多目標建模是一種電子控制單元(ECU)開發技術，它采用了基于模型的設計方法和自動嵌入式代碼生成技術。利用多目標建模技術可以為各種嵌入式DSP、微處理器和微控制器建立算術模型，并實現代碼的自動生成。軟件開發人員也因此可以節省許多時間和精力，因為他們不再需要為每個嵌入式目標器件編寫、測試和重編代碼。 

　　在這方面，Visteon公司正在使用多目標建模技術開發動力控制系統。他們的方法以數據字典的創建為基礎，而數據字典用來控制模型仿真和嵌入式代碼生成時使用的數據類型。利用這種方法可以仿真設計思路，并根據各種嵌入式處理器選項試驗各種處理器的算法功能。仿真環境有助于設計師在軟件實現前就確定數據分辨率和量化對系統性能的影響。一旦選好了合適的嵌入式處理器，代碼就能自動生成和創建，并被集成進產品ECU。仿真和代碼生成環境由MathWorks公司的Simulink及Real-Time Workshop Embedded Coder提供。本文將介紹使用多目標建模方法開發動力ECU的技術、工具以及因此帶來的好處。 

　　人工的多目標實現方法 

　　支持各種硬件架構的傳統方法是人工開發代碼。這些代碼接口方便，并且很容易從一種架構改成另一種架構。這種方法的挑戰是，工程師很難將他們的浮點算法轉換成定點設計。轉換過程要求提供各種變量和參數的換算系數和其它定點信息。另外，也很難創建和維持這樣一種軟件層，它能以一種易用的方式提供高層算法和定點軟件實現之間的足夠的抽象(abstraction）。

　　從浮點到定點架構的軟件設計和接口會給開發過程帶來其它問題，包括：

　　1. 建立換算信息要花很長時間；

　　2. 測試定點上溢和下溢是一件很繁瑣的工作。每次數學運算都要求用最小和最大值進行分析和測試，才能滿足上溢和下溢檢查的需求；

　　3. 人工設計和編碼技術很容易出錯。

　　基于模型的多目標實現方法

　　在20世紀90年代，Visteon公司開始研究模型和自動代碼生成在動力傳動系統中的應用。調查結果使Visteon公司決定從人工開發方法轉向模型設計方法。這種方法的轉換在過去六年中一直在進行，因為已有的手工編碼生產模塊需要根據要求逐步轉換成Simulink模型。在這段時間內也引入了Real-Time Workshop Embedded Coder的自動代碼生成功能。該功能已在產品ECU實現中用來從模型中自動產生代碼。

　　目前模型設計方法已在汽車產業中得到廣泛使用，使用建模、仿真和自動代碼生成的好處也已眾所周知。Visteon公司建立了完整的建模環境，可以幫助設計師使用多目標、自動代碼生成方法快速部署不同的硬件架構。該方法需要利用外部數據字典來約束從模型架構生成的代碼的格式和結構。

　　模型設計環境

　　多目標模型與數據類型無關。最初模型使用的數據類型是主機執行仿真時可用的最大字長度(例如雙精度實數)。這樣就提供了被建議算法的理想行為。如果行為能令人滿意，就可以再增加特定的目標實現，使模型適合產品ECU的要求。

　　為了使模型符合特定目標要求，需要將數據字典和特定硬件信息裝載進MATLAB工作區。同時提供數據字典和基準通用模型的鏈接機制。自動化換算工具可以使轉換和驗證過程更加便利。自動化代碼生成就是將定點設計翻譯成產品代碼的過程。接著Visteon公司工程師將軟硬件組件集成進最終的產品ECU中，以便今后進一步的驗證和確認操作。

　　圖1給出了Visteon公司動力系統使用的通用模型架構，并說明了如何使用多個數據字典實現特定目標細節。

                                 圖1：Visteon公司動力系統的多目標建模架構。

　　一旦行為令人滿意，通用模型就被納入Visteon公司的配置管理系統中，并作為動力算法庫中的一個組件放置在知識架上。工程師可以隨時通過復用存儲在算法庫中的模型組件創建新的算法。

　　模型設計工具

　　Simulink公司通過使用信號和參數數據對象支持面向數據字典的數據規范?？梢岳眉虞d進MATLAB工作區的外部數據字典確定數據對象。一旦開始仿真或代碼生成，Simulink或Real-Time Workshop Embedded Coder就開始檢查模型中已被命名的信號或參數在工作區中是否有對應的數據對象。如果工作區中存在對象，就可以在仿真和代碼生成過程中使用數據對象的屬性。