Simulink Design Optimization™ には、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、ブロックが用意されています。モデルの感度を決定して、モデルをテストデータに当てはめ、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。
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パラメーター推定器アプリ
測定データの対話的なインポートと前処理、推定するモデルパラメーターの選択、推定の実行、推定結果の比較と検証を行います。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。
設定オプション
さまざまな導関数ベースおよび大域的最適化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高速化することもできます。
デジタルツインの調整
展開されたデジタルツインモデルのパラメーターを自動更新して、現在のアセットの状況に一致させます。Simulink Compiler™ を使用して、パラメーター推定ワークフローを展開します。
応答オプティマイザー 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。カスタム要件と制約を定義することもできます。
設定オプション
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高速化を行うことができます。
ルックアップテーブル
ゲインスケジューリング 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、単調性や円滑性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。
感度アナライザーアプリ
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。
設計空間の探索
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、感度アナライザーアプリから直接、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。