关于基于模型的设计开发燃油管理系统的性能分析和应用简介

Airbus A380是当前投入运营的最大商用飞机，其航程达8,000多英里。为了能够长时间连续飞行，A380的11个油箱的容量达到250公吨（320,000升）。

Airbus工程师使用Simulink和Stateflow开发出可在整个项目中复用的燃油管理系统模型。A380复杂的燃油管理系统可处理地面上的加油和放油操作在飞行中可使燃油流向引擎以及在各个油箱之间流动该系统可使燃油在油箱间移动，从而优化飞机的重心，减少机翼弯曲并使燃油保持在可接受的温度范围内。

挑战

A380的燃油管理系统必须能够安全处理系统中21个泵、43个阀和其他机械组件的所有故障。在复杂的系统中，要在需求阶段预测各种相对小的故障共同产生的问题，对工程师来说挑战性很大。

A340（A380的前身）的燃油系统规范文档有1000多个书面需求，对于任何人来说都很难理解这些需求之间所有可能的交互和冲突。“大量的文本需求可能会造成歧义和误解。第20页上的某个需求与第340 页上的需求冲突很难被发现。”

解决方案

Airbus使用基于模型的设计为A380的燃油管理系统建模，通过仿真验证需求并清楚地传达功能规范。

“基于模型的设计为我们提供系统功能设计的高度可视性。与以前相比，我们更早地完成了需求验证和多个同步组件故障的仿真，因此我们知道接下去将会发生什么并相信控制逻辑可以管理好它。”

—— Airbus燃油系统计算分析专家Christopher Slack

Airbus工程师使用Simulink和Stateflow为系统的控制逻辑建立模型，该模型包括45个顶层状态图，将近6000个状态和8700多个转移。该模型定义在地面（包括加油、放油和地面交通）和飞行过程中（包括正常的引擎给料、重心、载荷减缓及放油）的操作模式。

该团队还使用Simulink开发出油箱、泵、阀和电子组件的参数化对象模型。工程师可以设置参数值，以将模型配置为代表任何Airbus 飞机的燃油系统。在Simulink 中运行了个别操作组件的闭环仿真后，团队将它们集成到一个完整的系统级仿真模型。

通过使用Parallel Computing Toolbox和MATLAB Distributed Computing Server，该团队在一个50-worker计算集群上执行蒙特卡洛仿真。团队也使用Simulink 模型开发硬件在环测试。一个周末，他们就可以在各种环境条件和飞机操作情景下运行100,000个仿真的飞行。

通过使用Simulink Coder从对象和控制逻辑模型生成代码，该团队创建了一个桌面仿真器。基于MATLAB的用户界面使供应商、飞机客户、维护工程师和其他Airbus团队可以了解燃油管理系统的工作原理以及如何与其他飞机系统进行交互。

在A380的飞行测试成功后，根据测量的飞行测试数据，团队使用System Identification Toolbox调整他们的对象模型。他们使用Signal Processing Toolbox从测试数据中去除噪音，使用Curve Fitting Toolbox评估测量数据和预测结果之间的差异，并预测在超出正常飞行包线后的系统性能。在优化对象模型时，他们使用SimPowerSystems来融入电力电子系统的继电器及其他元件。

结果

节省了几个月的开发时间。Slack说：“在早期项目中，将燃油系统设计与仿真的驾驶舱或铁鸟试验台进行集成需要花九个月的时间。而通过在A380上使用基于模型的设计，所需的时间不到一个月。同样，通过模型复用来试运行HIL平台，我们节省了三个月的开发时间，并缩短了从初始概念到第一次飞行的时间。”

在开发中重复使用模型。Slack说：“Simulink 和Stateflow 模型使我们可以提前验证需求并向我们的供应商传达功能规范，以便按照ARP 4754 补充书面需求。我们可以重复使用这些模型来创建桌面仿真器，试运行我们HIL测试平台，在我们的虚拟集成平台上运行以及向客户展示系统功能。”

无需增加员工就可以处理更大的复杂性。Slack解释说：“A380的燃油系统比A340的燃油系统复杂三到四倍。基于模型的设计使我们可以用相同规模的工程团队来处理本质上更为复杂的项目。”