培训对象: 从事控制系统设计、算法仿真、代码自动生成的工程师,以及航空/汽车/工业自动化领域的研发人员。
培训目标:
掌握基于模型设计(MBD)的开发范式与核心理念。
精通Simulink 环境下的连续/离散/混合系统的建模方法。
熟练运用Simulink 模块库进行动态系统仿真。
掌握Stateflow 进行有限状态机与控制逻辑建模。
学会使用 Simulink 进行线性/非线性系统分析与时频域响应分析。
掌握仿真数据的管理、可视化及后处理技巧。
学习模型参数化、调试及仿真性能优化技术。
理解物理系统建模(Simscape)的基本流程。
掌握从Simulink 模型自动生成嵌入式C代码(Embedded Coder)的方法。
学习模型在环测试(MIL)、软件在环测试(SIL)及处理器在环测试(PIL)的流程。
了解符合ISO 26262/DO-178C标准的模型验证规范。
通过典型工业控制或飞行控制案例,实现从算法到代码的全流程落地。
培训内容:
MBD 流程与 Simulink 基础: 基于模型设计流程概述,Simulink 界面定制,模型配置,数据对象管理。
基础模块库精讲: 连续/离散模块、数学运算模块、逻辑与位操作模块、信号路由模块的深度使用。
子系统与模块封装: 原子子系统、使能子系统、触发子系统的创建,自定义模块的封装与参数对话框设计。
Stateflow 状态机建模: 状态图、状态迁移、事件驱动、流程图、时序逻辑及层次化建模技术。
信号处理与总线操作: 虚拟总线/非虚拟总线的创建,信号标签的传递,多维数组信号的连接与管理。
仿真调试与性能优化: 仿真调试器使用(设置断点、单步执行)、代数环分析与消除、求解器选择策略(定步长/变步长)。
控制系统分析与设计: 线性化分析、频域响应分析(Bode图、Nyquist图)、PID 调优工具的应用。
物理系统建模(Simscape): 基础物理网络方法,多体动力学、电气、液压等领域的物理对象建模。
代码自动生成技术(Embedded Coder): 模型配置与代码优化、目标文件系统(TL)定制、函数原型控制、代码与手写代码的集成。
验证与确认(V&V): 模型 Advisor 检查、设计错误检测、覆盖率分析、SIL/PIL 仿真设置与结果比对。
测试用例生成与管理: 基于需求的测试,Simulink Test 的使用,测试用例的导入导出及回归测试。
实战项目: “某型无人机飞控算法建模与代码生成”或“电动汽车电机矢量控制仿真系统”,完成从算法仿真到嵌入式代码的完整交付。