Model-Based Calibration Toolbox

복잡한 파워트레인 시스템의 모델링 및 칼리브레이션

 

Model-Based Calibration Toolbox™는 복잡한 비선형 시스템의 모델링 및 칼리브레이션을 위한 앱과 설계 툴을 제공합니다. 이 툴박스는 엔진, 전기 시스템, 펌프, 팬과 같은 전동장치 시스템과 제트 엔진, 해양 수중익선, 시추 장비와 같은 비자동 시스템을 비롯해 다양한 분야에 사용할 수 있습니다. 기존의 방법으로는 방대한 테스트가 요구되는 고자유도 시스템을 위한 최적의 테스트 계획을 정의하고, 통계 모델을 자동으로 피팅하고, 칼리브레이션 및 룩업 테이블을 생성할 수 있습니다. 툴박스의 앱 또는 MATLAB® 함수를 사용하여 모델 피팅 및 칼리브레이션 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

Model-Based Calibration Toolbox로 만든 모델은 Simulink®로 내보내서 제어 설계, 민감도 분석, Hardware-in-the-Loop 테스트 및 기타 시뮬레이션 활동을 지원할 수 있습니다. 칼리브레이션 테이블은 ETAS INCA 및 ATI VISION으로 내보낼 수 있습니다.

시작하기:

테스트 설계 및 관리

분석 요구 사항에 꼭 맞는 테스트 계획 설계

실험 계획

Model-Based Calibration Toolbox™를 사용하면 실험 계획을 바탕으로 테스트 계획을 설계할 수 있습니다. 실험 계획은 사용자의 시스템 응답를 결정하는 데 필요한 테스트만 수행할 수 있으므로 테스트 시간을 단축하는 방법론입니다.  본 Toolbox는 공간채움 설계, 최적 설계, 클래식 설계를 비롯해 수많은 검증된 실험 계획을 제공합니다.

공간채움 설계를 정의하고 Design Editor를 사용하여 설계의 속성 검토.

테스트 전략

Model-Based Calibration Toolbox는 널리 사용되는 3가지 테스트 전략(one-stage, two-stage,point-by-point)을 사용하여 실험 계획을 통합합니다. 각 테스트 전략별로 적절한 테스트 계획과 모델 유형이 있습니다.

선택한 모델 유형에 로컬/전역 변수 할당.    

시스템 포락선 모델링

데이터 수집 및 엔진 모델링은 물리적으로 테스트할 수 있는 시스템의 운용 영역을 설명해야 합니다. Model-Based Calibration Toolbox를 사용하면 실험 계획에 제약을 더해 테스트와 시뮬레이션이 가능한 영역을 기술하는 경계 모델을 생성할 수 있습니다. 지원되는 경계 모델 유형에는 모든 데이터 점을 포함하는 최소의 볼록 세트를 제공하는 볼록 껍질이 포함됩니다.

Boundary Editor를 사용하여 가능한 테스트 영역과 관련 테스트 조건 정의 및 시각화.   

데이터 분석 및 반응 모델링

테스트 데이터를 분석 및 시각화하고 응답 곡면 모델 피팅하기

데이터 전처리

Model-Based Calibration Toolbox는 데이터를 분석하고 이를 모델링에 적합한 형태로 변환하기 위한 툴을 제공합니다. Data Editor를 사용하여 원하지 않는 데이터를 제거하기 위한 필터링, 테스트 문서에 메모 추가, 원 데이터 변환 또는 스케일링, 테스트 데이터 그룹화, 테스트 데이터의 실험 계획 매칭 등 다양한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.

Data Editor를 사용하여 테스트 서브셋을 선택한 후 2D 플롯, 3D 플롯 및 테이블과 같은 다양한 형식으로 데이터 보기.        

데이터에 모델 피팅

MBC Model Fitting 앱은 시스템 모델의 피팅 및 검증을 위한 대화형 툴을 제공합니다. 다양한 유형의 모델이 제공되므로 데이터를 정확하게 나타내는 통계 모델을 만들 수 있습니다. 가우스 프로세스 모델, 방사형 기저 함수, 다항식, 스플라인, 사용자 정의 비선형 모델 중에서 선택할 수 있습니다.  앱을 사용하면 여러 모델을 손쉽게 비교하여 결과 모델 피팅에 확신을 얻을 수 있습니다.

MBC Model Fitting 앱을 사용하여 스파크 점화 엔진을 위한 다양한 모델 유형 피팅 및 평가.    

최적의 캘리브레이션 생성

제어 목표 정의 및 룩업 테이블 캘리브레이션

엔진 성능 최적화

Model-Based Calibration Toolbox의 MBC Optimization 앱을 사용하면 스파크 점화, 연료 분사, 흡기 및 배기 밸브 타이밍 등 엔진 기능을 제어하는 룩업 테이블에 대한 최적의 캘리브레이션을 생성할 수 있습니다. 이 특성들을 캘리브레이션하려면 보통 엔진 성능, 경제적 요소, 신뢰도 및 배기 문제 간의 상반관계를 고려해야 합니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 여러 설계 목표 간의 절충 결정
  • 복수의 목적을 갖는 제약 조건이 적용된 최적화 수행
  • 전형적인 드라이브 사이클을 바탕으로 가중치가 적용된 최적화 수행
  • 캘리브레이션을 ETAS INCA 및 ATI VISION으로 내보내기

Mazda의 SKYACTIVE-D 엔진.    

다중 작동 모드를 갖는 시스템 최적화

복잡한 캘리브레이션 문제에는 다양한 테이블 영역에 대해 서로 다른 최적화가 필요할 수 있습니다. Table-filling 마법사로 기존의 테이블 값을 보간하여 다중 최적화 결과로부터 테이블 값을 점증적으로 입력할 수 있습니다. 서로 다른 작동 모드 하의 시스템 응답을 나타내는 여러 모델을 결합할 수도 있습니다. 이때 목표는 모든 모드에 대해 단일 테이블을 채우거나 각 모드에 대해 테이블을 채우는 것이 됩니다.

MBC Optimization 앱을 사용하여 다중 작동 모드를 갖는 엔진의 최적 캘리브레이션을 생성합니다.

추정기 기능 캘리브레이션

제어기 소프트웨어에는 엔진 토크, 에어 체인지와 같이 프로덕션에서 측정하기 어렵거나 비용이 많이 드는 상태를 추정하기 위한 기능이 포함되는 경우가 많습니다. MBC Optimization 앱을 사용하면 Simulink® 블록 다이어그램으로 추정기 특징을 그래픽 방식으로 설명하고, 이들 특징에 대해 룩업 테이블을 채운 다음, 측정된 데이터로부터 도출한 경험적 모델과 추정기를 비교할 수 있습니다.

엔진 토크를 추정하는 서브시스템의 특징 테이블 캘리브레이션, 채우기 및 검증 프로세스.    

Simulink에서 시뮬레이션 수행

통계 모델을 Simulink로 내보내거나 HIL(hardware-in-the-loop) 테스트에 사용합니다.

플랜트 모델링 및 최적화

Toolbox에서 개발한 통계 모델을 기존의 수학이나 물리적 방법으로는 모델링하기 어려운 실세계의 복잡한 물리적 현상을 포착하는 데 사용합니다. 예를 들어, 토크, 연료 소비량, 엔진의 배기 방출 모델을 Simulink로 내보내어 전동장치-매칭, 연비, 성능, 배기 방출 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 통계적 대리 모델은 Simulink에서 실행이 오래 걸리는 서브시스템을 대체하여 시뮬레이션 시간을 단축할 수 있습니다.

Powertrain Blockset의 참조 응용 프로그램.    

Hardware-in-the-Loop 테스트

Simulink로 내보낸 Model-Based Calibration Toolbox 모델은 하드웨어로 실시간 시뮬레이션에 사용하여 센서와 액추에이터 하니스에 더욱 빠르고 정확한 플랜트 모델 에뮬레이션을 제공할 수 있습니다. Toolbox에서 모델을 개발하면 체계적인 과정을 통해 HIL 플랜트 모델 개발 기술의 병목 현상을 절감할 수 있으므로 알고리즘 설계를 더욱 빨리 검증할 수 있습니다.

완전한 Speedgoat 랙 설정. 이 설정은 hardware-in-the-loop 테스트 벤치를 사용하여 트랙터 제어기의 테스트를 자동화하는 데 사용되었습니다.    

최신 기능

Simulink 통합

룩업테이블과특징가져오기및데이터사전내보내기를위한간소화된워크플로

이 기능과 그에 상응하는 함수의 자세한 내용은 릴리스 정보를 참조하십시오.