MATLAB 및 Simulink를 사용한 차수 축소 모델링

AI 기반 차수 축소 모델 생성

차수 축소 모델링을 위한 Simulink 애드온은 타사의 전체 차수 고충실도 시뮬레이션 모델을 비롯하여 Simulink에서 모델링된 서브시스템의 ROM(차수 축소 모델)을 생성할 수 있는 앱을 제공합니다. 사용자는 시스템 수준 데스크탑 시뮬레이션, HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트, 제어 설계 및 가상 센서 모델링에 차수 축소 모델을 사용할 수 있습니다.

차수 축소 모델링을 위한 Simulink 애드온을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

실험계획법을 설정 및 전체 차수의 고충실도 서브시스템에서 입력-출력 훈련 데이터 생성
사전 구성된 템플릿을 사용하여 AI 기반 차수 축소 모델 훈련 및 비교
시스템 수준 시뮬레이션, 제어 설계 및 HIL 테스트를 위해 Simulink로 AI 기반 대리 모델 내보내기
MATLAB 및 Simulink 외부에서 사용할 목적으로 차수 축소 모델을 FMU(Functional Mockup Unit)로 내보내기 (Simulink Compiler 사용)

Reduced Order Modeler 앱이란?

실험 설계

ROM 입력, 출력 및 파라미터로 사용할 Simulink 신호와 블록 파라미터를 선택할 수 있습니다. 내장된 가진 유형 중에서 선택하여 ROM 입력을 대체하거나 섭동하여 시뮬레이션 실험을 대화형 방식으로 설계할 수 있습니다. 설계 공간의 커버리지를 시각화할 수 있습니다.

기체의 차수 축소 모델

실험을 실행하고 실험 결과를 보여주는 Reduced Order Modeler 앱의 스크린샷.

실험 실행

실험을 한 번에 하나씩 또는 Parallel Computing Toolbox를 통해 병렬로 실행하는 옵션을 지정하고 모델 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 내장된 시각화 플롯을 사용하여 관심 신호 및 파라미터의 시뮬레이션 결과를 시각화할 수 있습니다.

제트 엔진 터빈 블레이드의 차수 축소 모델

차수 축소 모델 훈련

다양한 유형의 차수 축소 모델을 훈련시키고 비교할 수 있습니다. 신경 상태공간, LSTM 및 비선형 ARX 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 하이퍼파라미터를 순차적으로 또는 Parallel Computing Toolbox를 사용해 병렬로 최적화하여 모델 피팅을 개선할 수 있습니다. 훈련된 모델의 정확도 메트릭을 비교하여 여러분의 응용 사례에 최적인 모델을 선택할 수 있습니다.