基于CompactRIO平臺的艦船實船訓練系統

謝 寬，吳杰長，陳國鈞，全 鋼，吳雄學

（海軍工程大學 動力工程學院，湖北 武漢 430033）

0 引 言

隨著自動控制技術和信息技術的不斷發展及應用，海軍艦船機艙自動化已經發展到集成平臺管理系統（Integrated Platform Management System，IPMS），IPMS綜合了計算機、通訊、網絡、自動控制等技術，將目前艦船相互獨立的推進監控系統、輔機監控系統、損管控制系統、綜合船橋系統、實船訓練系統、全船維護保障系統、數字閉路電視監視系統等分系統聯接到統一的網絡，集中進行自動監測、操縱控制，為艦船的操作管理人員提供了一個信息采集、顯示的自動路徑和對這些系統及設備實現自動監控、遠距離操縱及智能化管理的優良平臺［1］。

實船訓練系統（OBTS）作為IPMS的一項重要內容，綜合了陸上模擬器訓練和海上航行演習訓練的優點，是嵌入到艦船實船環境之中的嵌入式仿真訓練系統，該系統利用IPMS的人機界面、仿真軟件和監控軟件可邊航行邊訓練（邊執行任務邊訓練）。這種模擬訓練是在實時、逼真的仿真環境下進行的，且不影響平臺各裝置和系統的實際監控功能，具有經常性、及時性、逼真性、效果好、經濟等優點［2-3］。

歐美發達國家對實船訓練系統進行了卓有成效的研究并已能提供成熟的產品，如美國的AAI為90多條美國艦艇安裝了400多套實船訓練系統，加拿大的CAE公司為十幾個國家的海軍提供了包含實船訓練系統的IPMS，根據德國BV3700-1結構化條例的規定，德國后續的水面艦艇和潛艇必須安裝實船訓練系統，并且主要采用了德國西門子公司的實船訓練系統方案，而芬蘭的ABB、英國的BAE以及以色列的BVR公司等把實船訓練系統作為IPMS的重要組成部分，研究并構建了相應的實船訓練系統［4］。國內陸上模擬器仍是機電人員主要的訓練工具，實船訓練系統的研究沒有得到應有的重視，上海船舶運輸科學研究所以STI-VC2100機艙監控系統為對象進行了實船訓練系統的研究，提出了基本的結構［5］。

本研究提出一種基于NI-CompactRIO平臺的實船訓練系統，將實船訓練系統嵌入到實驗室柴油機雙機并車試驗裝置監控系統中，實現利用原監控系統人機界面進行訓練的目的。

1 系統總體結構

1.1 柴油機雙機并車試驗裝置

本研究以實驗室CODAD雙機并車試驗裝置為研究對象，該裝置結構如圖1所示。

圖1 雙機并車試驗裝置的構成與布置

該裝置由一臺6135D非增壓柴油機、一臺WD615增壓柴油機和一臺雙輸入、單輸出并車齒輪箱組成。各部分性能參數為:6135D柴油機，額定功率90 kW，額定轉速1 500 r/min；WD615柴油機，額定功率170 kW，額定轉速1 800 r/min；并車齒輪箱BC1323，雙輸入單輸出形式，WD615柴油機單機輸入時，具有順車、倒車和空車功能；6135D柴油機單機輸入時，只有順車和空車功能；WD615和6135D雙機輸入時，只有順車和空車功能；D1000型水力測功器，最大轉速3 000 r/min，功率1 000馬力。

1.2 LabVIEW與CompactRIO平臺

根據實驗平臺監測和控制的需求分析，考慮在惡劣工作環境下的可靠性和穩定性，以及數據監控的同步性和實時性，本研究選用以虛擬儀器為基礎的軟、硬件構建監控系統。虛擬儀器本質上是利用PC機強大的運算能力、圖形環境和在線幫助功能，建立具有良好人機交互性能的虛擬儀器面板，完成對儀器的控制、數據分析與顯示，實現完全由用戶自己定義、適合不同應用環境和對象的各種功能［6］。在虛擬儀器系統中，硬件僅僅是解決信號的輸入/輸出問題的方法和軟件賴以生存、運行的物理環境，軟件才是整個儀器的核心構件，可以根據應用要求方便地更換儀器的功能和性質。

本研究選用NI公司的LabVIEW和CompactRIO系統構建監控系統。LabVIEW是一種虛擬儀器開發平臺軟件，能夠以其直觀簡便的編程方式、眾多的源代碼級的設備驅動程序、多種多樣的分析和表達功能，為用戶快捷地構筑自己在實際工程中所需要的儀器系統創造基礎條件。

NI CompactRIO是一種小巧而堅固的工業化控制與采集系統，利用可重新配置I/O（RIO）FPGA技術實現超高性能和可自定義功能［7-8］。NI CompactRIO包含一個實時處理器與可重新配置的FPGA芯片，適用于可靠的獨立嵌入式或分布式應用系統；還包含熱插拔工業I/O模塊，內置可與傳感器/調節器直接連接的信號調理，嵌入式系統結構如圖2所示。CompactRIO嵌入式系統可以使用高效的LabVIEW圖形化編程工具進行快速開發［9］。

圖2 CompactRIO嵌入式系統結構

1.3 監控系統設計

該試驗裝置需要監測的信號有溫度、轉速、壓力、位移、轉矩和一些開關量等，控制量包括供油量和離合器控制等信號。

柴油機雙機并車實驗平臺的監控系統結構如圖3所示。監控系統利用NI公司的LabVIEW作為編程語言，上位計算機采用NI公司的PXIe-8108工控計算機，利用CompactRIO系統作為主要監控硬件。

本研究選用的CompactRIO系統包含一個cRIO 9024實時嵌入式處理器、帶有可編程FPGA的8槽cRIO 9114機箱和熱插拔工業I/O模塊，包括AO9264電壓模擬輸出、AI9205電壓模擬輸入、AO9265電流模擬輸出、AI9203電流模擬輸入、DI9425數字輸入、DO9476數字輸出、DIO9401數字輸入/輸出7個模塊，充分滿足了實驗平臺監控信號的輸入/輸出需求。

圖3 監控系統結構

本研究利用LabVIEW編寫FPGA程序對I/O模塊進行配置，實現信號的輸入/輸出。FPGA程序的開發時首先在上位計算機中創建信號接口程序FPGA VI，然后通過FPGA仿真器對程序進行調試，調試成功后編譯下載到FPGA中，最后創建HOST VI，即可實現實時可靠的傳感器信號輸入和控制信號輸出。

2 實船訓練系統的設計

2.1 實船訓練系統功能分析

本研究在柴油機雙機并車實驗裝置監控系統的基礎上嵌入實船訓練系統，為了不啟動實際設備而進行訓練，必須在監控系統的某一層次上，以仿真模型的信號替代實際系統的響應信號。實船訓練系統的設計應遵循兩個原則:一是實船訓練系統的人機界面使用原監控系統的人機界面，降低訓練操作和實際操作之間的差異性；二是仿真模型的響應必須要準確而實時。

2.2 實船訓練系統結構設計

根據實驗裝置的實際情況，本研究將實船訓練系統完全嵌入到原監控系統中，在CompactRIO系統中利用LabVIEW、LabVIEW實時模塊和LabVIEW FPGA模塊開發實船訓練系統。實船訓練系統結構如圖4所示。原監控系統的人機界面為上位計算機，所有的監測和控制都在軟件界面上進行。因此實船訓練系統的人機界面采用原監控系統的軟件界面，在CompactRIO系統中切入柴油機雙機并車系統仿真模型信號，屏蔽了監控系統與雙機并車試驗裝置之間的傳感器信號和控制信號。上位機的控制命令發送給仿真模型，仿真模型的仿真結果輸出到上位機。

圖4 實船訓練系統結構

上位計算機是開發系統仿真模型的平臺，通過LabVIEW RT系統與CompactRIO系統連接，并將編譯好的仿真模型下載到CompactRIO實時處理器與FP?GA里。CompactRIO系統主要功能是模擬設備運行時的傳感器信號，傳送給上位計算機，并接收上位計算機的控制命令，為訓練系統提供人機互動的數據。上位計算機既能在正常監控模式下工作，又能切換到訓練模式下工作。為了實現正常監控模式和訓練模式之間的安全切換，上位機監控軟件需要做一些改動，正常監控模式下CompactRIO嵌入式系統里的FPGA通過I/O模塊接收實際傳感器的信號并把控制信號發送到執行器，而訓練模式下上位機的控制命令發送到FPGA的仿真模型中，仿真模型通過運算再把反饋信號傳送給上位機，因此上位機軟件通過選擇不同的FPGA節點實現兩種模式的切換。

2.3 仿真模型的建立

轉速控制及響應是實船訓練系統的重要方面，本研究對柴油機的轉速模型進行了仿真，為了獲得逼真的訓練效果，筆者利用神經網絡對實驗裝置進行建模，柴油機是融合熱力、機械、電子等眾多子系統的復雜耦合非線性系統，在其運行過程中有不確定的外部環境干擾和內部參數攝動，對其建模十分困難。人工神經網絡是一種新興起的技術方法，具有很強的非線性映射能力，可用來有效處理復雜的非線性問題［10］。RBF神經網絡是一種前饋式神經網絡，它具有結構簡單、全局最佳逼近能力和計算量少等特點，其學習能力與學習速度都比傳統的BP神經網絡要優異，廣泛應用于模式識別、非線性時間序列的預測等方面，包括輸入層、隱含層和輸出層。

輸入層中輸入向量Xk=(x1k，x2k，...，xmk)T為影響柴油機轉速的變量。式中:m—輸入數據的維數，k=1,2,…,n,n—輸入數據的個數。

隱含層由I個神經元組成，本研究選用高斯函數作為隱含層的徑向基函數，隱含層輸出由輸入向量與徑向基函數中心之間的距離確定:

式中:ci—高斯函數的中心向量，σi—第i個高斯函數的寬度。

輸出層對輸入模式的作用作出響應，從隱含層的輸出R(xi)到輸出層y是線性映射，即:

式中:wi—隱含層與輸出層之間的連接權值。

傳統的陸上模擬器中系統模型一經建好，就很難再改變，而實際系統隨著服役時間的增加，運行狀態必然會發生改變，實船訓練系統要求仿真模型跟實際設備有一致的響應，如果仿真模型不變的話，必然會與實際設備有較大差異，失去實船訓練的意義。因此，當監控系統處于實際操作時，主動力實船訓練系統可以實時采集系統的運行參數用于在線建模，及時修正系統的仿真模型，當處于實船訓練模式時，本研究利用修正過的系統模型模擬系統運行信號，獲得精確真實的訓練效果。

3 實驗分析與驗證

3.1 實時性分析

傳統的Windows操作系統的操作時間為毫秒級，并且為非實時操作系統，在任務很多的情況下會陷入癱瘓，而CompactRIO實時處理器操作時間為微秒級，FPGA中的操作時間為納秒級，并且采用了并行運算的硬件實時方案，因此本研究將實驗平臺仿真模型下載到CompactRIO實時處理器中和FPGA中能夠有效地保證仿真模型的實時性。

3.2 實裝驗證

本研究啟動柴油機雙機并車試驗裝置中的6135D非增壓柴油機，監控系統對其進行監測和控制，6135D柴油機的監控界面如圖5所示。系統記錄控制信號和傳感器信號，作為試驗裝置神經網絡模型的訓練樣本，柴油機轉速動態特性可以用下列微分方程表示:

式中:J—軸系系統的總轉動慣量，n—柴油機轉速，MD—主機的輸出轉矩，Mf—軸系的摩擦力矩，MP—螺旋槳的阻力矩。

圖5 6135D柴油機監控界面

本研究建立柴油機轉速的RBF神經網絡模型，神經網絡的輸入為設定轉速、當前轉速、前一個采樣時刻的轉速和輸出轉矩，輸出為下一個采樣時刻轉速，神經網絡模型不斷利用監控系統記錄的訓練樣本進行訓練，得到一個逼真的柴油機轉速控制模型。當上位計算機由監控模式切換為訓練模式時，上位計算機發送控制信號到CompactRIO系統中的柴油機轉速控制模型中，仿真模型則向上位機轉速仿真信號。

柴油機實測轉速和仿真模型輸出轉速如圖6所示。由此可知仿真模型的精度較高，體現了實船訓練的優點，達到了實船訓練的效果。

圖6 實船訓練系統模擬結果

4 結束語

實船訓練系統具有訓練效率高、費用低和實施方便的特點，本研究利用CompactRIO系統設計了柴油機雙機并車試驗裝置的監控系統，并在監控系統中嵌入了實船訓練系統，利用神經網絡建立了柴油機轉速控制模型代替了柴油機實物，在原監控系統的人機界面進行了訓練。實驗結果表明了該系統達到了實船訓練的要求，對今后的實船訓練系統的研究具有借鑒意義。

（References）:

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