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RT-EVENTS

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RT-EVENTS

Werkzeuge für die Echtzeitmodellierung

RT-EVENTS besteht aus Simulink-Werkzeugen für die Simulation in diskreten Zeitschritten hybrider Systeme mit dynamischen und diskreten, gegenüber dem Simulationstakt asynchronen Ereignissen. Es ermöglicht die Simulation hochfrequenter, in Zündimpulseinheiten und Regelungen der Leistungselektronik auftretender Modulationssignale.

Die RT-EVENTS-Blöcke beruhen auf einem festen Zeitschritt, sind also mit Simulink Coder, Embedded Coder und RT-LAB kompatibel und für Echtzeitanwendungen geeignet.


Produktmerkmale

Größere Präzision bei der separaten Simulation ereignisorientierter Systeme

  • Bei Ereignissen zwischen Abtastungen entstehende Fehler werden kompensiert
  • Die Genauigkeit hängt vom gewählten Zeitschritt hinsichtlich des Frequenzanteils von Dauersignalen ab
  • Simulation von Hochfrequenzmodulationssignalen von Regelungen der Leistungselektronik

Schnelle Simulation ereignisgesteuerter Systeme

  • Algorithmus mit festem Zeitschritt ohne Iteration
  • Schnellere Simulation als Algorithmen mit variablem Zeitschritt
  • Unterstützung verteilter Echtzeitsimulationen
  • Für präzise Echtzeitanwendungen zum Beispiel bei Hardware-in-the-Loop- oder Embedded Systems Simulationen geeignet
  • Kompatibel mit Simulink, Simulink Coder und Embedded Coder

Bedienung von RT-EVENTS

Die RT-EVENTS-Blöcke bieten eine Lösung für typische Probleme bei der Simulation ereignisorientierter Systeme:

Lange Simulationsdauer

  • Eine Simulation ereignisorientierter Systeme erfordert zeitaufwändige Algorithmen mit variablen Zeitschritten, die die Grenzen der aktuellen visuellen Simulationswerkzeuge wie Simulink aufzeigen
  • Codegeneratoren unterstützen keine Algorithmen mit variablem Zeitschritt

Ungenaue Echtzeitsimulation

  • Algorithmen mit variablem Zeitschritt eignen sich nicht für präzise Echtzeitsimulationen
  • Einschränkungen separater Simulationsalgorithmen
  • Ereignisorientierte Systeme erzeugen Fehler, wenn Ereignisse zwischen den Abtastungen auftreten
  • Die benötigten Abtastintervalle bzw. Latenzen der Reaktion auf Unterbrechungen sind kürzer als die vorgegebene zeitliche Auflösung bei kritischen Ereignissen (zum Beispiel 10 µs bei Verbrennungsmotoren)

Typische Anwendungen

Schnellere Simulation komplexer Hybridsysteme durch Verbinden dynamischer Systeme und diskreter Ereignisse
WEITERLESEN >

Komplexe Hybridsysteme

Solver mit variablem Zeitschritt haben den Nachteil, dass sie die Simulation komplexer Stromrichterregelungen erheblich verlangsamen. Solver mit festem Zeitschritt erhöhen zwar die Geschwindigkeit der Simulation, liefern jedoch wegen Verzögerungen durch diskrete Ereignisse (asynchron mit dem Simulationsschritt) gegenüber dem nächsten Simulationszyklus fehlerhafte Ergebnisse, woraus sich kumulierende Fehler und Phasenverschiebungen ergeben.

Echtzeitsimulation von Hybridsystemen
WEITERLESEN >

Elektro- und Hybridmobilität

Für die automatische Codegenerierung werden ausschließlich Solver mit festem Zeitschritt verwendet. Die Standard-Simulinksolver mit festem Zeitschritt ergeben Fehler, die anschließend auf Stromrichterregelungen angewendet werden; diese können kumulieren und Nullpunktfehler und erhebliche Phasenverschiebungen verursachen. Hier vergrößert RT-EVENTS durch einen Ausgleichsalgorithmus für diskrete Echtzeitereignisse die Präzision.

Echtzeitsimulation von Zündimpulseinheiten der Leistungselektronik
WEITERLESEN >

Leistungselektronik

Bei der RCP von Leistungselektroniksystemen kann die Umwandlung von Stellgrößen in Modulationssignale für zeitabhängige digitale Ausgänge eine echte Herausforderung darstellen. Wegen des Fehlens von Zeitinformationen führt die Verwendung von Standard-Simulink-Blöcken zu starken Schwankungen: in einer Simulation mit festem Zeitschritt im Bereich von 10 bis 100 µs lassen sich die Zündimpulse nicht präzise generieren. RT-Events gewährleistet präzisere Ergebnisse, indem es für jeden Schaltzustand genau diese Zeitinformationen über die Zeit- und Zustandsänderungen erzeugt.

Popular Resources

  • HYPERSIM-on-Demand

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