Simulink Design Optimization™은 모델 파라미터를 분석하고 조정할 수 있는 함수, 대화형 방식의 툴 및 블록을 제공합니다. 모델의 민감도를 결정하고, 모델을 테스트 데이터에 피팅하고, 요구사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션 및 실험계획법 같은 기법을 사용하여 설계 공간을 탐색하고 파라미터가 모델의 거동에 미치는 영향을 계산할 수 있습니다.
Simulink Design Optimization을 사용하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 테스트 데이터를 전처리하고, 마찰 및 공기역학 계수 등의 모델 파라미터를 자동으로 추정하고, 추정 결과를 검증할 수 있습니다.
응답 시간, 대역폭, 에너지 소비량 등의 시스템 설계 특성을 개선하도록 물리적 플랜트 파라미터와 알고리즘 또는 제어기의 이득을 함께 최적화할 수 있습니다. 이러한 파라미터를 조정하여 오버슈트와 위상 여유 등의 시간 영역 및 주파수 영역 요구사항 및 사용자 지정 요구사항을 충족할 수 있습니다.
시작하기:
Parameter Estimator 앱
측정된 데이터를 대화형 방식으로 가져와 전처리하고, 추정할 모델 파라미터를 선택하고, 추정을 수행하고, 추정 결과를 비교 및 검증할 수 있습니다. 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 전체 공정을 자동화할 수 있습니다.
구성 옵션
다양한 도함수 기반 솔버 및 전역 최적화 솔버 중에서 선택할 수 있습니다. 또한 파라미터 범위를 설정하고, 정상 상태 동작점에서 모델을 초기화하고, Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 파라미터 추정 과정을 가속화할 수도 있습니다.
디지털 트윈 조정
배포된 디지털 트윈 모델의 파라미터를 현재 자산 상태에 맞게 자동으로 업데이트할 수 있습니다. Simulink Compiler™를 사용하여 파라미터 추정 워크플로를 배포할 수 있습니다.
Response Optimizer 앱
최적화 문제를 대화형 방식으로 설정 및 실행하여 Simulink 모델 파라미터를 조정할 수 있습니다. 여러 설계 요구사항을 시각적으로 지정하고, 최적화할 모델 파라미터를 선택하고, 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 전체 공정을 자동화할 수 있습니다.
설계 요구사항 및 제약 조건
계단 응답 특성, 추적할 참조 신호, 보드 크기 범위 등의 시간 영역 및 주파수 영역 요구사항을 선택할 수 있습니다. 주파수 영역 요구사항의 경우 모델은 Simulink Control Design을 사용하여 선형화됩니다. 사용자 지정 요구사항 및 제약 조건을 정의할 수도 있습니다.
구성 옵션
모델 파라미터의 불확실성을 고려하여 설계의 강인성을 개선할 수 있습니다. 최적화 솔버를 선택하고, 파라미터 범위를 설정하고, 정상 상태 동작점에서 모델을 초기화하고, Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 응답 최적화 과정을 가속화할 수 있습니다.
룩업 테이블
이득 스케줄링 제어기와 같은 응용 사례에 맞게 룩업 테이블을 조정할 수 있습니다. 룩업 테이블 값에 단조성 및 평활도 같은 제약 조건을 부여할 수 있습니다. 보정 문제 해결을 위해 적응형 룩업 테이블을 사용할 수 있습니다.
테스트 데이터를 사용하여 엔진의 체적 효율 표면을 근사하는 적응형 룩업 테이블.
Sensitivity Analyzer 앱
확률 분포를 추출하고 전역 민감도 분석을 수행하여 대화형 방식으로 파라미터 값의 집합을 생성할 수 있습니다. 결과를 시각화 및 분석하여 핵심 모델 파라미터를 식별할 수 있습니다. 앱에서 MATLAB 코드를 생성하여 공정을 자동화할 수 있습니다.
전기 회로 모델을 위한 민감도 분석 및 몬테카를로 시뮬레이션.
설계 공간 탐색
몬테카를로 시뮬레이션 및 실험계획법을 사용하여 모델의 설계 공간을 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 설계의 강인성을 검사하고 핵심 모델 파라미터가 비용 함수 및 설계 요구사항에 미칠 만한 영향을 파악할 수 있습니다.
최적화 성능 개선
민감도 분석 결과를 시각화하여 Parameter Estimator 및 Response Optimizer 앱 세션의 좋은 초기 조건이 될 파라미터 값을 Sensitivity Analyzer 앱에서 직접 선택할 수 있습니다.
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