协同创新网络下复杂装备自动研发系统设计＊

康达,张卓

(南京航空航天大学经济与管理学院，江苏 南京 211106)

1 引言

复杂装备的研发往往非常困难，并且研究耗时较长，需要多人合作进行研发[1]。而通过复杂装备自动研发系统则可以缩短研发时间，提高研发效率，减少研发所需人力、物力，实现复杂装备的智能研发，对于复杂装备的研发有巨大意义[2]。

对于复杂装备自动研发系统的研究，国内外都十分重视，并取得了多样化的研究成果。其中国外对于复杂装备自动研发系统的相关研究开展较早，在八十年代就开始探索复杂装备实现自动研发的可能性并开展了相关研究[3]。在九十年代，复杂装备自动研发系统的研究取得了突破性进展，系统的研发与完善被提上日程，很多学者都开展了相关研究。直到近代，通过复杂装备自动研发系统已经可以实现多个领域复杂装备的研发，其中应用最为广泛的一种复杂装备自动研发系统是基于动态输出的复杂装备自动研发系统，主要通过动态输出理论构建复杂装备自动研发系统。而国内对于复杂装备自动研发系统的研究则起步较晚，但发展十分迅速并取得了重大研究成果。有学者提出一种基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统，主要基于通用化模拟器构建复杂装备自动研发系统。由于在利用以上研发系统进行复杂装备自动研发时，在资源利用率为70%-78%的范围内存在研发周期较长的问题，因此设计一种协同创新网络下的复杂装备自动研发系统。

2 协同创新网络下复杂装备自动研发系统设计

2.1 硬件设计

协同创新网络下复杂装备自动研发系统的硬件构成包括主控模块、恒流源模块、ADC模块、开关量检测模块、开关量输出模块[4]。

2.1.1 主控模块

主控模块由硬盘单元、内存单元、处理器单元、显示器接口单元、USB 接口单元、以太网接口单元、串口单元、PCI 接口单元构成[5]，其具体配置参数与接口资源如表1所示。

表1 主控模块具体配置参数与接口资源

2.1.2 恒流源模块

恒流源模块由通信电路、模数转换电路、电流输出采样电路、电流电压转换电路、数模转换电路、控制器、模糊控制器构成，其模块框图如图1所示。

图1 恒流源模块框图

其中控制器的选用型号为STM23C8F130T4，具备多样化的片上资源包括I2C 接口、SPI 通信接口、串口等，其控制算法能够以电流误差为依据对控制信号进行计算[6]。控制器具备两种类型的管脚，包括VLInt 管脚与VHInt 管脚，根据这两种管脚的状态进行电压调整，具体如表2所示。

表2 控制器电压调整方式

电流电压转换电路能够线性地将电压转换成电流，从而实现恒流输出。其电路设计具体如图2所示。

图2 电流电压转换电路设计

模数转换电路、数模转换电路与电流输出采样电路构成了数控电路，能够实现恒流源模块的数字控制[7]。

通信电路则负责实现模块的通信功能。

模糊控制器能够实现模块中输出量与输入量的模糊化，选取的模糊语言包括负大、负中、负小、零、正小、正中、正大，分别用NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB来表示，则模糊控制器具体的模糊控制规则如表3所示。

表3 模糊控制器具体的模糊控制规则

2.1.3 ADC模块

ADC模块主要用于对模拟电压量进行采集，通过ADC板卡实现该功能，选择的板卡型号为PCI6023，其具体技术指标如表4所示。

表4 ADC板卡具体技术指标

2.1.4 开关量检测模块

开关量检测模块主要用于对开关量信号进行检测，通过定时计数器卡实现该功能，选择的定时计数器卡的型号为PCI1932板卡，该板卡的具体技术指标如表5所示。

表5 板卡的具体技术指标

PCI1932板卡具备半周期测量能力，能够对原始开关量信号进行还原[8]。

在开关量检测模块中，计数值与电平持续时间的具体换算关系如下式所示：

式中，t代表电平持续时间；fclk代表时基频率；M代表计数值。

2.1.5 开关量输出模块

开关量输出模块主要用于对开关控制信号进行模拟，通过PCI2671 板卡对该功能进行实现，其具体技术指标如表6所示。

表6 PCI2671板卡具体技术指标

2.2 软件设计

协同创新网络下复杂装备自动研发系统的软件构成包括模拟设计模块、研发模块。

2.2.1 模拟设计模块

模拟设计模块由以下单元构成：数据分析单元、项目审批单元、复杂装备设计单元、项目研发单元、申请合作单元，其具体模拟设计流程如图3所示。

2.2.2 研发模块

基于协同创新网络设计研发模块，研发模块的主体即为协同创新网络中的主体，通过这些主体协作进行复杂装备的研发，这些主体共同构成协同关系网络。研发模块的主体构成具体如表7所示。

表7 研发模块的主体构成

3 自动研发实验验证

3.1 实验方法设计

为验证设计的协同创新网络下复杂装备自动研发系统，对其进行实验验证。在实验中对某复杂装备进行自动研发，选择的复杂装备为航天器系统，该装备的构成具体如表8所示。

表8 装备的构成

利用协同创新网络下复杂装备自动研发系统对实验航天器系统进行自动研发。获取资源利用率为70%-78%范围内的研发周期数据作为实验数据。

为避免本次实验结果过于单一，缺乏对比性，将原有的两种研发系统作为实验中的对比系统，包括基于动态输出、基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统。同样利用这两种系统进行实验航天器系统的自动研发，获取资源利用率为70%-78%范围内的研发周期数据作为对比实验数据。比较几种实验系统的研发周期对比实验数据。

3.2 实验结果分析

在资源利用率为70%-78%的范围内，当数据处理整体较为顺畅时，协同创新网络下复杂装备自动研发系统与基于动态输出、基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统的研发周期对比实验结果如图4所示。

根据图4的研发周期对比实验结果可知，在资源利用率偏低的情况下，协同创新网络下复杂装备自动研发系统的研发周期低于基于动态输出、基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统。

在资源利用率为70%-78%的范围内，当数据处理整体不够顺畅，中途重新加入新的采集数据时，协同创新网络下复杂装备自动研发系统与基于动态输出、基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统的研发周期对比实验结果如图5所示。

根据图5的研发周期对比实验结果可知，在资源利用率偏低的情况下，协同创新网络下复杂装备自动研发系统的研发周期低于基于动态输出、基于通用化模拟器的复杂装备自动研发系统。

图5 研发周期对比实验结果

4 结束语

复杂装备自动研发系统能对各研发阶段的研发成果进行性能测试，以确保下一个研发阶段能够顺利展开。协同创新网络下复杂装备自动研发系统实现了资源利用率下研发周期的缩短，对于复杂装备的智能研发有很大意义。