Simulink Design Optimization

 

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

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パラメーター推定器

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

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。

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。

感度アナライザー

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。

電気回路モデルの感度解析とモンテカルロ シミュレーション。

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。