Reduced Order Modeler per MATLAB fornisce un’app per la creazione di modelli di ordine ridotto (ROM) di sottosistemi modellati in Simulink, compresi modelli di simulazione di terze parti di ordine completo e ad alta fedeltà. È possibile utilizzare modelli di ordine ridotto per la simulazione desktop a livello di sistema, i test Hardware-In-the-Loop (HIL), la progettazione di controlli e la modellazione di sensori virtuali.
Con l'app Reduced Order Modeler, è possibile:
- Impostare la progettazione di esperimenti per generare dati di addestramento di input-output, oppure importare dati pre-raccolti da un sottosistema di ordine completo e ad alta fedeltà
- Addestrare e confrontare ROM basate su intelligenza artificiale utilizzando modelli preconfigurati
- Esportare modelli surrogati basati sull’IA in Simulink per la simulazione a livello di sistema, la progettazione di controlli e i test HIL
- Esportare ROM come Functional Mockup Unit (FMU) per l’utilizzo al di fuori di MATLAB e Simulink (con Simulink Compiler)
Progettazione di esperimenti
Seleziona i segnali e i parametri dei blocchi Simulink da utilizzare come input, output e parametri del ROM. Progetta in modo interattivo esperimenti di simulazione utilizzando tipi di eccitazione del segnale integrati o specificando esplicitamente i valori dei parametri o tramite distribuzioni. Specifica i limiti per i valori del segnale e dei parametri per definire lo spazio di design fattibile e visualizzarne la copertura.
Importazione dei dati per la formazione
Importa dati esistenti nel dominio del tempo raccolti da un modello di simulazione ad alta fedeltà nell'app Reduced Order Modeler per l'addestramento di modelli di ordine ridotto. Utilizza dati memorizzati in matrici, timetable o array di celle contenenti timetable e matrici.
Esecuzione di esperimenti
Esegui esperimenti in modo sequenziale o in parallelo con Parallel Computing Toolbox e avvia simulazioni di modelli. Visualizza i risultati della simulazione per i segnali e i parametri di interesse utilizzando i grafici di visualizzazione integrati.
Addestramento di modelli di ordine ridotto
Crea modelli di ordine ridotto statici o dinamici utilizzando varie reti. Addestra automaticamente e confronta tutti i modelli disponibili, inclusi i modelli Neural State Space, LSTM, MLP e ARX non lineari. Ottimizza gli iperparametri sequenzialmente o in parallelo con Parallel Computing Toolbox per migliorare il fitting del modello. Confronta le metriche di precisione per i modelli addestrati per scegliere il modello più adatto alla tua applicazione.
Utilizzo di modelli di ordine ridotto in Simulink
Importa ROM addestrati in Simulink per la simulazione a livello di sistema, la progettazione di controlli e i test HIL. Combina i ROM con modelli di componenti basati su principi primi.
Distribuzione ed esportazione di modelli di ordine ridotto
Distribuisci ROM su sistemi embedded tramite la generazione automatica di codice. Esporta i ROM come FMU (con Simulink Compiler) per l’uso al di fuori di MATLAB e Simulink.
Scarica il pacchetto di supporto
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