Modellazione di ordine ridotto
La modellazione di ordine ridotto è una tecnica atta a ridurre la complessità computazionale o i requisiti di memoria di un modello, preservando al contempo la fedeltà entro un intervallo di errore accettabile. Lavorare con un modello di ordine ridotto può semplificare la progettazione e l'analisi di controllo.
È possibile creare modelli a ordine ridotto (ROM) dei sottosistemi modellati in Simulink®, compresi modelli di simulazione a ordine completo, ad alta fedeltà e di terze parti. È anche possibile creare i ROM utilizzando dati esistenti nel dominio del tempo.
Dopo aver acquisito i dati di input/output necessari per il ROM, è possibile addestrare un ROM di un tipo di modello disponibile nel software System Identification Toolbox, quali i tipi di modello non lineari ARX, Hammerstein-Wiener e stato-spazio neurali (NSS). È possibile utilizzare il ROM creato per la simulazione desktop a livello di sistema, i test Hardware-In-the-Loop, la progettazione di controllo e la modellazione di sensori virtuali.
L'app Reduced Order Modeler fornisce un workflow nell'interfaccia utente per la creazione dei ROM. Per utilizzare l'app, installare il pacchetto di supporto Reduced Order Modeler for MATLAB® utilizzando le istruzioni riportate in Acquisizione e gestione dei componenti complementari.
App
| Reduced Order Modeler | Create reduced order models based on Simulink models, subsystems within models, or simulation data (Da R2025b) |
Argomenti
Nozioni di base sulla modellazione di ordine ridotto
- Reduced Order Modeling Overview
Reduce computational complexity of models by creating accurate surrogates.
Metodi basati sui dati utilizzando il workflow nell'interfaccia utente
- 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.
Metodi basati sui dati utilizzando il workflow da riga di comando
- 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.
Metodi basati sulla linearizzazione
- 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.
