多目标建模是一种电子控制单元(ecu)开发技术，它采用了基于模型的设计方法和自动嵌入式代码生成技术。利用多目标建模技术可以为各种嵌入式dsp、微处理器和微控制器建立算术模型，并实现代码的自动生成。软件开发人员也因此可以节省许多时间和精力，因为他们不再需要为每个嵌入式目标器件编写、测试和重编代码。

    在这方面，visteon公司正在使用多目标建模技术开发动力控制系统。他们的方法以数据字典的创建为基础，而数据字典用来控制模型仿真和嵌入式代码生成时使用的数据类型。利用这种方法可以仿真设计思路，并根据各种嵌入式处理器选项试验各种处理器的算法功能。仿真环境有助于设计师在软件实现前就确定数据分辨率和量化对系统性能的影响。一旦选好了合适的嵌入式处理器，代码就能自动生成和创建，并被集成进产品ecu。仿真和代码生成环境由mathworks公司的simulink及real-time workshop embedded coder提供。本文将介绍使用多目标建模方法开发动力ecu的技术、工具以及因此带来的好处。

    人工的多目标实现方法

    支持各种硬件架构的传统方法是人工开发代码。这些代码接口方便，并且很容易从一种架构改成另一种架构。这种方法的挑战是，工程师很难将他们的浮点算法转换成定点设计。转换过程要求提供各种变量和参数的换算系数和其它定点信息。另外，也很难创建和维持这样一种软件层，它能以一种易用的方式提供高层算法和定点软件实现之间的足够的抽象(abstraction）。

    图1：visteon公司动力系统的多目标建模架构。

    从浮点到定点架构的软件设计和接口会给开发过程带来其它问题，包括：

    1. 建立换算信息要花很长时间；

    2. 测试定点上溢和下溢是一件很繁琐的工作。每次数学运算都要求用最小和最大值进行分析和测试，才能满足上溢和下溢检查的需求；

    3. 人工设计和编码技术很容易出错。

    基于模型的多目标实现方法

    在20世纪90年代，visteon公司开始研究模型和自动代码生成在动力传动系统中的应用。调查结果使visteon公司决定从人工开发方法转向模型设计方法。这种方法的转换在过去六年中一直在进行，因为已有的手工编码生产模块需要根据要求逐步转换成simulink模型。在这段时间内也引入了real-time workshop embedded coder的自动代码生成功能。该功能已在产品ecu实现中用来从模型中自动产生代码。

    目前模型设计方法已在汽车产业中得到广泛使用，使用建模、仿真和自动代码生成的好处也已众所周知。visteon公司建立了完整的建模环境，可以帮助设计师使用多目标、自动代码生成方法快速部署不同的硬件架构。该方法需要利用外部数据字典来约束从模型架构生成的代码的格式和结构。

    模型设计环境

    多目标模型与数据类型无关。最初模型使用的数据类型是主机执行仿真时可用的最大字长度(例如双精度实数)。这样就提供了被建议算法的理想行为。如果行为能令人满意，就可以再增加特定的目标实现，使模型适合产品ecu的要求。

    图2：数据字典例子。

    为了使模型符合特定目标要求，需要将数据字典和特定硬件信息装载进matlab工作区。同时提供数据字典和基准通用模型的链接机制。自动化换算工具可以使转换和验证过程更加便利。自动化代码生成就是将定点设计翻译成产品代码的过程。接着visteon公司工程师将软硬件组件集成进最终的产品ecu中，以便今后进一步的验证和确认操作。

    图1给出了visteon公司动力系统使用的通用模型架构，并说明了如何使用多个数据字典实现特定目标细节。

    一旦行为令人满意，通用模型就被纳入visteon公司的配置管理系统中，并作为动力算法库中的一个组件放置在知识架上。工程师可以随时通过复用存储在算法库中的模型组件创建新的算法。

    模型设计工具

    simulink公司通过使用信号和参数数据对象支持面向数据字典的数据规范。可以利用加载进matlab工作区的外部数据字典确定数据对象。一旦开始仿真或代码生成，simulink或real-time workshop