Simulink Design Optimization

모델 민감도 분석 및 모델 파라미터 조정

 

Simulink Design Optimization™은 모델 파라미터를 분석하고 조정할 수 있는 함수, 대화형 도구 및 블록을 제공합니다. 모델의 민감도를 파악하고, 모델을 테스트 데이터에 피팅하여 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션, 실험계획법 등의 기법을 사용하여 설계 공간을 살펴보고 파라미터가 모델 동작에 미치는 영향을 계산할 수 있습니다.

Simulink Design Optimization을 사용하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 테스트 데이터에 대해 전처리 작업을 수행하고, 마찰이나 공기역학 계수와 같은 모델 파라미터를 자동으로 추정하고, 추정 결과를 검증할 수 있습니다.

응답 시간, 대역폭, 에너지 소비량과 같은 시스템 설계 특징을 개선하기 위해 물리적 플랜트 파라미터와 알고리즘/제어기 이득을 함께 최적화할 수 있습니다. 이들 파라미터는 오버슈트, 위상 여유와 같은 시간 영역 및 주파수 영역의 요구 사항과 사용자 지정 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있습니다.

시작하기:

파라미터 추정

테스트 데이터로부터 Simulink 모델의 파라미터와 상태를 추정하여 정확한 플랜트 모델을 구축할 수 있습니다. 시스템의 디지털 트윈을 업데이트하고 조정하여 시스템의 현재 상태를 더 정확하게 표현할 수 있습니다.

파라미터 추정 앱

측정한 데이터를 대화형 방식으로 가져와서 전처리하고, 추정할 모델 파라미터를 선택하고 추정한 다음, 추정 결과를 비교 및 검증할 수 있습니다. 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 이 전체 과정을 자동화할 수 있습니다.

구성 옵션

다양한 선형, 비선형 및 전역 최적화 솔버 중 선택할 수 있습니다. 파라미터 범위를 설정하고, 정상 상태 동작점에서 모델을 초기화하고, Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 파라미터 추정 절차를 가속화할 수도 있습니다.

응답 최적화

설계 요구 사항 및 제약 조건을 충족하도록 모델 파라미터를 최적화할 수 있습니다.

Response Optimization 앱

최적화 문제를 대화형 방식으로 설정하고 실행하여 Simulink 모델 파라미터를 조정할 수 있습니다. 여러 설계 요구 사항을 시각적으로 지정하고, 최적화할 모델 파라미터를 선택하고, 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 전체 과정을 자동화할 수 있습니다.

설계 요구 사항 및 제약 조건

계단 응답 특징, 추적할 참조 신호, 보드 크기 범위와 같은 시간 영역 및 주파수 영역의 요구 사항을 선택할 수 있습니다. 주파수 영역의 요구 사항의 경우 모델이 Simulink Control Design을 사용하여 선형화됩니다. 사용자 지정 요구 사항 및 제약 조건을 정의할 수도 있습니다.

구성 옵션

모델 파라미터의 불확실성을 고려하여 설계 강건성을 개선할 수 있습니다. 최적화 솔버를 선택하고, 파라미터 범위를 설정하고, 정상 상태 동작점에서 모델을 초기화하고, Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 응답 최적화 절차를 가속화할 수 있습니다.

룩업 테이블

이득 스케줄링이 적용된 제어기와 같은 응용 분야에 대해 룩업 테이블을 조정할 수 있습니다. 룩업 테이블 값에 단조 특성, 완만성과 같은 제약 조건을 적용할 수 있습니다. 적응형 룩업 테이블을 사용하여 보정 문제를 풉니다.

테스트 데이터를 사용하여 엔진의 체적 효율 표면을 근사하는 적응형 룩업 테이블.

민감도 분석

모델 동작에 어떤 파라미터가 가장 큰 영향을 주는지 식별할 수 있습니다. 모델의 설계 공간을 살펴보고 설계의 강건성을 확인하고 파라미터 추정 및 설계 최적화를 위한 더 나은 초기 조건 선택.

Sensitivity Analysis 앱

확률 분포를 추출하여 대화형 방식으로 파라미터 값의 세트를 만들고 전역 민감도 분석을 수행할 수 있습니다. 결과를 시각화 및 분석하여 핵심 모델 파라미터를 식별할 수 있습니다. 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 이 과정을 자동화할 수 있습니다.

테스트 데이터를 사용하여 엔진의 체적 효율 표면을 근사하는 적응형 룩업 테이블.

설계 공간 탐색

몬테카를로 시뮬레이션 및 실험 계획법을 사용하여 모델의 설계 공간을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 설계의 강건성을 확인할 수 있으며 핵심 모델 파라미터가 비용 함수 및 설계 요구 사항에 미치는 영향을 살펴볼 수 있습니다.

최적화 성능 개선

민감도 분석의 결과를 시각화하여 Sensitivity Analysis 앱에서 직접 Parameter Estimation 및 Response Optimization 앱 세션의 좋은 초기 조건이 될 파라미터 값을 선택할 수 있습니다.

최신 기능

Simulink Compiler를 사용한 파라미터 추정

Simulink Compiler를 사용하여 배포된 Simulink 모델의 파라미터를 업데이트하여 디지털 트윈 구현

Sensitivity Analysis 툴

스크립트 작업을 자동화할 수 있도록 툴에서 MATLAB 코드 생성

위 기능과 해당 함수에 대한 세부 정보는 릴리스 정보를 참조하십시오.