低次元化モデリング
System Identification Toolbox™ ソフトウェアを使用して正確な代理を作成してモデルの計算量を削減する
"低次元化モデリング" は、許容誤差範囲内で忠実度を保持しながら、モデルの計算量やストレージ要件を削減する手法です。低次元化モデルを使用すると、制御設計および解析を簡略化できます。
Simulink® でモデル化されたサブシステム (最大次数、高忠実度、サードパーティ製シミュレーション モデルを含む) の低次元化モデル (ROM) を作成できます。既存の時間領域データを使用して ROM を作成することもできます。
必要な ROM 入出力データを収集した後、非線形 ARX、Hammerstein-Wiener、ニューラル状態空間 (NSS) モデル タイプなど、System Identification Toolbox ソフトウェアで利用可能なモデル タイプの ROM の学習を行うことができます。作成した ROM は、システムレベルのデスクトップ シミュレーション、ハードウェアインザループ (HIL) テスト、制御設計、およびバーチャル センサー モデリングに使用できます。
Reduced Order Modeler アプリは、ROM を作成するための UI ワークフローを提供します。このアプリを使用するには、アドオンの取得と管理の手順に従って、Reduced Order Modeler for MATLAB® Support Package をインストールします。
アプリ
| Reduced Order Modeler | Create reduced order models based on Simulink models, subsystems within models, or simulation data (R2025b 以降) |
トピック
低次元化モデリングの基本
- Reduced Order Modeling Overview
Reduce computational complexity of models by creating accurate surrogates.
UI ワークフローを使用したデータ駆動型の手法
- Reduced Order Model of a Jet Engine Turbine Blade
Create a ROM of a jet engine turbine blade, using the long short-term memory (LSTM) and NSS model types. - Reduced Order Model of an Airframe
Create a ROM of an airframe modeled in Simulink, using the NSS model type. - Reduced Order Modeling of Battery Electric Vehicle Thermal Management System
Create a static ROM of an electric vehicle thermal management system, using the multilayer perceptron (MLP) model type. - Reduced Order Modeling of Subsystems in Engine Model
Create a ROM of the Induction and Combustion subsystems in the Simulink modelenginespeed, using the nonlinear ARX model type. - Reduced Order Model of a Jet Engine Turbine Blade from Data
Create a ROM from data generated by a high-fidelity model, using the NSS model type.
コマンド ライン ワークフローを使用したデータ駆動型の手法
- Nonlinear ARX Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes modeling the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine as a nonlinear ARX model. - Hammerstein-Wiener Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes modeling the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine as a Hammerstein-Wiener model. - Neural State-Space Model of SI Engine Torque Dynamics
This example describes reduced order modeling (ROM) of the nonlinear torque dynamics of a spark-ignition (SI) engine using a neural state-space model. - Reduced Order Modeling of Electric Vehicle Battery System Using Neural State-Space Model
This example shows a reduced order modeling (ROM) workflow, where you use deep learning to obtain a low-order nonlinear state-space model that serves as a surrogate for a high-fidelity battery model. - Surrogate Modeling Using Gaussian Process-Based NLARX Model
In this example, you replace a hydraulic cavitation cycle model in Simulink with a surrogate nonlinear ARX (NLARX) model to facilitate faster simulation.
線形化ベースの手法
- システム同定を使用したモデル コンポーネントの線形化の指定 (Simulink Control Design)
System Identification Toolbox ソフトウェアを使用すると、適切に線形化されていないモデル コンポーネントの線形システムを特定し、特定されたシステムを使用して線形化を指定できます。 - Reduced Order Modeling of a Nonlinear Dynamical System as an Identified Linear Parameter Varying Model
Identify a linear parameter varying reduced order model of a cascade of nonlinear mass-spring-damper systems.
関連情報
- 低次元化モデリング (Simulink)
- Configure Options in Reduced Order Modeler (Simulink)
- 低次元化モデリング情報ページ
