干货分享|基于模型的系统工程（MBSE）介绍（上）
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前言
汽车智能化主要体现在车辆自身功能的数字化与自动化及车辆与外界（路、云、网、图等）的信息交互与深度耦合。其本质在于：将“数字虚体”强大的实时映射和计算推演能力，深度融入传统车路组成的“物理实体”之中，形成一个“虚实”结合的复杂大系统。该系统是具有跨学科、跨领域、跨地域的高度复杂性与异构互操作性等特征的信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）的典型特征，可称为智能网联汽车信息物理系统（ICV CPS）。
ICV CPS作为典型的复杂系统工程问题，需要系统的方法来解决。基于模型的系统工程（MBSE）方法及相应建模软件工具被认为是ICV CPS的有效应用方法。
本文将分为上、下两篇，对MBSE进行系统地介绍。本文为上篇，将围绕MBSE的背景意义、方法优势、国内外研究现状进行分析。
一、背景与意义
作为典型的复杂系统工程问题，ICV CPS涌现出许多各成员系统本身不具备的行为特性和需求，若采用各自独立研发的传统设计模式进行各成员系统的研发，不但可能导致各成员系统无法满足ICV CPS的要求，还容易引起成员系统在ICV CPS中与其他成员系统出现协同故障，甚至引起ICV CPS的失效和解体。
源自于美国曼哈顿计划与钱学森的系统工程（SE）被证明是解决复杂系统研发困难最有效的方法之一，该方法首先成功应用于航空航天系统，随后建立了基于模型的系统工程（MBSE）方法，并构建了相应的建模软件工具。
MBSE在汽车领域得到初步应用，美国福特公司正在应用MBSE完成智能汽车的用户需求分析、系统架构设计、整车级系统仿真验证；国外工业软件供应商，如法国Dassault Systèmes、德国西门子等，都在构建覆盖汽车从系统需求、系统开发、详细设计到集成测试的整个过程；我国在《信息物理系统建设指南（2020）》与《智能网联汽车信息物理系统参考架构2.0》中，已提出面向ICV CPS的研发设计技术路径。
二、MBSE是系统工程的有效应用方法
作为系统科学的一个分支，系统工程通过对系统的组成，结构，信息流等进行科学的、有条理的研究和分析，可以更好地实现系统的目的。
国际系统工程师协会（INCOSE）将系统工程定义为：系统工程是一种能够使系统实现跨学科的方法和手段。系统工程专注于在系统开发的早期阶段，就定义并文档化客户需求，然后再考虑系统运行、成本、进度、性能、培训、保障、试验、制造等问题，并进行系统设计和确认。
由此可见，系统工程可被应用于建立跨学科的复杂大系统，使学科与学科之间、子系统与子系统之间和系统的整体与局部之间相互协调和配合，从而优化系统的运行。
伴随着需求的增长和技术的革新，传统工业逐渐向智能化、数字化转型。在新的工业环境下，系统复杂度的提升所产生的庞大信息量与数据量给传统的基于文档的系统工程（TSE）带来了前所未有的挑战。在这一背景下，基于模型的系统工程（MBSE）应运而生并逐步取得发展。事实上，TSE向MBSE的转变，是“文档”向“模型”的转变，其主要区别体现如表 1所示。
首先，模型的使用，可以在很大程度上解决文档标准不规范、不统一的问题；其次，模型可以更全面、立体地描述复杂系统的组成、功能、运行等特征，加强工程人员的理解与认知，并消除沟通中可能产生的歧义；最后，相对于文档，模型的维护和更新更加便捷、高效，因此MBSE可以加快系统的迭代速度。
表1 传统复杂系统研发模式和MBSE研发模式的区别
三、MBSE方法的优势
MBSE方法开展复杂系统研发的意义或优势主要体现可归结为三个字：“快”、“省”、“好”。
● **“快”体现为：**在复杂系统研制的初期，MBSE可以实现方案设计循环迭代中，可最大程度加速各阶段需求的确认和系统方案的完善；
● “省”体现为：复杂系统研制过程中，一方面多专业多领域模型可复用，另一方面全生命周期内通过模型的追溯，可以快速定位系统变更、故障排查等，这两方面使得时间代价大大缩减，方案修改、完善、优化的经济成本接近为零；
● “好”体现为：复杂系统由实物验证到基于模型的多专业联合仿真验证，保证了设计的各个阶段能够不断的联合仿真评估，避免“过设计”和“欠设计”。
四、研究现状
系统工程起源于20世纪早期，最早被应用于第二次世界大战。直到1951年，美国贝尔公司在建成微波中继通信网后正式提出“系统工程”这一名词。1972年，美国阿波罗载人登月工程运用系统工程的方法大获成功，这让系统工程第一次在世界范围内被人们所熟知。之后，在美国国防部的领导下，承包商标准被引入，系统工程才逐渐被应用于民用航空领域。直到1990年，为了满足产业和产品趋向高复杂化的发展需求，INCOSE在波音、洛克希德等航空航天、防务公司的大力倡导下成立，这也为系统工程在学术界和工业界发展奠定了良好的基础。
埃尔姆等曾做过关于系统工程能力对总体项目效果影响的调研。他们在《系统工程有效性调研》中指出，提高系统工程能力能够很明显地提高项目整体的效果。尤其是当项目总体的挑战性较低时，提高系统工程能力甚至可以使项目整体效果翻倍。
巴克尔和威尔玛在《系统工程有效性：信息技术领域软件密集型系统的复杂性点范式》中提出了一个可以评估在大型集成项目的信息技术部门中使用系统工程方法和实践的有效性的技术。
他们得出的结论是，将系统工程应用于项目开发、测试和管理可以大大改善项目的生产率，并帮助项目达满足成本、进度和技术范围的需求。
国外研究现状
作为系统工程的重要分支和未来的趋势，MBSE的起源要追溯到20世纪中后期。系统模型理论的涌现，如纳姆公理化设计理论、塔斯基建模理论等，加速发展了将模型理论应用于系统工程的方法。
1993年，怀莫尔在《基于模型的系统工程》中提出了在系统工程中应用基于数学表达式的模型化方法。这种方法通过对系统工程中的元素进行抽象表达来建立各元素之间的联系。1997年，对象管理组织（OMG）发布了统一建模语言（UML），并在UML的基础上，于2003年提出了系统建模语言（SysML）。依托其可视化的特点，SysML被应用于大型或前沿工程项目来提高开发效率并降低开发成本。2007 年，INCOSE在《系统工程 2020 愿景》中提出 MBSE 的定义：“对系统需求、设计、分析、验证与确认等活动的建模行为的形式化与标准化的应用，这种建模应用从系统概念设计阶段开始并贯穿系统开发及之后的生命周期。
”MBSE作为一种新的范式，被美国国防部、欧空局等政府组织应用于各种重大项目之中（如图 1给出了美国国防部将MBSE列为研究重点）。德国工业4.0也将“利用模型掌握系统复杂性”列为未来重要活动领域之一。
相比于传统基于文本的系统工程，MBSE独有的优势也让很多政府组织和企业将技术路线从TSE转到了MBSE。美国航空航天局（NASA）明确要求系统论证交付物必须是模型。洛马公司潜艇设计团队在进行全新潜艇电子系统设计过程中花费一年的时间将原来的文档全部转化为系统模型。此外，在汽车领域，应用MBSE在汽车电气系统的开发过程中已经是目前西门子等一级供应商的主流解决方案。福特等整车企业也已经开始着手于将MBSE应用在整个产品的研发流程中。
图1 国防部系统工程研究中心（SERC）将MBSE列为研究重点
（图片来源：工业互联网创新中心网站）
国内研究现状
相比于国外对系统工程及MBSE的研究，国内的研究主要集中在21世纪初。这些研究更多的是着重于探讨如何结合中国国情来进行系统工程及MBSE的实际应用。常见的MBSE方法在国内，系统工程以及MBSE主要被应用在航空航天领域。例如，航空工业集团与IBM公司合作，引入IBM Harmony-SE方法和整套工具体系来开展航空系统工程，并通过仿真试验、验证、优化了系统设计（图 2所示为2016年航空工业集团下属企业的应用情况）。中国商飞通过使用Harmony-SE方法开展飞机系统设计的需求、功能逻辑验证，来解决飞机需求复杂、验证难度大等问题。随着国内工业技术的不断更新与迭代，一些其他领域系统复杂度的提升，如智慧城市、智慧交通、智能网联汽车等，使MBSE得到了更广泛的应用。
图2 航空工业集团的MBSE应用
（图片来源：航空工业一飞院公众号）
上篇告一段落，下篇将围绕MBSE的建模流程、方法、工具及未来发展进行介绍，敬请持续关注。
干货分享|基于模型的系统工程（MBSE）介绍（下）
已剪辑自: https://icv.51cto.com/posts/426
汽车智能化主要体现在车辆自身功能的数字化与自动化及车辆与外界（路、云、网、图等）的信息交互与深度耦合。其本质在于：将“数字虚体”强大的实时映射和计算推演能力，深度融入传统车路组成的“物理实体”之中，形成一个“虚实”结合的复杂大系统。该系统是具有跨学科、跨领域、跨地域的高度复杂性与异构互操作性等特征的信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）的典型特征，可称为智能网联汽车信息物理系统（ICV CPS）。
ICV CPS作为典型的复杂系统工程问题，需要系统的方法来解决。基于模型的系统工程（MBSE）方法及相应建模软件工具被认为是ICV CPS的有效应用方法。
本文分为上、下两篇，对MBSE进行系统地介绍。上篇围绕MBSE的背景意义、方法优势、国内外研究现状进行了分析（详见：干货分享|基于模型的系统工程（MBSE）介绍（上））。本篇为下篇，将围绕MBSE的建模流程、方法、工具及未来发展进行介绍。
图1 MBSE方法的V流程
一、MBSE三大支柱
MBSE是方法学，亦是相关流程、方法和工具的集合。MBSE方法结合系统工程思想，通过模型贯穿系统全生命周期的全流程（如图1所示），其中模型是整个MBSE方法实现的核心，也是MBSE方法在系统研发中实现高效研发、高质量设计的基础，还是系统研发过程中系统技术和工程经验的积累和体现，是企业的核心资产。
因此，MBSE方法的应用，应该着重于构建系统的模型，尤其是建模过程中涉及的建模语言、建模工具和建模方法，这三者亦被称为“MBSE的三大支柱”。下文就“三大支柱”进行简单介绍。
建模语言
标准化和健壮的建模语言被认为是实现MBSE的关键因素。系统建模语言(OMG SysML™ System modeling language)就是这样一种通用建模语言，能满足多层级的建模需要（行为、结构、性能…），支持机、电、液、软、控等多学科交流和多领域合作，直观、全过程可度量且可控制，以及具备扩展性强、支持多种工具等优势。
SysML是一种图形化建模语言，支持系统级的规范、设计、分析和验证，这些系统可能包括硬件和设备、软件、数据、人员、过程和设施，为建模系统需求、行为、结构和参数提供了语义基础，用于与其他工程分析模型集成。
它是MBSE实践者在创建系统模型时“说”的语言，可以把他们的系统设计观点可视化，并与利益相关者沟通。而SysML这种可视化的“沟通”方式是通过如下九张图完成的（如图2所示）。
图2 SysML语言的九张图
建模工具
建模是实现MBSE应用的直接技术手段，所采用的工具在市面上有多款商业化工具软件，国外厂商系统架构建模工具有IBM的Rhapsody、西门子推广的Tales工具Capella、Dassault Systèmes的MagicDraw、Sparx Systems公司的Enterprise Architect（EA）等相关工具（摘录其中两款软件的建模示意，显示如图3所示）。此外，国内厂商也在近些年推出了国产自主的SysML系统建模工具软件，如Modelook等。
图3 系统架构建模工具软件示意
建模方法
随着MBSE的应用和发展，涌现出MBSE的不同方法学，以实现MBSE的应用和建模，其中INCOSE认可就超过7种，常见的有IBM的Harmony-SE（如图 4(a)图）、INCOSE的OOSEM（如图 4 (b)图）、Dassault Systèmes的MagicGrid等。
图4 两种常见MBSE方法（示意）
二、机遇与挑战
INCOSE在《系统工程2020愿景》中首次提出MBSE的远景规划，到2020 年定义完善的MBSE理论与实践体系，并且到2025年建立成熟的跨领域模型库和集成开发环境。这为国内的MBSE应用提供了扎实的理论基础。另外，基于MBSE的诸多优势，其应用可以为国内日趋复杂的跨领域的系统体系建立提供支撑，使系统体系的迭代可以跟上技术更新的速度。
同时，MBSE在国内的全面推广和应用又面临着很多挑战。尽管MBSE的模型迭代速度很快，但是最开始将复杂大系统标准化、规范化、模型化却要花费很多时间。另外，传统系统开发人员学习MBSE和转型也要花费一定的时间成本。国内MBSE在非航空航天领域的实际应用过少，也在一定程度上限制了大众的认可度。
在智能网联汽车产业领域，车-路-云-网-图这些成员系统各自封闭独立，导致它们传统各自独立的研发模式难以适应ICV CPS的研发需要。因此，若需明确ICV CPS专用的设计方法与研发流程，国内ICV CPS相关企业和研究机构在结合ICV CPS各成员系统传统研发模式的基础上，亟需构建基于MBSE的系统性方法体系和设计工具链原型（详见《智能网联汽车信息物理系统参考架构2.0》关于工具链建设的描述），以快速支撑ICV CPS研发和发展，建成中国方案智能网联汽车，以摆脱对国外技术研究的过多依赖，形成智能网联汽车的全球产业优势。
三、总结与展望
新一代信息化和数字化技术推动汽车、交通、通信等多领域的深度融合，形成了具有复杂系统特征的智能网联汽车信息物理系统（ICV CPS）。这一复杂系统中，车-路-云-网-图各自封闭独立的研发模式，无法适应ICV CPS研发和发展，且现阶段没有明确的ICV CPS设计方法及研发流程。因此，源自航空航天领域的复杂系统工程方法——MBSE方法成为解决ICV CPS研发困难的一个方案。
与传统研发模式相比，MBSE具有提高系统开发效率、降低开发成本等优势，是未来系统工程的发展方向。但MBSE方法在标准化应用、相关人员转型、模型库构建等方面需要大量的资源和时间投入，使得其在国内的推广受到很大阻碍。克服这些阻碍的有效手段构建基于MBSE的系统性方法体系和设计工具链原型，使短期内所有工程技术人员无需精通MBSE方法，就能妥善完成复杂系统的协同设计。
现阶段，面对ICV CPS设计、研发、仿真、验证、部署和应用方面国内尚无完善的基础理论、核心方法和专用设计工具等问题，国家智能网联汽车创新中心将结合MBSE方法论，研究规范化架构构建、融合统一建模、数字孪生设计、验证评估实现确认等关键基础技术，构建一套面向 ICV CPS全生命周期的理论体系、技术路线和实现方法，进而在ICV CPS体系架构设计及构型优化、ICV CPS参考架构模型库、跨学科模型融合、数据可溯源设计、整体验证评估等方面形成创新技术成果，为中国方案ICV CPS的技术发展和应用实现提供科学依据与实施路径。****