Simulink Design Optimization

Analisi della sensibilità e regolazione dei parametri dei modelli

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Simulink Design Optimization™ contiene funzioni, strumenti interattivi e blocchi per analizzare e regolare i parametri del modello. È possibile determinare la sensibilità del modello, adattare il modello ai dati di test e regolarlo in modo che risponda ai requisiti. Sfruttando tecniche quali la simulazione Monte Carlo e la progettazione di esperimenti, è possibile esplorare il proprio spazio di progettazione e calcolare l’influenza dei parametri sul comportamento del modello.

Simulink Design Optimization aiuta ad aumentare la precisione del modello. È possibile pre-elaborare i dati di test, stimare automaticamente i parametri del modello come i coefficienti aerodinamici e di attrito e convalidare i risultati delle stime.

Per migliorare le caratteristiche di progettazione dei sistemi come il tempo di risposta, la larghezza di banda e il consumo di energia, è possibile ottimizzare congiuntamente i parametri degli impianti fisici e i guadagni algoritmici o dei controller. Questi parametri possono essere regolati in base a requisiti specifici nel dominio del tempo e in quello della frequenza, come l’overshoot e il margine di fase, e in base a requisiti personalizzati.

Che cos’è Simulink Design Optimization?

Stimatore dei parametri

Crea modelli di impianti accurati stimando parametri e stati del tuo modello Simulink a partire da dati di test. Aggiorna e sincronizza i gemelli digitali dei tuoi sistemi in modo da rappresentare al meglio il loro stato corrente.

App per la stima dei parametri

Importa e pre-elabora in modo interattivo i dati misurati, seleziona i parametri del modello da stimare, esegui la stima, infine confronta e convalida i risultati stimati. È possibile generare codice MATLAB dall’app per automatizzare l’intero processo.

Come stimare i parametri dei modelli dai dati di test con Simulink (4:13)

Stima dei parametri di un pendolo inverso

Stima del coefficiente di attrito di una frizione

Automazione della stima dei parametri di un modello di batteria (9:54)

Stima dei parametri di un motore CC

Opzioni di configurazione

Scegli tra diversi risolutori di ottimizzazione globale e basata su derivate. È anche possibile impostare degli intervalli di parametri, inizializzare i modelli in corrispondenza di punti operativi stazionari e accelerare il processo di stima dei parametri usando Parallel Computing Toolbox™.

Importazione e pre-elaborazione dei dati di test

Stima dei parametri per il sistema di un impianto energetico in stato stazionario

Stima dei parametri di un modello con più set di dati di test

Risolutori, vincoli e funzioni di costo

Stima dei parametri di un sistema idraulico

Sincronizzazione dei gemelli digitali

Aggiorna automaticamente i parametri di un modello di gemello digitale distribuito in modo che corrisponda alle condizioni attuali dell’asset. Distribuisci un workflow per la stima dei parametri con Simulink Compiler™.

Applicazione distribuita della stima dei parametri

Sincronizzazione dei parametri per i gemelli digitali

Ottimizzatore della risposta

Ottimizza i parametri del modello in modo da soddisfare i tuoi requisiti di progettazione e i vincoli.

App per l’ottimizzazione della risposta

Configura ed esegui in modo interattivo dei problemi di ottimizzazione per sincronizzare i parametri dei modelli Simulink. È possibile specificare graficamente più requisiti progettuali, scegliere i parametri dei modelli da ottimizzare e generare codice MATLAB dall’app per automatizzare l’intero processo.

Ottimizzazione del sistema di controllo dell’inclinazione delle pale di una turbina eolica (4:32)

Ottimizzazione delle prestazioni di un sistema di sospensioni (6:41)

Sincronizzazione di un controller per un convertitore di potenza

Sincronizzazione di un controller di un autopilota

Ottimizzazione delle prestazioni del sistema: motore CC

Requisiti e vincoli progettuali

Scegli i requisiti nel dominio del tempo e della frequenza come le caratteristiche di risposta al gradino, i segnali di riferimento da tracciare e i limiti di ampiezza di Bode. Per i requisiti del dominio della frequenza, il modello viene linearizzato con Simulink Control Design. È anche possibile definire requisiti e vincoli personalizzati.

Requisiti nel dominio del tempo e della frequenza

Ottimizzazione di progetti di motori in termini di prestazioni e costi

Ottimizzazione della risposta per soddisfare un obiettivo personalizzato

Ottimizzazione della risposta per soddisfare requisiti di segnali personalizzati

Ottimizzazione di un sistema di controllo di volo

Opzioni di configurazione

Aumenta la solidità dei progetti tenendo conto dell’incertezza nei parametri dei modelli. È possibile scegliere risolutori di ottimizzazione, impostare intervalli di parametri, inizializzare i modelli in corrispondenza di punti operativi stazionari e accelerare il processo di ottimizzazione della risposta con Parallel Computing Toolbox™.

Specificazione del punto operativo stazionario per l’ottimizzazione della risposta

Ottimizzazione della risposta con variabili incerte

Ottimizzazione dei parametri per maggiore solidità

Come migliorare le prestazioni di ottimizzazione usando il calcolo parallelo

Ottimizzazione delle prestazioni del sistema: attuatore idraulico

Tabelle di lookup

Sincronizza le tabelle di lookup per applicazioni come i controller gain-scheduled. È possibile imporre dei vincoli come la monotonicità e l’uniformità sui valori delle tabelle di lookup. Usa tabelle di lookup adattive per risolvere problemi di calibrazione.

Stima dei valori delle tabelle di lookup a partire dai dati

Sincronizzazione di tabelle di lookup per controller gain-scheduled

Stima dei valori vincolati di una tabella di lookup

Modellazione di un motore utilizzando una tabella di lookup adattiva

Tabella di lookup adattiva con dati di test per approssimare la superficie di rendimento volumetrico di un motore.

Analizzatore della sensibilità

Individua i parametri che hanno l’impatto maggiore sul comportamento del tuo modello. Esplora lo spazio di progettazione del tuo modello per verificarne la solidità e seleziona le condizioni iniziali migliori per la stima dei parametri e l’ottimizzazione del progetto.

App per l’analisi di sensibilità

Crea in modo interattivo un set di valori parametrici campionando le distribuzioni probabilistiche e svolgendo un’analisi di sensibilità globale. Visualizza e analizza i risultati per individuare i parametri chiave del modello. Genera codice MATLAB dall’app per automatizzare il processo.

Esplorazione dell’affidabilità del progetto mediante campionamento dei parametri

Analisi dell’influenza che i parametri del modello esercitano sui requisiti progettuali

Panoramica sull’analisi di sensibilità

Analisi di sensibilità e simulazioni Monte Carlo con Simulink Design Optimization (30:54)

Analisi di sensibilità e simulazioni Monte Carlo per un modello di circuito elettrico.

Esplorazione dello spazio di progettazione

Analizza lo spazio di progettazione del tuo modello con simulazioni Monte Carlo e la progettazione di esperimenti. Ciò consente di verificare la solidità del progetto e di determinare l’impatto che i parametri chiave del modello sono in grado di esercitare sulle funzioni di costo e sui requisiti progettuali.

Generazione di campioni di parametri per l’analisi di sensibilità

Esplorazione del progetto mediante campionamento dei parametri

Generazione di codice MATLAB per individuare i parametri chiave

Uso dell’analisi di sensibilità per ottimizzare il progetto di un motopropulsore in termini di risparmio di carburante

Esplorazione di progetti utilizzando lo strumento di analisi della sensibilità

Prestazioni di ottimizzazione migliorate

Seleziona i valori parametrici che potrebbero rivelarsi buone condizioni iniziali per le sessioni delle app relative alla stima dei parametri e all’ottimizzazione della risposta direttamente dall’app per l’analisi di sensibilità visualizzando i risultati della tua analisi di sensibilità.

Individuazione dei parametri chiave del modello per le attività di stima dei parametri

Uso del calcolo parallelo per l’analisi di sensibilità