차수 축소 모델링
System Identification Toolbox™ 소프트웨어를 사용하여 정확한 대리(surrogate)를 생성함으로써 모델의 계산 복잡도 축소
차수 축소 모델링은 허용 가능한 오차 내에서 모델의 충실도를 유지하면서, 모델의 계산 복잡도나 저장 요구 사항을 줄이는 기법입니다. 차수 축소 모델을 사용하면 제어 설계 및 분석을 단순화할 수 있습니다.
전차수(full-order) 고충실도 타사 시뮬레이션 모델을 비롯하여 Simulink®에서 모델링된 서브시스템의 차수 축소 모델(ROM)을 만들 수 있습니다. 기존 시간 영역 데이터를 사용하여 ROM을 생성할 수도 있습니다.
필요한 ROM 입출력 데이터를 수집한 후, System Identification Toolbox 소프트웨어에서 사용할 수 있는 모델 유형(예: 비선형 ARX, Hammerstein-Wiener, NSS(신경망 상태공간) 모델 유형)의 ROM을 훈련할 수 있습니다. 생성한 ROM을 시스템 수준의 데스크탑 시뮬레이션, HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트, 제어 설계, 가상 센서 모델링에 사용할 수 있습니다.
Reduced Order Modeler 앱은 ROM을 생성하기 위한 UI 워크플로를 제공합니다. 앱을 사용하려면 애드온을 받고 관리하기의 지침을 따라 Reduced Order Modeler for MATLAB® Support Package를 설치하십시오.
앱
| 차수 축소 모델링 | Create reduced order models based on Simulink models, subsystems within models, or simulation data (R2025b 이후) |
도움말 항목
차수 축소 모델링 기본 사항
- Reduced Order Modeling Overview
Reduce computational complexity of models by creating accurate surrogates.
UI 워크플로를 활용한 데이터 기반 방법
- 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.
명령줄 워크플로를 활용한 데이터 기반 방법
- 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.
선형화 기반 방법
- Specify Linearization for Model Components Using System Identification (Simulink Control Design)
You can use System Identification Toolbox software to identify a linear system for a model component that does not linearize well, and use the identified system to specify its linearization. - 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.
관련 정보
- 차수 축소 모델링 (Simulink)
- Configure Options in Reduced Order Modeler (Simulink)
- 차수 축소 모델 탐구 페이지
