軌道交通一般包含鐵路軌道交通、城際市域軌道交通和城市軌道交通，以其高效、節(jié)能、安全等特點得到各國政府和商業(yè)組織的重視，已經在世界范圍內得到大規(guī)模的投資建設。為了讓軌道交通更加“綠色”和“智能”，軌道交通行業(yè)的各類企業(yè)都在積極的擁抱 5G、人工智能和大數據等新興技術，不斷的在軌道交通裝備研發(fā)上取得突破。當然，”綠色“和”智能“本身也是外部市場對軌道交通研發(fā)企業(yè)提出的要求，如何在諸如軌交車輛，牽引供電、列車運行控制等系統的研發(fā)上快速進行創(chuàng)新，如何實現數字化轉型，正成為軌交行業(yè)研發(fā)企業(yè)取得市場先機的關鍵。MathWorks 一直致力于幫助用戶提高研發(fā)能力，為工程師提供高度自動化的研發(fā)工具，加速科研和工程創(chuàng)新。本篇就來梳理一下 MATLAB/Simulink 在軌道交通行業(yè)應用的方方面面，我們將圍繞數字化轉型中涉及的“系統化的利用模型”和“系統化的利用數據”兩個使能要素來組織下面的內容。

模型的系統化利用基于模型的系統工程（MBSE）和基于模型的設計（MBD）是軌道交通裝備研發(fā)企業(yè)采用的工程方法，是我們面向復雜系統設計時采用的有效設計手段，已經得到國內外企業(yè)的廣泛應用。當我們進一步將模型應用到設備運營階段，構建設備的數字孿生體，進而開展基于數字孿生體的應用，如預測性維護、基于設備狀態(tài)的健康監(jiān)測，將進一步發(fā)揮模型的價值，為企業(yè)帶來可觀的收益。另外，將設備實際運營過程中產生的數據作用于數字孿生體，一方面是促進數字孿生應用的實現，另一方面也能夠為模型的優(yōu)化和迭代升級提供有效支撐，完成從運營到研發(fā)的反饋，形成研發(fā)和運營之間的閉環(huán)。

基于模型的系統工程（MBSE）

軌道交通系統是涉及車、路、網，復雜的系統之系統，其中的車輛系統、信號系統、牽引供電系統等也都具有很高的復雜性。復雜系統的工程設計起點往往是要通過系統工程方法獲取對系統的清晰認識，從而進一步開發(fā)并形成系統的架構以及各個組成系統/分系統的以工程化語言描述的需求（這種工程方法可以在分系統/子系統層級進一步迭代使用）。MathWorks 從 R2019a 版本開始提供面向系統工程應用的建模工具 System Composer，其與 MATLAB、Simulink 一起為研發(fā)企業(yè)提供了進行架構設計、詳細設計與系統實現的統一的開發(fā)環(huán)境。本公眾號的兩篇關于 MBSE 的文章可以做為參考：1. 基于模型的系統工程系列之基礎篇 2. MathWorks 工具在基于模型系統工程中的應用 在此我們僅通過下圖說明 MBSE 和 MBD（基于模型設計）的關系，這也是采用 MathWorks 提供的工具鏈開展系統工程和基于模型設計的一種工作流程：

基于模型的設計（MBD）

我們在很多場合都探討過 MBD， 在本公眾號中也可以直接搜索“基于模型的設計”，可以看到很多干貨。關于基于模型設計的優(yōu)點，本文僅再著重強調兩點：一是通過可執(zhí)行模型的運行，可以在設計早期就對系統設計進行確認，即發(fā)現系統設計中是不是存在不能實現的條目或遺漏的部分，以及開展早期的測試工作，確保詳細設計滿足設計需求。第二點是代碼生成技術讓詳細設計和代碼實現兩個階段無縫的貫穿起來，由于不用再由編碼人員在理解了詳細設計的基礎上進行手工編碼，自動代碼生成技術可以顯著提升生產力，另外需要強調的是，自動代碼生成技術能夠最大程度的避免編碼人員在“理解詳細設計”這個過程中引入的“故障”，即通過自動代碼生成進一步保障“代碼”與“詳細設計”的一致性。另外，基于模型設計在促進團隊協作、產品研發(fā)快速迭代、產品的質量保障方面都能為企業(yè)帶來顯著收益，本文不再一一闡述，詳情在本公號搜索相關的技術&案例文章。

“我們的Simulink模型作為我們設計的唯一有凝聚力的來源 - 包括文檔和實現 - 降低了成本并使更改更容易實現。隨著我們添加更多自動化測試，我們也降低了認證成本?！?—— Claes Lindskog，龐巴迪運輸集團

龐巴迪運輸集團的解決方案和產品覆蓋信號系統和車輛系統，很早就開始了MBD的部署應用，“與使用我們的傳統方法相比，基于模型的設計我們需要更少的設計，實施，測試和文檔迭代，從而使成本降低 45％，并將交付周期縮短 35％?？蛻魧桓兜臉O具挑戰(zhàn)性的功能從一開始就能完美運行印象深刻。”

在自動代碼生成方面，Alstom 早在 2004 年就使用 Simulink Coder 和 Embedded Coder 生成產品級C代碼，應用在交付給捷克鐵路的 Pendolino 型列車項目上。

“當阿爾斯通向捷克鐵路交付 Pendolino 列車的時候，它的軟件是我們第一次使用自動生成的代碼并通過 TUV 認證。我們僅用一年時間就完成了一個永磁驅動器控制系統的開發(fā)，如果沒有 MathWorks 工具這些都無法做到。” —— Han Geerligs， Alstom

在 2014 年 MathWorks 法國辦公室舉辦的一場研討會上，Alstom 的代表分享了他們的基于模型設計的最佳實踐

MATLAB/Simulink 產品體系中的代碼生成工具以及其它部署工具，經過多年的發(fā)展以及大量客戶使用的打磨，已經形成比較完善的體系，支持依托 MATLAB/Simulink 開發(fā)的應用向嵌入式設備（FPGA， DSP， MCU， PLC 等）、邊緣設備（CPU）以及云端（Cloud）進行部署。

在 MBD 的應用過程中，整車系統模型是比較重要的一個方面。SYDAC 公司創(chuàng)建系統模型的經驗可以做為我們的參考。

從具體的應用來看，鐵路車輛牽引控制系統涉及的能量流控制以及鐵路信號系統相關的信息流控制，都是 MBD 的應用范圍。從能量流控制的視角，電池/儲能、變流、電機控制，是三個主要應用方向。這里有詳細的解決方案。

以牽引變流器為例，ABB 使用 MATLAB 和 Simulink 設計用于濾波、電流控制、電網同步和電網功率監(jiān)測的控制算法，并計算功率、空閑功率和其他物理變量，ABB 采用 MBD 方法開發(fā)的 AC 800PEC 控制器已交付市場，用于牽引變流器，該變流器可適用于高溫度范圍和振動苛刻環(huán)境。ABB 在變流控制上應用 MBD 不止于此，由于變流控制需要更高速度，可編程邏輯器件 FPGA 被選用做電力電子控制處理器，而 ABB 也在 MathWorks 2015 年瑞士用戶大會上分享了它在面向 CPU 和 FPGA 采用 MBD 開發(fā)變流控制器的最佳實踐。

也就是說，當我們選用可編程邏輯器件做為電力電子控制器的時候，我們也能夠采用 MBD 的方法進行開發(fā)，HDL Coder 頁面上有更多的信息可供參考。從信息流的視角，在軌交行業(yè)，除了我們熟悉的各類涉及傳感信號、語音、圖像、視頻、無線通信信號（如5G）的處理可以采用基于模型的設計方法開展工程應用外，在更高層的信息處理和決策邏輯開發(fā)上，如列控系統的開發(fā)，MATLAB/Simulink 也在發(fā)揮著重要作用。法國國家鐵路公司 SNCF 早在 2013 年就分享了其采用 MBD 進行 ERTMS（歐洲軌道列控系統）的開發(fā)

《A Model-Based Design Approach for an ERTMS Trackside System ： Specification， Validation and Proof of a Level 2 ERTMS》信號系統做為安全關鍵系統（Safety Critical） ，需要研發(fā)過程滿足功能安全標準要求，如在軌道交通行業(yè)使用的標準EN-50128。MathWorks 提供了完整的工具鏈支持高安全系統的開發(fā)。

波蘭 PESA Bydgoszcz SA 公司 ：Developing PLC-Based Control and Management Systems for Electric and Diesel Multiple-Unit Railway Vehicles 數據的系統化利用大數據、人工智能等技術，已經被廣泛的應用于各行各業(yè)，在軌道交通行業(yè)，基于大數據、人工智能的健康監(jiān)測、預測性維護，是當前比較典型的應用。當然，人工智能也必將在“智慧”高鐵中涉及的音頻、圖像、視覺、定位、雷達等各類傳感信息的處理中扮演重要角色，幫助實現電子電氣設備、高鐵車輛以及整個軌道交通系統的智能化。SNCF使用人工神經網絡對車輛的動力學模型進行建模， 也開發(fā)了基于車輛狀態(tài)的監(jiān)控系統，幫助開展預測性的維護。

概括來說，MATLAB 在數據科學方面（對機器學習、深度學習、大數據技術等的統稱），提供了非常完整和功能強大的工具鏈，覆蓋數據獲取、預處理、建模以及部署。

對于預測性維護這樣的應用，MATLAB 從 R2018a 版本開始提供專門的工具幫助用戶開發(fā)相關應用。“工欲善其事必先利其器”，高效便捷地開展數據分析離不開好的工具，MATLAB 提供了豐富的 App 以及 Live editor task 這樣的功能，各種不同的 app 幫助用戶在不編寫代碼的情況下就開展各類數據分析，提高數據分析的效率，并大大降低開展數據分析的編碼工作量。

再提系統仿真系統仿真的重要性值得再單開一段進行說明。采用 MBD 的一個基礎是需要有系統模型，而系統模型一方面可以用于開展基于 MBD 的工程化實現，另外還有一個很重要的應用就是基于仿真的系統分析和論證。這里有一個很好的例子是來源于歐洲啟動的 Shift2Rail 項目，其中有一個子項目 FINE1（Future Improvements on Noise and Energy）中，利用 MATLAB/Simulink 從能耗的角度建立了完整的車輛中各個部件的能耗模型，開展了豐富多樣的系統仿真，做為新技術的引用時的指標化評估工具。

Simulink 已經成為一個對復雜、異構、多域系統進行建模和仿真的集成平臺，支持標準的 FMI 與其它仿真工具集成，C/C++ 代碼直接集成到 Simulink 也變得越來越容易，于此同時，在并行計算的支持下，在 Simulink 中開展系統級的仿真也更加快速。

以及一個很有用的代碼測試工具：PolyspacePolyspace 靜態(tài)代碼分析產品采用形式化方法證明在所有可能的控制流和數據流下都沒有關鍵運行錯誤。使用 Polyspace 可以開展包括編碼規(guī)范、安全漏洞、代碼指標和數百條其他軟件缺陷的檢查。。

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同時，也歡迎您報名參加于 2021 年 6 月 8 日在北京舉辦的 MATLAB EXPO 中國用戶大會，分會場3：智能車輛與軌道交通。

原文標題：MATLAB/Simulink 在軌道交通行業(yè)的應用

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責任編輯：haq