Simulink Design Optimization

モデル感度を解析してモデルのパラメーターを調整

 

Simulink Design Optimization™ は、モデルパラメーターを解析および調整するための関数、対話型ツール、ブロックを提供します。モデルの感度を決定して、モデルをテストデータに適合させ、要件を満たすように調整できます。モンテカルロ シミュレーションや実験計画法などの手法を使用して、設計空間を調査し、モデルの動作に対するパラメーターの影響を計算できます。

Simulink Design Optimization は、モデルの精度を高めるのに役立ちます。テストデータを前処理して、摩擦係数や空力係数などのモデルパラメーターを自動的に推定し、推定結果を検証できます。

応答時間、帯域幅、エネルギー消費などのシステム設計の特性を改善するために、物理プラントのパラメーターや、アルゴリズムまたはコントローラーゲインをともに最適化できます。これらのパラメーターは、オーバーシュートや位相余裕などの時間領域と周波数領域の要件のほか、カスタム要件を満たすように調整できます。

今すぐ始める:

パラメーター推定

テストデータから Simulink モデルのパラメーターと状態を推定して、正確なプラントモデルを構築します。システムのデジタルツインを更新して調整し、システムの現在の状態をより適切に表します。

パラメーター推定アプリ

対話的に測定データをインポートして前処理し、推定するモデルパラメーターを選択して推定を実行したら、推定結果を比較して検証します。アプリから MATLAB コードを生成して、プロセス全体を自動化できます。

構成オプション

さまざまな線形、非線形、グローバルな最適化のソルバーから選択できます。また、パラメーター範囲を設定して、定常状態の操作点でモデルを初期化し、Parallel Computing Toolbox™ を使用してパラメーター推定プロセスを迅速化することもできます。

応答最適化

設計要件に準拠して、制約を満たすようにモデルパラメーターを最適化します。

応答最適化アプリ

最適化問題を対話的に設定して実行し、Simulink モデルパラメーターを調整します。複数の設計要件をグラフィカルに指定し、モデルパラメーターを選択して最適化し、アプリから MATLAB コードを生成してプロセス全体を自動化できます。

設計要件および制約

ステップ応答特性、追跡する基準信号、ボード線図のゲインの範囲など、時間領域と周波数領域の要件を選択します。周波数領域の要件の場合、モデルは Simulink Control Design を使用して線形化されます。カスタムの要件と制約を定義することもできます。

構成オプション

モデルパラメーターの不確かさを考慮することで、設計のロバスト性を改善します。最適化ソルバーの選択、パラメーター範囲の設定、定常状態の操作点でのモデルの初期化、Parallel Computing Toolbox™ を使用した応答最適化プロセスの迅速化を行うことができます。

ルックアップテーブル

ゲイン スケジュール コントローラーなどのアプリケーションで、ルックアップテーブルを調整します。ルックアップテーブルの値に、単調性や滑らかさなどの制約を課すことができます。キャリブレーションの問題を解くには、適応ルックアップ テーブルを使用します。

テストデータを使用して、エンジンの体積効率曲面を近似する適応ルックアップテーブル。

感度解析

モデルの動作に最も大きな影響を与えるパラメーターを特定します。モデルの設計空間を調査して、設計のロバスト性を確認し、パラメーター推定と設計最適化のために、より適切な初期条件を選択します。

感度解析アプリ

確率分布をサンプリングして、パラメーター値のセットを対話的に作成し、グローバルな感度解析を実行します。結果を可視化して解析し、主要なモデルパラメーターを特定します。アプリから MATLAB コードを生成して、プロセスを自動化します。

テストデータを使用して、エンジンの体積効率曲面を近似する適応ルックアップテーブル。

設計空間の調査

モンテカルロ シミュレーションと実験計画法を使用して、モデルの設計空間を解析します。これにより、設計のロバスト性を確認でき、主要なモデルパラメーターがコスト関数や設計要件に与える影響を判断することもできます。

最適化性能の向上

感度解析の結果を可視化することで、感度解析アプリから直接、パラメーター推定アプリと応答最適化アプリのセッションの適切な初期条件となる可能性のあるパラメーター値を選択します。

新機能

Simulink Compiler によるパラメーター推定

Simulink Compiler を用いて展開された Simulink モデルのパラメーターを更新することにより、デジタルツインを実装

感度解析ツール

ツールから MATLAB コードを生成し、スクリプト作成のタスクを自動化

これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノートを参照してください。