Model-based design ... - sida 3

[chapter-index=Application Note link-to=27007,27008,27010]Kapitel-Index[/chapter-index] Varje steg som beskrivs ovan har en direkt länk till de tillgängliga verktygen och den övergripande implementationen. Som kan ses i bild 5, erbjuder varje verktygskedja olika värden. I MBD, måste utvecklaren välja hur man ska balansera mellan användningen av dessa verktygskedjor med det sammanlagda värdet som skapas av den oberoende MBD-plattformen. Alla bilder © Analog Devices. För målplattformen är ny en realtidsutvecklingsmiljö på plats för att modellera, simulera, utvärdera, installera och optimera systemets totala prestanda och kapacitet.

Allt detta baseras på MBD och det balanserade urvalet av systemparametrar, vilket resulterar i en klassbästa flexibilitet där specifik optimering behövs. På detta sätt har en skalbar modell realiserats av ett system som underlättar användning och återanvändning av kod, antingen baserat på befintlig äldre kod eller funktioner, eller helt nya byggblock baserade på standard C- eller grafisk funktionalitet (Simulink/MATLAB-modeller i linje med den kompletta simuleringen och utvecklingsfasen). Det är inte bara från programvaru-perspektiv möjligt att ändra den övergripande konfigurationen, utan så snart rätt enhetsdrivrutiner för ett system utvecklats, kan en utvecklare ändra systemets resurser, maskinvaru-elementen och övergripande programvara för sluttillämpningen eller systemet. Dessutom, genom att man kan styra realtidsaspekterna av systemtimingen som helhet blir det möjligt att optimera systemets schemaläggning direkt via denna miljö. Genom att ta en djupare titt på den klassiska skissen av ett drivsystem kan man nu visualisera kapaciteten hos denna arkitektur. Det är möjligt att optimera varje element i "drivningen" och fokusera arbetet på det element som är mest kritiskt för det slutliga systemet. Detta innebär att, om till exempel skyddsfunktionalitet och skalning är av central betydelse, kan fokus läggas på det mekaniska systemet i kombination med den elektriska styrningen och strömsystemet. En blandning av simulerade resultat och realtidsdata kan användas för att övervaka systemets beteende, vilket tillsammans bildar en "levande" optimering. Å andra sidan, om brusstörningar försämrar systemets totala effektivitet, kan mätningar av dessa användas i skalbara filter och observatörer som minimerar problem med brus i maskinvaran för ett optimalt läge. När alla faktorer har modellerats och samlats ihop kan det sista steget i installationsfasen inledas och en fullständig implementeringsfas på målsystemet är en realitet.