“我们用我们的设计专长和知识为客户增值，而不是通过编码。金宝appSimulink和Embedded Coder使我们能够将资源和重点从代码实现转移到系统设计和系统级测试，从而加速开发。”
Ingolf Wassermann, Baker Hughes
由于可开采的石油和天然气储量越来越少，石油公司通常不得不钻长达数公里的三维井，以达到新的油藏。钻井过程中需要精确的转向控制，以最大限度地接触储层，避免触及现有井。
贝克休斯正在开发先进的定向钻井服务，该服务结合了算法，帮助油气公司精确地将井眼定位到储层中。在井下环境剧烈振动的情况下，这些算法运行在嵌入式处理器上，在钻井过程中精确测量井眼倾角和方位角。贝克休斯的工程师使用基于模型的设计来开发和改进算法，减少对现场测试的依赖。
贝克休斯的信号处理和控制功能经理Oliver Hoehn博士说:“在我们的行业，现场测试既困难又昂贵。基于模型的设计使我们能够创建模拟的井下环境，并进行硬件在环测试，以验证开发中的新想法，并在将固件部署到现场之前对其进行验证。”
利用磁力计和加速度计的信号计算钻井系统的倾角和方位角。井下振动和冲击会扭曲这些信号，导致井筒位置的不确定性随着井深的增加而增加。贝克休斯之前使用C语言手工编码测量算法来处理传感器信号。然而，对于某些复杂的钻井场景，该公司认为系统性能可以显著提高。
由于工程团队缺乏钻井系统的模型，他们无法复制现场遇到的情况，也无法在整个系统中测试算法。因此，很难比较算法的实现。此外，该公司发现C语言中的手工编码算法容易出错，并且经常产生与原始规范不匹配的实现。
贝克休斯使用MATLAB进行基于模型的设计®和仿真软金宝app件®建立新的发展程序。他们首先在桌面模拟中测试现有的算法，然后使用建模和自动代码生成来改进算法。
在Simulink中，金宝app贝克休斯的工程师创建了一个环境模型，可以捕捉井下冲击和振动的影响，以及传感器模型，其中包括过滤器、模数转换器和其他电子和机械部件。
然后，该团队使用s函数创建现有C算法的Simulink块。金宝app他们将这些模块与环境和传感器模型结合起来运行系统级模拟。
该团队与贝克休斯的其他专家一起创建了测试案例，以复制钻井场景，并在Simulink中进行模拟，以测试这些场景下的现有算法。金宝app
该团队使用模拟结果来调试和改进现有的C算法，并指导硬件设计的改进，包括模拟滤波器。
为了进行硬件在环(HIL)测试，团队使用Embedded Coder从环境和传感器模型生成代码®并将其部署到实时处理器上。这种设置使研究小组能够首次在实验室中对整个系统(包括算法、传感器和环境)进行测试。
对仿真和HIL结果的分析揭示了算法改进的机会，团队通过在Simulink中重新设计和改进原来的C算法来实现。金宝app在此阶段，团队为新设计中的每个功能开发了Simulink单元测试。金宝app这些测试在整个开发过程中持续运行。
他们使用Simuli金宝appnk Check™和Simulink Coverage™来检查与MathWorks Automotive Advisory Board (MAAB)建模标准的遵从性，并度量测试用例的模型覆盖率。
他们使用Embedded Coder从Simulink算法模型为他们的产品浮点处理器生成系统代码的算法部分。金宝app这大约占整个系统代码的一半。
该团队将他们的系统模型与贝克休斯的其他工程团队共享，使这些团队能够在他们自己的项目上运行系统级测试。
尽量减少昂贵的现场测试．Hoehn说:“单次现场测试的成本可能超过10万美元，即使这样的成本也无法复制客户遇到的复杂情况。”“基于模型设计的模拟和HIL测试使我们能够模拟真实的条件，进行更少的现场测试。”
未来的开发努力减半．Hoehn说:“我们用Simulink和Embedded Coder开发的模型库和框架已经被其他贝克休斯团队金宝app使用。“在未来的项目中，我们预计这种重用将减少50%的算法系统开发所需的资源。”
固件质量改进．Hoehn说:“我们已经看到了基于模型设计开发的固件质量的显著改善，从而提高了可靠性和可重用性。”贝克休斯系统架构师Ingolf Wassermann补充道:“我们现在有一个一致的HIL测试设置，可以用来衡量我们在质量改进方面的进展，这改善了我们的整个开发过程。”
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