CN111985102A - 一种多源异构模型分布式集成仿真方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多源异构模型分布式集成仿真方法及系统，是通过服务器调用与之相连接的多个客户终端所提供的仿真模型来进行仿真；其中，服务器中设有控制服务模块和仿真服务模块；客户终端中设有客户控制端、加载FMU通信控件的仿真模型/仿真工具；控制服务模块利用网络通信协议发送远程控制指令给各客户控制端，客户控制端接收指令后向仿真模型/仿真工具发送运行指令或状态反馈信息。本发明提供的多源异构模型分布式集成仿真方法及系统，能快速实现多个不同仿真软件之间的协同与联合仿真，在充分利用计算硬件资源的同时也实现了对多仿真模型不同时间尺度的拆分，有效地提高了仿真速率。

Description

一种多源异构模型分布式集成仿真方法及系统

技术领域

本发明属于集成仿真技术领域，涉及一种多源异构模型分布式集成仿真方法及系统。

背景技术

当前多源异构模型集成仿真技术中，国外机构采取的解决方案主要是分布式仿真，如美国ChiasTek公司的CosiMate软件和德国TLK-ThermoGmbH公司的TISC软件。国外机构在处理多源异构模型集成仿真时普遍采用针对集成仿真所涉及的特定版本的仿真软件(商业或开源)进行二次开发，编制出与其定义的数据服务所匹配的控件，进而完成多源异构模型的集成仿真；国内的一些机构为了摆脱国外仿真软件公司的限制，主流的解决方法是将在商业工具中搭建的仿真模型导出为FMU文件(Co-Simulation格式，FMU文件自带求解器)，然后将所有FMU文件加载在仿真平台上进行分布式集成仿真，如苏州同元软控公司的Mworks软件和世冠科技公司的GCair软件。

综上，无论是国内集成FMU文件的方法，还是国外普遍采用的以软件二次开发为基础的集成成仿真方式，都能够实现多源异构模型的集成仿真，然而这两种方法的缺陷也是显而易见的。国外机构所采用方法的最大缺点是：一方面，集成仿真涉及到的每一款仿真软件都必须进行至少一次二次开发，工作量巨大，其结果就是软件成本居高不下；另一方面，当仿真软件版本升级，已有的的集成仿真客户端控件可能失效，需要重新开发，工作量也很大，给集成仿真软件的使用、维护及售后带来麻烦。

国内机构所采用方法的主要不足在于：一方面，考虑到商用仿真软件为了维护其知识产权与商业利益，普遍对导出FMU文件这一功能支持较差，尤其是自带求解器的Co-Simulation格式FMU模型，这在FMI标准的官网“www.fmi-standard.org”中显而易见；另一方面，集成不同工具来源的求解器会带来兼容性问题，大量的仿真测试已经表明这会导致仿真效率显著下降，进而失去分布式仿真的核心优势。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种多源异构模型分布式集成仿真方法及系统，适用于大规模、复杂系统多源异构模型的统一调度和并行求解，有效地对不同商业仿真工具进行分布式集成仿真。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种多源异构模型分布式集成仿真方法，是通过服务器调用与之相连接的多个客户终端所提供的仿真模型来进行仿真；

其中，服务器中设有控制服务模块和仿真服务模块；客户终端中设有客户控制端、加载FMU通信控件的仿真模型/仿真工具；控制服务模块利用网络通信协议发送远程控制指令给各客户控制端，客户控制端接收指令后向仿真模型/仿真工具发送运行指令或状态反馈信息；

在进行仿真时，控制服务模块与客户控制端之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端控制仿真模型/仿真工具运行；仿真服务模块通过FMU通信控件与多个客户终端的仿真模型/仿真工具进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

所述控制服务模块设置包括起始/终止时间、分布式网络中包含客户端个数、不同客户端的端口号在内的仿真参数，并在仿真开始之前输入；在分布式仿真网络开始运算前，仿真服务模块将首先读取仿真参数，而后检查仿真参数是否与客户终端相匹配，如果匹配则正式开始求解计算；如果不匹配，将报错并提示错误信息。

所述的仿真服务模块包括中央数据池、仿真时钟同步模块、网络表解析模块和仿真软总线；

其中，中央数据池统一存储各个客户终端发送的通信数据；在每一个通信时刻仿真模型/仿真工具会通过FMU通信控件向中央数据池发送预先约定好的仿真数据，同时中央数据池也根据数据交互协议，通过FMU通信控件向各个仿真模型/仿真工具发送其所需要的数据；

仿真时钟同步模块，对各个客户终端中的仿真模型/仿真工具进行求解时间同步性的控制，以确保在任意通信时刻上所有仿真模型/仿真工具都能够同时被暂停、挂起或交互数据，并且同时开始下一通信时间步的求解；

网络表解析模块，记录所有仿真模型/仿真工具的数据和信息，包括参数设置、积分初值、模型名称、通信步长、启停时间、服务器IP和端口信息。

仿真软总线，用于加载仿真工程数据、控制仿真进程、调整参数和初值。

在仿真开始之前，控制服务模块先通过仿真软总线读取各个客户控制端的信息；然后经由网络表解析模块对信息进行解读和处理，处理结束后开始分布式仿真，由仿真时钟同步模块保证其同步性；

当客户终端都运行到第一个通信时刻时，控制服务模块判断是否所有客户控制端都发出了到达通信时刻的信息，如果尚有未到达的客户终端，则先到达的客户终端经由客户控制端被挂起、暂停；如果所有客户控制端都给控制服务模块发出了到达信息，控制服务模块则按照预先约定的数据交互协议进行数据传递；先将各个仿真模型/仿真工具经FMU通信控件发出的数据经由仿真软总线传递到中央数据池，再将各个仿真模型/仿真工具所需要的数据经由中央数据池经仿真软总线、FMU通信控件传递到各个仿真模型/仿真工具；数据传递结束后，控制服务模块向所有客户控制端发出继续仿真指令，继续进行分布式仿真，直到到达下一个通信时刻。

所述的FMU通信控件由modelica语言编制并遵守FMI接口协议，支持FMI接口协议的仿真模型/仿真工具加载FMU通信控件后，通过与仿真服务模块的数据同步参与多个异构模型间的集成仿真；

FMU通信控件的通讯配置调节包括输入/输出变量名、IP地址、端口号。

所述客户控制端接收控制服务模块发送的仿真指令，并判断仿真模型/仿真工具当前仿真进行状态，控制其完成相应的仿真计算；客户控制端还随时判断当前仿真模型/仿真工具的执行结果，并将信息反馈给控制服务模块。

在进行仿真时可按照特征时间尺度和“PPS”对仿真模型进行拆分；

其中按照特征时间尺度的拆分为：将时间尺度差别大的特征值所对应的微分方程组进行解耦，将其拆分为两个单独的微分方程组进行求解，然后在需要同步的时刻再进行耦合；

根据“PPS”对模型进行拆分即根据单步算力负载进行拆分：若每一个积分步长中计算过程复杂、计算耗时大，则认为该系统具有较大的“单步算力负载；将模型的“PPS”均匀分布在所有模型中，以提高决定分布式仿真效率的最慢的客户终端的运行速度。

本发明还提出一种多源异构模型分布式集成仿真系统，包括：

服务器和若干个与之连接的客户终端；

所述服务器包括控制服务模块和仿真服务模块；

所述客户终端包括客户控制端、FMU通信控件和仿真模型/仿真工具，客户控制端接收控制服务模块的指令控制仿真模型/仿真工具的运行；所述FMU通信控件遵守FMI接口协议；

所述控制服务模块与客户控制端之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端控制仿真模型/仿真工具运行；仿真服务模块通过FMU通信控件与多个客户终端的仿真模型/仿真工具进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

所述控制服务模块利用网络通信协议发送远程控制指令给客户控制端；客户控制端控制仿真模型/仿真工具包括启动、运行、关闭在内的状态，并向其发送仿真模型/仿真工具的状态反馈信息；

仿真模型/仿真工具接收客户控制端控制指令并执行相应操作，完成规定的操作后向客户控制端发送操作后的状态信息；所述的FMU通信控件由modelica语言编制并遵守FMI接口协议，支持FMI接口协议的仿真模型/仿真工具加载FMU通信控件后，通过与仿真服务模块的数据同步参与多个异构模型间的集成仿真。

所述的仿真服务模块包括中央数据池、仿真时钟同步模块、网络表解析模块和仿真软总线；

其中，中央数据池统一存储各个客户终端发送的通信数据；在每一个通信时刻仿真模型/仿真工具会通过FMU通信控件向中央数据池发送预先约定好的仿真数据，同时中央数据池也根据数据交互协议，通过FMU通信控件向各个仿真模型/仿真工具发送其所需要的数据；

仿真时钟同步模块，对各个客户终端中的仿真模型/仿真工具进行求解时间同步性的控制，以确保在任意通信时刻上所有仿真模型/仿真工具都能够同时被暂停、挂起或交互数据，并且同时开始下一通信时间步的求解；

网络表解析模块，记录所有仿真模型/仿真工具的数据和信息，包括参数设置、积分初值、模型名称、通信步长、启停时间、服务器IP和端口信息。

仿真软总线，用于加载仿真工程数据、控制仿真进程、调整参数和初值。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明提供的多源异构模型分布式集成仿真方法及系统，能快速实现多个不同仿真软件之间的协同与联合仿真，在充分利用计算硬件资源的同时也实现了对多仿真模型不同时间尺度的拆分，有效地提高了仿真速率，为大规模复杂系统多学科集成仿真提供了一种有效的解决途径。

对比当前国、内外多源异构模型分布式集成仿真技术，本发明所提出的基于通用FMU客户端通信控件的分布式集成仿真技术优势巨大：首先，越来越多的商业仿真软件都选择支持FMI接口协议，这是仿真领域的趋势和潮流，从商业利益和知识产权保护角度考虑各软件厂商显然更愿意支持FMU导入功能而不是导出，这意味着更多的潜在仿真工具可以参与到集成仿真中来，本方法有着更广阔的应用前景；其次，采用通用的FMU客户端通信控件可以避免针对不同仿真工具的二次开发工作，开发难度和工作量明显减少，研发成本显著下降；再次，仿真软件的升级对开展集成仿真不会带来任何影响，避免了客户端控件返工维护；最后，本发明允许用户在擅长的仿真工具中更轻松地完成建模、仿真与分析，最大限度地保留了各仿真软件在其擅长的学科领域的优势。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为标准化性能测试(SP-Test)方案示意图；

图3为在AMESim中进行计算“PPS”模块示意图；

图4为在simulink中进行计算的刚性方程模型示意图；

图5为SP-Test-3中解耦后微分方程模型示意图；

图6为SP-Test-2中的DSE服务器端运行环境示意图；

图7为标准化性能测试结果柱状统计图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步详细描述，所述是对本发明的解释而不是限定。

参见图1，一种多源异构模型分布式集成仿真方法，是通过服务器1调用与之相连接的多个客户终端2所提供的仿真模型来进行仿真；

其中，服务器1中设有控制服务模块101和仿真服务模块102；客户终端2中设有客户控制端201、加载FMU通信控件的仿真模型/仿真工具202；控制服务模块101利用网络通信协议发送远程控制指令给各客户控制端201，客户控制端201接收指令后向仿真模型/仿真工具202发送运行指令或状态反馈信息；

在进行仿真时，控制服务模块101与客户控制端201之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端201控制仿真模型/仿真工具202运行；仿真服务模块102通过FMU通信控件与多个客户终端2的仿真模型/仿真工具202进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

进一步的，所述控制服务模块101设置包括起始/终止时间、分布式网络中包含客户端个数、不同客户端的端口号在内的仿真参数，并在仿真开始之前输入；在分布式仿真网络开始运算前，仿真服务模块102将首先读取仿真参数，而后检查仿真参数是否与客户终端相匹配，如果匹配则正式开始求解计算；如果不匹配，将报错并提示错误信息。

具体的，所述的仿真服务模块102包括中央数据池、仿真时钟同步模块、网络表解析模块和仿真软总线；

其中，中央数据池统一存储各个客户终端发送的通信数据；在每一个通信时刻仿真模型/仿真工具202会通过FMU通信控件向中央数据池发送预先约定好的仿真数据，同时中央数据池也根据数据交互协议，通过FMU通信控件向各个仿真模型/仿真工具202发送其所需要的数据；

仿真时钟同步模块，对各个客户终端中的仿真模型/仿真工具202进行求解时间同步性的控制，以确保在任意通信时刻上所有仿真模型/仿真工具202都能够同时被暂停、挂起或交互数据，并且同时开始下一通信时间步的求解；

网络表解析模块，记录所有仿真模型/仿真工具202的数据和信息，包括参数设置、积分初值、模型名称、通信步长、启停时间、服务器IP和端口信息。

仿真软总线，用于加载仿真工程数据、控制仿真进程、调整参数和初值。

在仿真开始之前，控制服务模块101先通过仿真软总线读取各个客户控制端201的信息；然后经由网络表解析模块对信息进行解读和处理，处理结束后开始分布式仿真，由仿真时钟同步模块保证其同步性；

当客户终端2都运行到第一个通信时刻时，控制服务模块101判断是否所有客户控制端201都发出了到达通信时刻的信息，如果尚有未到达的客户终端，则先到达的客户终端经由客户控制端201被挂起、暂停；如果所有客户控制端201都给控制服务模块101发出了到达信息，控制服务模块101则按照预先约定的数据交互协议进行数据传递；先将各个仿真模型/仿真工具202经FMU通信控件发出的数据经由仿真软总线传递到中央数据池，再将各个仿真模型/仿真工具202所需要的数据经由中央数据池经仿真软总线、FMU通信控件传递到各个仿真模型/仿真工具202；数据传递结束后，控制服务模块101向所有客户控制端201发出继续仿真指令，继续进行分布式仿真，直到到达下一个通信时刻。

进一步的，所述的FMU通信控件由modelica语言编制并遵守FMI接口协议，支持FMI接口协议的仿真模型/仿真工具202加载FMU通信控件后，通过与仿真服务模块102的数据同步参与多个异构模型间的集成仿真；

FMU通信控件的通讯配置调节包括输入/输出变量名、IP地址、端口号。

具体的，所述客户控制端201接收控制服务模块101发送的仿真指令，并判断仿真模型/仿真工具202当前仿真进行状态，控制其完成相应的仿真计算；客户控制端201还随时判断当前仿真模型/仿真工具202的执行结果，并将信息反馈给控制服务模块101。

其中，客户控制端201可以接收控制服务模块101的仿真指令，判断当前仿真进行状态，如暂停、挂起、结束、开始等，进而控制仿真模型/仿真工具202完成相应的仿真计算；同时，客户控制端201随时判断当前仿真模型/仿真工具202的执行结果，如是否完成当前通信步的运算、数据交互是否正常、是否可以开始进行下一通信步长的运算等，并将信息反馈给控制服务模块101。

本发明在进行仿真时可按照特征时间尺度和“PPS”对仿真模型进行拆分；

其中按照特征时间尺度的拆分为：将时间尺度差别大的特征值所对应的微分方程组进行解耦，将其拆分为两个单独的微分方程组进行求解，然后在需要同步的时刻再进行耦合；

具体的：将特别大的特征值所对应的微分方程组和特别小的特征值所对应的微分方程组进行解耦，拆分为两个单独的微分方程组进行求解。从工程角度来说，一般是将高频的模型和低频的模型尽量拆开，避免同一个模型中既包含高频仿真模型又包含低频仿真模型，比如电力电子模型尽可能避免和传热模型同时在一套仿真环境中构建，再比如液压模型尽量避免和电源模型同时出现在一个仿真模型中。

根据“PPS”对模型进行拆分即根据单步算力负载进行拆分：若每一个积分步长中计算过程复杂、计算耗时大，则认为该系统具有较大的“单步算力负载；将模型的“PPS”均匀分布在所有模型中，以提高决定分布式仿真效率的最慢的客户终端的运行速度。

具体的，单步算力负载(PPS，PayloadPerStep)，其意义是：每一个积分步所带来的计算资源负载，这是一个相对量，因为每个计算平台的计算能力不同。如果每一个积分步长中计算过程复杂、计算耗时大，那么就认为该系统具有较大的“单步算力负载”。由于分布式仿真的效率取决于最慢的客户终端运行速度，所以理想情况是将模型的“PPS”均匀分布在所有模型中。

相应的，本发明提出一种多源异构模型分布式集成仿真系统，包括：

服务器1和若干个与之连接的客户终端2；

所述服务器1包括控制服务模块101和仿真服务模块102；

所述客户终端2包括客户控制端201、FMU通信控件和仿真模型/仿真工具202，客户控制端201接收控制服务模块101的指令控制仿真模型/仿真工具202的运行；所述FMU通信控件遵守FMI接口协议；

所述控制服务模块101与客户控制端201之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端201控制仿真模型/仿真工具202运行；仿真服务模块102通过FMU通信控件与多个客户终端2的仿真模型/仿真工具202进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

具体的，一种多源异构模型分布式集成仿真系统，其组成包含：服务器1和若干个与之连接的客户终端2；所述服务器1包括控制服务模块101和仿真服务模块102；

所述客户终端2均包括客户控制端201和含有FMU通信控件的仿真模型/仿真工具202；

所述控制服务模块101利用网络通信协议发送远程控制指令给客户控制端201，控制含有FMU通信控件的仿真模型/仿真工具202进行启动，运行，关闭等功能，并从客户控制端201获取相应状态反馈信息；

所述仿真服务模块102利用网络通信协议与含有FMU通信控件的仿真模型/仿真工具202建立通信连接，解析基于FMI接口协议的FMU通信控件的输入数据并存入中央数据池；发送仿真模型/仿真工具202所请求的数据，并负责多个客户终端2间的数据同步；

所述客户控制端201利用网络通信协议接收控制服务模块101发送的远程控制指令，并用于控制含有FMU通信控件的仿真模型及其仿真工具202；从仿真模型/仿真工具202获取状态反馈信息，发送给控制服务模块101；

所述FMU通信控件，是利用modelica语言编制并遵守FMI接口协议，这样做的好处是所有支持FMI接口协议的仿真软件只需导入该FMU通信控件，就可以参与多个多来源不同仿真环境异构模型间的集成仿真。

本发明的分布式仿真的优势体现在充分利用计算硬件资源的同时也允许建模人员按照特征时间尺度对仿真模型进行合理拆分，降低了方程组刚性，使方程组更易收敛，提高了仿真速率，为大规模复杂系统多学科集成仿真提供了一种可行的途径。

下面给出具体的实施例。

实施例1

一种多源异构模型分布式集成仿真的实现方法，包括以下步骤：

步骤1)在服务器1中部署控制服务模块101和仿真服务模块102；

步骤2)在客户终端2中部署客户控制端201并启动；

步骤3)在仿真模型(如simulationX模型、AMESim模型或MATLAB/simulink模型等)中加载FMU通信控件并配置输入/输出变量名、IP地址、端口号等，形成加载FMU通信控件的仿真模型/仿真工具202；

步骤4)启动仿真服务模块102，监听端口，等待含有FMU通信控件的仿真模型及其仿真工具202连接请求；

步骤5)启动控制服务模块101，发送控制指令到客户控制端201，进而仿真模型/仿真工具202运行；

步骤6)仿真服务模块102与仿真模型/仿真工具202通过FMU通信控件进行数据分发和数据同步。

下面给出一个具体的仿真实施例。

影响系统仿真效率的主要原因是：当同时出现刚性方程和较高的“PPS”这两个特征时，仿真效率必然显著下降。一方面，较高的“PPS”客观上消耗了计算资源，而刚性方程又约束了求解步长必须很小，两者综合一定导致仿真模型效率低下。因此，构建一个性能测试模型，分别从“大刚性”和“高PPS”两个方面来考虑。

一方面，引入“大刚性”，可构建如下方程组：

上述方程共有3个特征值：

随着时间t的推进，3个特征值的变化如表1所示：

表1特征值随时间的变化

时间	λ<sub>1</sub>	λ<sub>2</sub>	λ<sub>3</sub>
				t＝0s	0	0	-0.04
t＝1e-2s	0	-0.36	-2180
				t＝100s	0	-0.0048	-4240
t＝+∞s	0	0	-1e4

可以看出，上述方程随时间推进刚性不断增加，可以作为构建测试模型的素材。

另一方面，引入“高PPS”，可以利用多重循环模拟复杂数值算法。分别构造3个变量a、b、c，其模型伪码计算过程如下：

考虑到测试的时间成本，三个模拟“高PPS”模块循环次数不能太多，测试中只考虑了三重循环嵌套。将a、b、c三个变量和刚性方程结合，最终得到了性能测试模型：

上述测试模型同时具有“大刚性”和“高PPS”的特点，同时a、b、c三个变量虽然都与刚性方程耦合但实际上并不影响其特性(都和0相乘)。此外，给a、b、c赋不同的值和不同的循环体，以模拟三个不同的“PPS”算法。

标准化性能测试(SP-Test)方案如图2所示。

各种测试方案技术状态如表2所示。

表2标准化性能测试(SP-Test)方案技术状态描述

测试名称	测试目的
		SP-Test-0	测试仿真耗时(T<sub>0</sub>)，作为比较基准
SP-Test-1	测试仿真耗时(T<sub>1</sub>)，得到与基准的比值T<sub>1</sub>/T<sub>0</sub>
		SP-Test-2	测试仿真耗时(T<sub>2</sub>)，得到与基准的比值T<sub>2</sub>/T<sub>0</sub>
SP-Test-3	测试仿真耗时(T<sub>3</sub>)，得到与基准的比值T<sub>3</sub>/T<sub>0</sub>

如上述方案，分别安排了4组测试：SP-Test-0、SP-Test-1、SP-Test-2和SP-Test-3。

SP-Test-0测试为基准测试，用一台计算机，运行一个MATLAB环境(2014a及以上版本)，同时求解刚性微分方程和三个“PPS”模块。统计运行时间(通过在simulink模块属性回调函数中加入“tic-toc”命令实现)，执行200s仿真任务，求解结束后可得到仿真耗时T0。

基准测试结束后，执行SP-Test-1测试。在一台(或多台)计算机上运行一个MATLAB环境(2014a及以上版本)和2个AMESim(16及以上)。一方面，用MATLAB同时求解刚性微分方程和一个“PPS”模块，2个AMESim环境各承担一个“PPS”模块的求解，所有仿真环境均利用DSE进行分布式同步求解。统计运行时间，执行200s仿真任务，求解结束后可得到仿真耗时T1。最终得到T1/T0。各类测试耗时与基础测试耗时之比称为“效率比”。

SP-Test-1测试结束后，执行SP-Test-2测试。在一台(或多台)计算机上运行一个MATLAB环境(2014a及以上版本)和3个AMESim(15及以上)。用MATLAB同时求解刚性微分方程和一个“PPS”模块，3个AMESim环境各承担一个“PPS”模块的求解，所有仿真环境均利用DSE进行分布式同步求解。统计运行时间，执行200s仿真任务，求解结束后可得到仿真耗时T2。从而得到效率比T2/T0。

SP-Test-2测试结束后，执行SP-Test-3测试。首先将刚性微分方程拆分，将刚性微分方程拆分为：

在在一台(或多台)计算机上运行一个MATLAB环境(2014a及以上版本)，3个AMESim环境(15及以上版本)和SimulationX(3.9及以上版本)。用MATLAB求解微分方程(8)，3个AMESim各自承担一个“PPS”模块的求解，用SimulationX求解微分方程(9)，所有电脑利用DSE进行分布式同步求解。统计运行时间，执行200s仿真任务，求解结束后可得到仿真耗时T2。得到效率比T3/T0。

测试过程中为便于称呼，将SP-Test-0简称为“基础测试”，将SP-Test-1简称为“半分布测试”，将SP-Test-2简称为“全分布测试”，将SP-Test-0简称为“降刚度测试”。通过这些测试，可以定量地得到DSE对典型复杂系统求解效率的提升幅度，当后续DSE进行改版或升级时也可以定量给出DSE性能的变化。

SP-Test各模块配套如表3所示。

表3分布式仿真环境配套表

分别开展了SP-Test-0、SP-Test-1、SP-Test-2和SP-Test-3共计四组测试，测试过程示意如图3、图4、图5、图6所示。

所有测试结束后，测试结果汇总如表4所示。

表4标准化性能测试结果汇总

测试名称	技术状态	测试结果	效率比
				SP-Test-0	基础测试	T<sub>0</sub>＝3.73e4s(～10.36小时)	---
SP-Test-1	半分布测试	T<sub>1</sub>＝1.69e4s(～4.7小时)	T<sub>1/</sub>T<sub>0</sub>＝0.4531
				SP-Test-2	全分布测试	T<sub>2</sub>＝4.21e3s(～1.17小时)	T<sub>2/</sub>T<sub>0</sub>＝0.1129
SP-Test-3	降刚度测试	T<sub>3</sub>＝3.91e3s(～1.09小时)	T<sub>3/</sub>T<sub>0</sub>＝0.1048

半分布测试中，求解速度最慢的是simulink运算的刚性微分方程+一个“PPS”模块，整个并行仿真速率受限于此。但是引入分布式仿真的解决方案之后，可以看出计算效率有了显著的提高。

全分布测试中，求解速度最慢的是AMESim环境运行的“PPS”模块，并行仿真的速率取决于每个“PPS”模块的解算效率。将所有“PPS”解耦出去之后，模型的求解效率进一步提升，较“基础测试”效率提高了一个数量级。

降刚度测试中，虽然将微分方程进一步拆分，但是由于求解的短板已经不再是方程刚性，而是三个“PPS”模块，这在前一个测试(全分布测试)中已经有所体现，所以将刚性测试对性能的提升非常有限。如果要进一步提高计算效率，需要针对最慢的“PPS”进行拆分。

标准化性能测试中不同技术状态对性能的提升如图7所示。可以看出，如果不对“PPS”做进一步处理，那么分布式仿真的效率提升幅度最高约为89.5％。

以上给出的实施例是实现本发明较优的例子，本发明不限于上述实施例。本领域的技术人员根据本发明技术方案的技术特征所做出的任何非本质的添加、替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，是通过服务器(1)调用与之相连接的多个客户终端(2)所提供的仿真模型来进行仿真；

其中，服务器(1)中设有控制服务模块(101)和仿真服务模块(102)；客户终端(2)中设有客户控制端(201)、加载FMU通信控件的仿真模型/仿真工具(202)；控制服务模块(101)利用网络通信协议发送远程控制指令给各客户控制端(201)，客户控制端(201)接收指令后向仿真模型/仿真工具(202)发送运行指令或状态反馈信息；

在进行仿真时，控制服务模块(101)与客户控制端(201)之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端(201)控制仿真模型/仿真工具(202)运行；仿真服务模块(102)通过FMU通信控件与多个客户终端(2)的仿真模型/仿真工具(202)进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

2.如权利要求1所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，所述控制服务模块(101)设置包括起始/终止时间、分布式网络中包含客户端个数、不同客户端的端口号在内的仿真参数，并在仿真开始之前输入；在分布式仿真网络开始运算前，仿真服务模块(102)将首先读取仿真参数，而后检查仿真参数是否与客户终端相匹配，如果匹配则正式开始求解计算；如果不匹配，将报错并提示错误信息。

3.如权利要求1或2所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，所述的仿真服务模块(102)包括中央数据池、仿真时钟同步模块、网络表解析模块和仿真软总线；

其中，中央数据池统一存储各个客户终端发送的通信数据；在每一个通信时刻仿真模型/仿真工具(202)会通过FMU通信控件向中央数据池发送预先约定好的仿真数据，同时中央数据池也根据数据交互协议，通过FMU通信控件向各个仿真模型/仿真工具(202)发送其所需要的数据；

仿真时钟同步模块，对各个客户终端中的仿真模型/仿真工具(202)进行求解时间同步性的控制，以确保在任意通信时刻上所有仿真模型/仿真工具(202)都能够同时被暂停、挂起或交互数据，并且同时开始下一通信时间步的求解；

网络表解析模块，记录所有仿真模型/仿真工具(202)的数据和信息，包括参数设置、积分初值、模型名称、通信步长、启停时间、服务器IP和端口信息。

仿真软总线，用于加载仿真工程数据、控制仿真进程、调整参数和初值。

4.如权利要求3所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，在仿真开始之前，控制服务模块(101)先通过仿真软总线读取各个客户控制端(201)的信息；然后经由网络表解析模块对信息进行解读和处理，处理结束后开始分布式仿真，由仿真时钟同步模块保证其同步性；

当客户终端(2)都运行到第一个通信时刻时，控制服务模块(101)判断是否所有客户控制端(201)都发出了到达通信时刻的信息，如果尚有未到达的客户终端，则先到达的客户终端经由客户控制端(201)被挂起、暂停；如果所有客户控制端(201)都给控制服务模块(101)发出了到达信息，控制服务模块(101)则按照预先约定的数据交互协议进行数据传递；先将各个仿真模型/仿真工具(202)经FMU通信控件发出的数据经由仿真软总线传递到中央数据池，再将各个仿真模型/仿真工具(202)所需要的数据经由中央数据池经仿真软总线、FMU通信控件传递到各个仿真模型/仿真工具(202)；数据传递结束后，控制服务模块(101)向所有客户控制端(201)发出继续仿真指令，继续进行分布式仿真，直到到达下一个通信时刻。

5.如权利要求1或2所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，所述的FMU通信控件由modelica语言编制并遵守FMI接口协议，支持FMI接口协议的仿真模型/仿真工具(202)加载FMU通信控件后，通过与仿真服务模块(102)的数据同步参与多个异构模型间的集成仿真；

FMU通信控件的通讯配置调节包括输入/输出变量名、IP地址、端口号。

6.如权利要求5所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，所述客户控制端(201)接收控制服务模块(101)发送的仿真指令，并判断仿真模型/仿真工具(202)当前仿真进行状态，控制其完成相应的仿真计算；客户控制端(201)还随时判断当前仿真模型/仿真工具(202)的执行结果，并将信息反馈给控制服务模块(101)。

7.如权利要求1所述的多源异构模型分布式集成仿真方法，其特征在于，在进行仿真时可按照特征时间尺度和“PPS”对仿真模型进行拆分；

其中按照特征时间尺度的拆分为：将时间尺度差别大的特征值所对应的微分方程组进行解耦，将其拆分为两个单独的微分方程组进行求解，然后在需要同步的时刻再进行耦合；

根据“PPS”对模型进行拆分即根据单步算力负载进行拆分：若每一个积分步长中计算过程复杂、计算耗时大，则认为该系统具有较大的“单步算力负载；将模型的“PPS”均匀分布在所有模型中，以提高决定分布式仿真效率的最慢的客户终端的运行速度。

8.一种多源异构模型分布式集成仿真系统，其特征在于，包括：

服务器(1)和若干个与之连接的客户终端(2)；

所述服务器(1)包括控制服务模块(101)和仿真服务模块(102)；

所述客户终端(2)包括客户控制端(201)、FMU通信控件和仿真模型/仿真工具(202)，客户控制端(201)接收控制服务模块(101)的指令控制仿真模型/仿真工具(202)的运行；所述FMU通信控件遵守FMI接口协议；

所述控制服务模块(101)与客户控制端(201)之间通讯进行仿真过程管理；由客户控制端(201)控制仿真模型/仿真工具(202)运行；仿真服务模块(102)通过FMU通信控件与多个客户终端(2)的仿真模型/仿真工具(202)进行数据分发和数据同步，实现多源异构模型分布式集成仿真。

9.如权利要求8所述的多源异构模型分布式集成仿真系统，其特征在于，

所述控制服务模块(101)利用网络通信协议发送远程控制指令给客户控制端(201)；客户控制端(201)控制仿真模型/仿真工具(202)包括启动、运行、关闭在内的状态，并向其发送仿真模型/仿真工具(202)的状态反馈信息；

仿真模型/仿真工具(202)接收客户控制端(201)控制指令并执行相应操作，完成规定的操作后向客户控制端(201)发送操作后的状态信息；所述的FMU通信控件由modelica语言编制并遵守FMI接口协议，支持FMI接口协议的仿真模型/仿真工具(202)加载FMU通信控件后，通过与仿真服务模块(102)的数据同步参与多个异构模型间的集成仿真。

10.如权利要求8所述的多源异构模型分布式集成仿真系统，其特征在于，所述的仿真服务模块(102)包括中央数据池、仿真时钟同步模块、网络表解析模块和仿真软总线；

其中，中央数据池统一存储各个客户终端发送的通信数据；在每一个通信时刻仿真模型/仿真工具(202)会通过FMU通信控件向中央数据池发送预先约定好的仿真数据，同时中央数据池也根据数据交互协议，通过FMU通信控件向各个仿真模型/仿真工具(202)发送其所需要的数据；

仿真时钟同步模块，对各个客户终端中的仿真模型/仿真工具(202)进行求解时间同步性的控制，以确保在任意通信时刻上所有仿真模型/仿真工具(202)都能够同时被暂停、挂起或交互数据，并且同时开始下一通信时间步的求解；

网络表解析模块，记录所有仿真模型/仿真工具(202)的数据和信息，包括参数设置、积分初值、模型名称、通信步长、启停时间、服务器IP和端口信息。

仿真软总线，用于加载仿真工程数据、控制仿真进程、调整参数和初值。

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