多目標(biāo)建模是一種電子控制單元（ECU）開發(fā)技術(shù)，它采用了基于模型的設(shè)計(jì)方法和自動(dòng)嵌入式代碼生成技術(shù)。
　　利用多目標(biāo)建模技術(shù)可以為各種嵌入式DSP、微處理器和微控制器建立算術(shù)模型，并實(shí)現(xiàn)代碼的自動(dòng)生成。軟件開發(fā)人員也因此可以節(jié)省許多時(shí)間和精力，因?yàn)樗麄儾辉傩枰獮槊總€(gè)嵌入式目標(biāo)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(biāo)建模技術(shù)開發(fā)動(dòng)力控制系統(tǒng)。他們的方法以數(shù)據(jù)字典的創(chuàng)建為基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)字典用來控制模型仿真和嵌入式代碼生成時(shí)使用的數(shù)據(jù)類型。利用這種方法可以仿真設(shè)計(jì)思路，并根據(jù)各種嵌入式處理器選項(xiàng)試驗(yàn)各種處理器的算法功能。仿真環(huán)境有助于設(shè)計(jì)師在軟件實(shí)現(xiàn)前就確定數(shù)據(jù)分辨率和量化對(duì)系統(tǒng)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(dòng)生成和創(chuàng)建，并被集成進(jìn)產(chǎn)品ECU。仿真和代碼生成環(huán)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(biāo)建模方法開發(fā)動(dòng)力ECU的技術(shù)、工具以及因此帶來的好處。
　　人工的多目標(biāo)實(shí)現(xiàn)方法
　　支持各種硬件架構(gòu)的傳統(tǒng)方法是人工開發(fā)代碼。這些代碼接口方便，并且很容易從一種架構(gòu)改成另一種架構(gòu)。這種方法的挑戰(zhàn)是，工程師很難將他們的浮點(diǎn)算法轉(zhuǎn)換成定點(diǎn)設(shè)計(jì)。轉(zhuǎn)換過程要求提供各種變量和參數(shù)的換算系數(shù)和其它定點(diǎn)信息。另外，也很難創(chuàng)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(diǎn)軟件實(shí)現(xiàn)之間的足夠的抽象（abstraction）。
　　從浮點(diǎn)到定點(diǎn)架構(gòu)的軟件設(shè)計(jì)和接口會(huì)給開發(fā)過程帶來其它問題，包括：
　　1. 建立換算信息要花很長時(shí)間；
　　2. 測試定點(diǎn)上溢和下溢是一件很繁瑣的工作。每次數(shù)學(xué)運(yùn)算都要求用最小和最大值進(jìn)行分析和測試，才能滿足上溢和下溢檢查的需求；
　　3. 人工設(shè)計(jì)和編碼技術(shù)很容易出錯(cuò)。
　　
　　圖1：Visteon公司動(dòng)力系統(tǒng)的多目標(biāo)建模架構(gòu)
　　基于模型的多目標(biāo)實(shí)現(xiàn)方法
　　在20世紀(jì)90年代，Visteon公司開始研究模型和自動(dòng)代碼生成在動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用。調(diào)查結(jié)果使Visteon公司決定從人工開發(fā)方法轉(zhuǎn)向模型設(shè)計(jì)方法。這種方法的轉(zhuǎn)換在過去六年中一直在進(jìn)行，因?yàn)橐延械氖止ぞ幋a生產(chǎn)模塊需要根據(jù)要求逐步轉(zhuǎn)換成Simulink模型。在這段時(shí)間內(nèi)也引入了Real-Time Workshop Embedded Coder的自動(dòng)代碼生成功能。該功能已在產(chǎn)品ECU實(shí)現(xiàn)中用來從模型中自動(dòng)產(chǎn)生代碼。
　　目前模型設(shè)計(jì)方法已在汽車產(chǎn)業(yè)中得到廣泛使用，使用建模、仿真和自動(dòng)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(huán)境，可以幫助設(shè)計(jì)師使用多目標(biāo)、自動(dòng)代碼生成方法快速部署不同的硬件架構(gòu)。該方法需要利用外部數(shù)據(jù)字典來約束從模型架構(gòu)生成的代碼的格式和結(jié)構(gòu)。
　　模型設(shè)計(jì)環(huán)境
　　多目標(biāo)模型與數(shù)據(jù)類型無關(guān)。最初模型使用的數(shù)據(jù)類型是主機(jī)執(zhí)行仿真時(shí)可用的最大字長度（例如雙精度實(shí)數(shù)）。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(biāo)實(shí)現(xiàn)，使模型適合產(chǎn)品ECU的要求。