차수 축소 모델링을 위한 Simulink 애드온은 타사의 전체 차수 고충실도 시뮬레이션 모델을 비롯하여 Simulink에서 모델링된 서브시스템의 ROM(차수 축소 모델)을 생성할 수 있는 앱을 제공합니다. 사용자는 시스템 수준 데스크탑 시뮬레이션, HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트, 제어 설계 및 가상 센서 모델링에 차수 축소 모델을 사용할 수 있습니다.
차수 축소 모델링을 위한 Simulink 애드온을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 실험계획법을 설정 및 전체 차수의 고충실도 서브시스템에서 입력-출력 훈련 데이터 생성
- 사전 구성된 템플릿을 사용하여 AI 기반 차수 축소 모델 훈련 및 비교
- 시스템 수준 시뮬레이션, 제어 설계 및 HIL 테스트를 위해 Simulink로 AI 기반 대리 모델 내보내기
- MATLAB 및 Simulink 외부에서 사용할 목적으로 차수 축소 모델을 FMU(Functional Mockup Unit)로 내보내기 (Simulink Compiler 사용)
실험 설계
ROM 입력, 출력 및 파라미터로 사용할 Simulink 신호와 블록 파라미터를 선택할 수 있습니다. 내장된 가진 유형 중에서 선택하여 ROM 입력을 대체하거나 섭동하여 시뮬레이션 실험을 대화형 방식으로 설계할 수 있습니다. 설계 공간의 커버리지를 시각화할 수 있습니다.
실험 실행
실험을 한 번에 하나씩 또는 Parallel Computing Toolbox를 통해 병렬로 실행하는 옵션을 지정하고 모델 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 내장된 시각화 플롯을 사용하여 관심 신호 및 파라미터의 시뮬레이션 결과를 시각화할 수 있습니다.
차수 축소 모델 훈련
다양한 유형의 차수 축소 모델을 훈련시키고 비교할 수 있습니다. 신경 상태공간, LSTM 및 비선형 ARX 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 하이퍼파라미터를 순차적으로 또는 Parallel Computing Toolbox를 사용해 병렬로 최적화하여 모델 피팅을 개선할 수 있습니다. 훈련된 모델의 정확도 메트릭을 비교하여 여러분의 응용 사례에 최적인 모델을 선택할 수 있습니다.
Simulink에서 차수 축소 모델 사용
시스템 수준 시뮬레이션, 제어 설계 및 HIL 테스트를 위해 훈련된 ROM을 Simulink로 가져올 수 있습니다. ROM을 제1원리 기반 컴포넌트 모델과 결합할 수 있습니다.
차수 축소 모델 배포 및 내보내기
자동 코드 생성을 통해 임베디드 시스템에 ROM을 배포할 수 있습니다. ROM을 FMU로 내보내(Simulink Compiler 사용) MATLAB 및 Simulink 외부에서 사용할 수 있습니다.
요구사항:
Simulink, Deep Learning Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox 및 System Identification Toolbox
MATLAB 릴리스 호환성:
R2023b 이상 릴리스와 호환
지원 패키지 다운로드
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