Definition und Konzept:
Model-Based Design (Modellbasierte Entwicklung) ist eine Softwareentwicklungs- und Ingenieurmethodik, die darauf abzielt, mathematische und grafische Modelle in den Mittelpunkt des gesamten Entwicklungsprozesses zu stellen. Anstatt zuerst Code zu schreiben und dann zu testen, wird bei Model-Based Design zuerst ein präzises Modell des Systems erstellt, simuliert, verifiziert und erst dann daraus der ausführbare Code generiert.
Das Hauptziel ist es, die Entwicklungsprozesse zu beschleunigen, Fehler frühzeitig zu erkennen (bereits in der Designphase), die Qualität zu verbessern und die Komplexität bei der Entwicklung von komplexen Steuerungssystemen zu beherrschen.
Phasen des Model-Based Design:
- Modellierung: Erstellung eines ausführbaren Modells des Systems (z.B. Regelstrecke, Regler, Maschine) mit geeigneter Software (z.B. Simulink, Modelica).
- Simulation: Virtuelles Testen des Systemverhaltens unter verschiedenen Bedingungen im Modell.
- Verifikation und Validierung (V&V): Überprüfung, ob das Modell die Anforderungen erfüllt und korrekt funktioniert.
- Automatische Code-Generierung: Generierung von optimiertem C-Code, SPS-Code (Strukturierter Text) oder Hardware-Beschreibungssprachen direkt aus dem Modell.
- Hardware-in-the-Loop (HiL) / Software-in-the-Loop (SiL): Testen des generierten Codes mit simulierter oder realer Hardware.
- Deployment: Bereitstellung des generierten Codes auf dem Zielsystem.
Relevanz in der Automatisierungstechnik:
Model-Based Design ist ein Schlüsselansatz für die Entwicklung anspruchsvoller Automatisierungslösungen:
- Regelungstechnik: Design und Optimierung komplexer Regelalgorithmen (z.B. für Motoren, Prozesse).
- Motion Control: Entwicklung und Verifikation von Bahnplanungen, Kinematiken und Synchronisationsalgorithmen für Roboter und CNC-Maschinen.
- Virtuelle Inbetriebnahme (Virtual Commissioning): Der digitale Zwilling der Maschine kann mit dem realen SPS-Code getestet werden.
- Sicherheitsfunktionen: Simulation und Verifikation von Sicherheitslogik.
- Kürzere Entwicklungszeiten: Fehler werden früher erkannt, was den Zeitaufwand reduziert.
- Qualität und Zuverlässigkeit: Erhöht die Qualität der Software und die Zuverlässigkeit des Systems.
- Systemverständnis: Modelle helfen, komplexe Zusammenhänge zu verstehen.
Softwaretools wie MATLAB/Simulink, ANSYS, COMSOL Multiphysics und Beckhoff TwinCAT mit ihren Integrationsmöglichkeiten sind zentrale Werkzeuge für Model-Based Design.
→ Siehe auch: MATLAB/Simulink, MATLAB/Simulink-Integration, Digitaler Zwilling, Virtual Commissioning, Simulation, Regelungstechnik
