Simulink Real-Time

Rapid Control Prototyping und Hardware-in-the-Loop-Tests

Mit Simulink Real-Time™ und Speedgoat gelangen Sie mit nur einem einzigen Klick von der Simulation zum Rapid Control Prototyping (RCP) und Hardware-in-the-Loop(HIL)-Tests. Die Produkte lassen sich mit MATLAB^® und Simulink^® an elektronische Steuergeräte und physikalische Systeme anschließen.

Ausgehend von Ihrem Simulink-Modell oder mit der MATLAB API und App Designer können Sie Echtzeit-Anwendungen erstellen, steuern und instrumentieren, die auf Speedgoat-Echtzeitrechnern laufen. So können Sie Steuerungsentwürfe sowie die Dynamik von Elektromotoren, Elektrofahrzeugen und Antriebssystemen, Windturbinen, Stromrichtern, Batteriemanagementsystemen, Robotern und Manipulatoren, autonomen Systemen und anderen Geräten simulieren und testen.

What Is Simulink Real-Time?

Der Simulink Toolstrip enthält entsprechende Bedienelemente für die Entwicklung, Erstellung und Steuerung von Echtzeit-Anwendungen.

Erzeugung von Echtzeit-Anwendungen

Mit nur einem Mausklick wechseln Sie von der Desktop-Simulation zu Echtzeit-Tests, ohne MATLAB und Simulink zu verlassen. Sie konfigurieren das Modell und erstellen daraus die Echtzeit-Anwendung, die interaktiv ausgeführt werden kann.

Modellsimulation auf Zielhardware (1:28)

Dokumentation | Beispiele

Tests auf Speedgoat-Hardware

Speedgoat-Echtzeitsysteme wurden für Simulink Real-Time entwickelt. Dazu ziehen Sie E/A-Blöcke per Drag and Drop in das Modell. Unterstützt werden Kommunikations-Schnittstellen wie CAN, Modbus, ARINC, SPI und andere.

Speedgoat-Produkte und -Services

Detailaufnahme einer Kupferspule und einer Welle eines elektrischen Permanentmagnetmotors.

Testen von Leistungselektronik-Steuerungen

Nutzen Sie die Möglichkeit der Speedgoat-Hardware als Plattform für das Prototyping von Regelungsalgorithmen und HIL-Tests von Leistungselektronik, elektrischen Antrieben und Energiesystemen. Führen Sie außerdem auch Power-Hardware-in-the-Loop(P-HIL)-Tests mit Hochspannungsgeräten durch.

Dokumentation | Beispiele

Der App Designer zeigt Simulink Real-Time-Komponenten, die in der Design-Ansicht platziert werden können.

Erzeugung und Bereitstellung von Desktop-Apps

Entwickeln Sie mit dem App Designer in MATLAB eigene Apps, mit denen Sie etwa Parameter optimieren und Signale aus Echtzeit-Anwendungen visualisieren. Mit dem MATLAB Compiler™ stellen Sie diese Apps bereit.

Dokumentation | Beispiele

Aufbau, Verwaltung und Ausführung automatisierter Tests

Führen Sie automatisierte Tests mit Simulink Test™ aus oder verwenden Sie den ASAM XIL-Standard für Frameworks von anderen Anbietern. Zudem können Sie RCP- und HIL-Tests für CI/CD-Workflows auf Windows- und Linux-Servern integrieren.

Dokumentation | Beispiele

Simulink-Modell einer geschalteten Reluktanzmaschine.

Echtzeit-Simulation physikalischer Systeme

Ihre Modelle physikalischer Systeme für HIL-Simulationen bauen Sie rasch mit Simscape™ auf. In Simscape Electrical, Powertrain Blockset und Motor Control Blockset sind vorkonfigurierte Beispiele enthalten.

Dokumentation | Referenz-Anwendung

Umgehung der ECU-Funktionen durch Anschluss eines Echtzeitsystems.

ECU-Umgehung

Die Umgehung von ECU-Funktionen erfolgt durch Erfassung und Simulation von Messwerten auf dem realen Steuergerät über CAN oder UDP.

Modellbasierte Kalibrierungstests und ECU-Umgehung mit XCP können mit Simulink Real-Time und Speedgoat-Target-Hardware ausgeführt werden (26:26)

Dokumentation

Mithilfe des Simscape HDL Workflow Advisor und HDL Workflow Advisor können Sie HDL-Code aus Simscape Electrical-Modellen erzeugen, die dann auf Speedgoat FPGA-Hardware laufen.

FPGA-Hardwarebeschleunigung

Erzielen Sie höhere Abtastraten mit FPGA-Technologie und HDL Coder™. Die Ausführung nichtlinearer Simscape Electrical™-Modelle auf Speedgoat-FPGAs ermöglicht HIL-Simulationen von Leistungselektronik auf der Schaltkreisebene.

Einführung in die Speedgoat FPGA-Technologie (7:53)

Dokumentation

Modelle zur künstlichen Intelligenz

Bereitstellung von Modellen für Deep Learning, Machine Learning und Reinforcement Learning auf Echtzeitsystemen.

Echtzeit-Tests – Einsatz eines Reinforcement-Learning-Agenten für feldorientierte Steuerung (4:51)

Blog: Deep Learning in Simulink

Produktressourcen:

Dokumentation Code-Beispiele Videos Anforderungen Versionshinweise

„Mit Simulink, Simscape und HDL Coder können wir Anlagenmodelle entwickeln und sie für HIL-Tests direkt auf FPGAs bereitstellen. Auch umfangreiche leistungselektronische Schaltungen lassen sich so ohne Umschweife und ohne Kompromisse simulieren.“
Henry Brengel, Leonardo DRS

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