿真 (Co-Simulation) ,FMI标准的提出主要是为了应对复杂装备研制过程中，工具碎片化、模型重用和知识产权保护等问题

图8：FMI建模标准

Links-RT2022a版本支持一键导入FMU模型，可与MATLAB、AMESim、MWorks、Simpack、Motion、Dymola等多学科、多领域仿真建模软件构建大型、复杂实验场景。

三、io适配能力升级

图9:Linux多核版本IO模块

Links-RT2022a（Linux版本）已完成多个常规IO及通信协议的适配工作，如：CAN、SIO、RFM、EtherCat等。

四、新增Linux实时化组件

Links-RT2022a版本采用Linux平台，基于对称多线程处理技术（SMP），通过实时补丁优化、CPU隔离、高精度定时器、调度引擎等手段，为用户提供多核并行仿真功能，支持FMU模型调度、多任务管理等新特性。

图10:多核并行仿真

图11:CPU核心状态监测

图12:任务测试结果 

五、新增demo模型

Links-RT2022a版本将新增多个示例DEMO模型，如：AMESim三位一体汽车仿真模型、MWorks飞行控制系统仿真模型、Simpack磁悬浮小车速度控制模型等，未来我们也将持续致力于为用户提供丰富的系统模型和应用场景，满足不同工况场景的仿真需求。

示例1：AMESim汽车模型测试

       本模型测试用例为使用AMESim软件导出的AMESim和Simulink联合仿真demo。

图13:AMESim三位一体汽车仿真模型

       此demo中包含的模型文件有：

1. Master.slx：Simulink模型，为联合仿真的主控软件，需要将模型输入输出链接到以下两个fmu模型。

图14:主控软件模型

2. PWT_ENG4T_AT6_HIL_cosim_DRV.fmu：AMESim导出的fmu模型，为联合仿真的汽车驾驶模块，需要将输入输出与Master.slx模型链接。

3. PWT_ENG4T_AT6_HIL_cosim_ENG.fmu：AMESim导出的fmu模型，为联合仿真的汽车引擎模块，需要将输入输出与Master.slx模型链接。

模型启动后，在自动驾驶模式中，ENG4T_AT6_HIL_cosim_DRV汽车驾驶模块会生成输出汽车档位、油门踏板、刹车踏板、钥匙(开关)、启动按钮的输出，传入Master.slx模型中。随后Master.slx模型根据驾驶模型(0:用户手动驾驶/1:全自动周期输出控制数据/2:用户指定目标速度驾驶)来切换输入，结合当前PWT_ENG4T_AT6_HIL_cosim_ENG模块中引擎的状态与输入的指令数值，计算出输出的引擎指令传入PWT_ENG4T_AT6_HIL_cosim_ENG继续计算。这里我们选择模式2来进行测试。使用SimulinkPack组件编译Master.slx模型文件，生成目标平台模型文件与模型信息描述文件。

1. 使用RTSimPlus主控软件导入三个模型，将模型之间的输入输出链接来，部分链接条目如下图所示：

图15:输入输出链接

2. 设置模型核心分配。DRV在2核，ENG在3核。Slx模型在编译时核心分配已经设置好了。设置变量上传周期1ms

3. 建立面板控件，连接监视的变量，如下图：

图16:监控面板

4. 点击启动按钮，运行模型，期间随意拖动速度条进行改参。

5. 结束运行，上传仿真数据，进行分析。

图17：数据监视结果

图18：面板监视结果

其中汽车速度黄线为我们拖动速度条输入的需求速度，红线为时间速度，经过测试，该仿真模型能够在targetEngine中稳定运行四小时以上，产生3GB的数据记录文件。上位机仍可成功解析数据记录文件，并且生成8GB的csv或excel文档。

示例2：MWorks飞行控制系统仿真

MWorks软件FMU模型示例

图19:MWorks飞行控制系统模型

设置模型分配到2核，步长使用0.001，上传周期为1ms。监视、记录两个变量，监视面板结果如下：

图20:监视面板结果

结束模型，上传仿真记录，并且绘制曲线，部分曲线如下图：

图21:仿真记录

示例3：Simpack磁悬浮小车速度控制

Simpack软件中导出的磁悬浮车车模型。模型使用Simpack自带的解算器并且在fmu内部创建线程运算，模型有两个导出变量。

图22:Simpack磁悬浮小车速度控制模型

使用RTSimPlus主控软件导入模型，设置步长为1ms，上传周期1ms，建立面板控件，连接监视的变量。

图23:数据监视结果

图24:监视面板

经过测试，Simpack导出的MagLev_Car仿真模型能够在targetEngine中稳定运行。

预售在即，了解更多升级详情，欢迎联系我司工作人员，作为国内第一家提出小型化、原型化、场景化、标准化工业数字孪生平台厂商，灵思创奇将持续提升公司智能装备仿真测试一体化平台LINKS-XIL的核心能力，以满足高端装备制造行业国产化自主可控需求。