Entwerfen eines elektrischen Netzwerks für Flugzeuge mithilfe modellbasierten Designs

Diese Veröffentlichung enthält eine Transkription des Webinars „Entwicklung eines Flugzeugstromnetzes mittels modellbasiertem Design“. Das Webinar wurde von Mikhail Peselnik, Ingenieur, geleitet CITM-Aussteller.)

Heute erfahren wir, dass wir Modelle optimieren können, um das optimale Gleichgewicht zwischen der Wiedergabetreue und Genauigkeit der Simulationsergebnisse und der Geschwindigkeit des Simulationsprozesses zu erreichen. Dies ist der Schlüssel zum effektiven Einsatz der Simulation und zur Sicherstellung, dass der Detaillierungsgrad Ihres Modells für die Aufgabe, die Sie ausführen möchten, geeignet ist.

Wir werden auch lernen:

• Wie Sie Simulationen durch den Einsatz von Optimierungsalgorithmen und parallelem Rechnen beschleunigen können;
• So verteilen Sie Simulationen auf mehrere Computerkerne und beschleunigen so Aufgaben wie Parameterschätzung und Parameterauswahl.
• So beschleunigen Sie die Entwicklung durch die Automatisierung von Simulations- und Analyseaufgaben mit MATLAB;
• So verwenden Sie MATLAB-Skripte für die harmonische Analyse und dokumentieren die Ergebnisse aller Arten von Tests mithilfe der automatischen Berichtserstellung.

Wir beginnen mit einem Überblick über das Flugzeugstromnetzmodell. Wir besprechen unsere Simulationsziele und schauen uns den Entwicklungsprozess an, der zur Erstellung des Modells verwendet wurde.

Anschließend durchlaufen wir die einzelnen Phasen dieses Prozesses, einschließlich des ersten Entwurfs, in dem wir die Anforderungen klären. Detaillierter Entwurf – hier betrachten wir die einzelnen Komponenten des Stromnetzes und verwenden schließlich die Simulationsergebnisse des detaillierten Entwurfs, um die Parameter des abstrakten Modells anzupassen. Abschließend schauen wir uns an, wie Sie die Ergebnisse all dieser Schritte in Berichten dokumentieren können.

Hier ist eine schematische Darstellung des Systems, das wir entwickeln. Dies ist ein Halbflugzeugmodell, das einen Generator, einen Wechselstrombus, verschiedene Wechselstromlasten, eine Transformator-Gleichrichter-Einheit, einen Gleichstrombus mit verschiedenen Lasten und eine Batterie umfasst.

Über Schalter werden Komponenten an das Stromnetz angeschlossen. Da sich Komponenten während des Fluges ein- und ausschalten, können sich die elektrischen Bedingungen ändern. Wir wollen diese Hälfte des Flugzeugstromnetzes unter diesen sich ändernden Bedingungen analysieren.

Ein vollständiges Modell eines Flugzeugelektriksystems muss weitere Komponenten enthalten. Wir haben sie nicht in dieses Halbebenenmodell einbezogen, da wir nur die Wechselwirkungen zwischen diesen Komponenten analysieren wollen. Dies ist eine gängige Praxis im Flugzeug- und Schiffbau.

Simulationsziele:

• Bestimmen Sie die elektrischen Anforderungen für die verschiedenen Komponenten sowie die Stromleitungen, die sie verbinden.
• Analysieren Sie Systeminteraktionen zwischen Komponenten aus verschiedenen Ingenieurdisziplinen, einschließlich elektrischer, mechanischer, hydraulischer und thermischer Effekte.
• Führen Sie auf einer detaillierteren Ebene eine harmonische Analyse durch.
• Analysieren Sie die Qualität der Stromversorgung unter wechselnden Bedingungen und betrachten Sie Spannungen und Ströme in verschiedenen Netzwerkknoten.

Diese Simulationsziele lassen sich am besten durch die Verwendung von Modellen mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad erreichen. Wir werden sehen, dass wir im Laufe des Entwicklungsprozesses ein abstraktes und ein detailliertes Modell haben werden.

Wenn wir uns die Simulationsergebnisse dieser verschiedenen Modellvarianten ansehen, sehen wir, dass die Ergebnisse des Systemebenenmodells und des detaillierten Modells gleich sind.

Wenn wir uns die Simulationsergebnisse genauer ansehen, stellen wir fest, dass trotz der Dynamik, die durch das Schalten von Leistungsgeräten in der detaillierten Version unseres Modells verursacht wird, die gesamten Simulationsergebnisse gleich sind.

Dies ermöglicht uns die Durchführung schneller Iterationen auf Systemebene sowie eine detaillierte Analyse des elektrischen Systems auf granularer Ebene. So können wir unsere Ziele effektiv erreichen.

Lassen Sie uns nun über das Modell sprechen, mit dem wir arbeiten. Wir haben für jede Komponente im Stromnetz mehrere Optionen erstellt. Abhängig vom zu lösenden Problem wählen wir die zu verwendende Komponentenvariante aus.

Wenn wir Möglichkeiten zur Netzstromerzeugung erkunden, können wir den integrierten Antriebsgenerator durch einen Zyklokonvektor-Generator mit variabler Drehzahl oder einen DC-gekoppelten Frequenzgenerator ersetzen. Wir können abstrakte oder detaillierte Lastkomponenten in einem Wechselstromkreis verwenden.

Ebenso können wir für ein DC-Netzwerk eine abstrakte, detaillierte oder multidisziplinäre Option verwenden, die den Einfluss anderer physikalischer Disziplinen wie Mechanik, Hydraulik und Temperatureffekte berücksichtigt.

Weitere Details zum Modell.

Hier sehen Sie den Generator, das Verteilungsnetz und die Komponenten im Netz. Das Modell ist derzeit für die Simulation mit abstrakten Komponentenmodellen aufgebaut. Die Modellierung des Aktors erfolgt einfach durch Angabe der Wirk- und Blindleistung, die die Komponente verbraucht.

Wenn wir dieses Modell so konfigurieren, dass es detaillierte Komponentenvarianten verwendet, ist der Aktor bereits als elektrische Maschine modelliert. Wir verfügen über Permanentmagnet-Synchronmotoren, Umrichter sowie ein DC-Bus- und Steuerungssystem. Wenn wir uns die Transformator-Gleichrichter-Einheit ansehen, sehen wir, dass sie mithilfe von Transformatoren und Universalbrücken modelliert ist, die in der Leistungselektronik verwendet werden.

Wir können auch eine Systemoption auswählen (auf TRU DC Loads -> Block Choices -> Multidomain), die Effekte berücksichtigt, die mit anderen physikalischen Phänomenen (in Fuel Pump) verbunden sind. Für die Kraftstoffpumpe sehen wir, dass wir eine Hydraulikpumpe haben, hydraulische Lasten. Bei der Heizung berücksichtigen wir Temperatureffekte, die sich auf das Verhalten dieser Komponente auswirken, wenn sich die Temperatur ändert. Unser Generator basiert auf einer Synchronmaschine und wir verfügen über ein Steuerungssystem, um das Spannungsfeld für diese Maschine einzustellen.

Flugzyklen werden mithilfe einer MATLAB-Variablen namens Flight_Cycle_Num ausgewählt. Und hier sehen wir Daten aus dem MATLAB-Arbeitsbereich, die steuern, wann bestimmte elektrische Netzwerkkomponenten ein- und ausgeschaltet werden. Dieses Diagramm (Plot_FC) zeigt für den ersten Flugzyklus, wann Komponenten ein- oder ausgeschaltet werden.

Wenn wir das Modell auf die Tuned-Version optimieren, können wir dieses Skript (Test_APN_Model_SHORT) verwenden, um das Modell auszuführen und in drei verschiedenen Flugzyklen zu testen. Der erste Flugzyklus ist im Gange und wir testen das System unter verschiedenen Bedingungen. Anschließend konfigurieren wir das Modell automatisch so, dass es einen zweiten und einen dritten Flugzyklus durchführt. Nach Abschluss dieser Tests liegt uns ein Bericht vor, der die Ergebnisse dieser drei Tests im Vergleich zu früheren Testläufen zeigt. Im Bericht sehen Sie Screenshots des Modells, Screenshots von Diagrammen, die Geschwindigkeit, Spannung und erzeugte Leistung am Generatorausgang zeigen, Vergleichsdiagramme mit früheren Tests sowie die Ergebnisse einer Analyse der Qualität des Stromnetzes.

Für den effektiven Einsatz von Simulationen ist es von entscheidender Bedeutung, einen Kompromiss zwischen Modelltreue und Simulationsgeschwindigkeit zu finden. Je mehr Details Sie zu Ihrem Modell hinzufügen, desto länger dauert die Berechnung und Simulation des Modells. Es ist wichtig, das Modell an das spezifische Problem anzupassen, das Sie lösen möchten.

Wenn wir an Details wie der Stromqualität interessiert sind, fügen wir Effekte wie das Schalten der Leistungselektronik und realistische Lasten hinzu. Wenn wir uns jedoch für Themen wie die Erzeugung oder den Verbrauch von Energie durch verschiedene Komponenten im Stromnetz interessieren, verwenden wir komplexe Simulationsmethoden, abstrakte Lasten und gemittelte Spannungsmodelle.

Mit Mathworks-Produkten können Sie den richtigen Detaillierungsgrad für das jeweilige Problem auswählen.

Für ein effektives Design benötigen wir sowohl abstrakte als auch detaillierte Modelle von Komponenten. So passen diese Optionen in unseren Entwicklungsprozess:

• Zunächst klären wir die Anforderungen anhand einer abstrakten Version des Modells.
• Anhand der verfeinerten Anforderungen entwerfen wir dann das Bauteil im Detail.
• Wir können eine abstrakte und detaillierte Version einer Komponente in unserem Modell kombinieren und so die Verifizierung und Kombination der Komponente mit mechanischen Systemen und Steuerungssystemen ermöglichen.
• Schließlich können wir die Simulationsergebnisse des detaillierten Modells verwenden, um die Parameter des abstrakten Modells abzustimmen. Dadurch erhalten wir ein Modell, das schnell läuft und genaue Ergebnisse liefert.

Sie sehen, dass sich diese beiden Möglichkeiten – System und Detailmodell – gegenseitig ergänzen. Die Arbeit, die wir mit dem abstrakten Modell zur Klärung der Anforderungen durchführen, reduziert die Anzahl der für den detaillierten Entwurf erforderlichen Iterationen. Das beschleunigt unseren Entwicklungsprozess. Die Simulationsergebnisse des detaillierten Modells liefern uns ein abstraktes Modell, das schnell läuft und genaue Ergebnisse liefert. Dadurch können wir eine Übereinstimmung zwischen dem Detaillierungsgrad des Modells und der von der Simulation ausgeführten Aufgabe erreichen.

Viele Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen MOS zur Entwicklung komplexer Systeme. Airbus entwickelt ein Treibstoffmanagementsystem für den A380 auf Basis von MOP. Dieses System umfasst mehr als 20 Pumpen und mehr als 40 Ventile. Sie können sich vorstellen, wie viele verschiedene Fehlerszenarien auftreten können. Mithilfe von Simulationen können sie jedes Wochenende über hunderttausend Tests durchführen. Dies gibt ihnen die Gewissheit, dass ihr Steuerungssystem unabhängig vom Ausfallszenario damit umgehen kann.

Nachdem wir nun einen Überblick über unser Modell und unsere Simulationsziele erhalten haben, gehen wir durch den Designprozess. Wir beginnen mit der Verwendung eines abstrakten Modells, um die Systemanforderungen zu verdeutlichen. Diese verfeinerten Anforderungen werden für den detaillierten Entwurf verwendet.

Wir werden sehen, wie wir Anforderungsdokumente in den Entwicklungsprozess integrieren können. Wir verfügen über ein umfangreiches Anforderungsdokument, das alle Anforderungen an unser System beschreibt. Es ist sehr schwierig, die Anforderungen mit dem Gesamtprojekt zu vergleichen und sicherzustellen, dass das Projekt diese Anforderungen erfüllt.

Mit SLVNV können Sie Anforderungsdokumente und das Modell direkt in Simulink verknüpfen. Sie können direkt vom Modell aus Verknüpfungen zu den Anforderungen erstellen. Dadurch lässt sich leichter überprüfen, ob sich ein bestimmter Teil des Modells auf eine bestimmte Anforderung bezieht und umgekehrt. Diese Kommunikation erfolgt in beide Richtungen. Wenn wir uns also eine Anforderung ansehen, können wir schnell zu einem Modell springen, um zu sehen, wie diese Anforderung erfüllt wird.

Nachdem wir das Anforderungsdokument nun in den Workflow integriert haben, werden wir die Anforderungen an das Stromnetz verfeinern. Insbesondere werden wir uns mit den Betriebs-, Spitzen- und Auslegungslastanforderungen für Generatoren und Übertragungsleitungen befassen. Wir werden sie unter einem breiten Spektrum von Netzbedingungen testen. Diese. während verschiedener Flugzyklen, wenn unterschiedliche Lasten ein- und ausgeschaltet werden. Da wir uns nur auf die Leistung konzentrieren, werden wir das Schalten in der Leistungselektronik vernachlässigen. Daher werden wir abstrakte Modelle und vereinfachte Simulationsmethoden verwenden. Das bedeutet, dass wir das Modell so optimieren, dass nicht benötigte Details ignoriert werden. Dadurch läuft die Simulation schneller und wir können die Bedingungen während langer Flugzyklen testen.

Wir haben eine Wechselstromquelle, die eine Kette von Widerständen, Kapazitäten und Induktivitäten durchläuft. Im Stromkreis befindet sich ein Schalter, der nach einiger Zeit öffnet und dann wieder schließt. Wenn Sie die Simulation ausführen, können Sie die Ergebnisse mit dem kontinuierlichen Löser sehen. (V1) Sie können sehen, dass die mit dem Öffnen und Schließen des Schalters verbundenen Schwingungen genau angezeigt werden.

Wechseln wir nun in den diskreten Modus. Doppelklicken Sie auf den PowerGui-Block und wählen Sie auf der Registerkarte „Solver“ den diskreten Solver aus. Sie können sehen, dass der diskrete Löser jetzt ausgewählt ist. Beginnen wir mit der Simulation. Sie werden sehen, dass die Ergebnisse nun nahezu gleich sind, die Genauigkeit jedoch von der gewählten Abtastrate abhängt.

Jetzt kann ich den komplexen Simulationsmodus auswählen, die Frequenz einstellen – da die Lösung nur bei einer bestimmten Frequenz erreicht wird – und die Simulation erneut ausführen. Sie werden sehen, dass nur die Signalamplituden angezeigt werden. Durch Klicken auf diesen Block kann ich ein MATLAB-Skript ausführen, das das Modell nacheinander in allen drei Simulationsmodi ausführt und die resultierenden Diagramme übereinander darstellt. Wenn wir Strom und Spannung genauer betrachten, werden wir feststellen, dass die diskreten Ergebnisse nahe bei den kontinuierlichen liegen, aber vollständig übereinstimmen. Wenn Sie sich den Strom ansehen, können Sie erkennen, dass es einen Peak gibt, der im diskreten Modus der Simulation nicht festgestellt wurde. Und wir sehen, dass Sie im komplexen Modus nur die Amplitude sehen können. Wenn Sie sich den Solver-Schritt ansehen, können Sie sehen, dass der komplexe Solver nur 56 Schritte erforderte, während die anderen Solver viel mehr Schritte benötigten, um die Simulation abzuschließen. Dadurch konnte der komplexe Simulationsmodus viel schneller laufen als andere Modi.

Neben der Wahl eines geeigneten Simulationsmodus benötigen wir Modelle mit einem angemessenen Detaillierungsgrad. Um den Leistungsbedarf von Komponenten in einem elektrischen Netzwerk zu klären, verwenden wir abstrakte Modelle mit allgemeiner Anwendbarkeit. Mit dem Dynamic Load-Block können wir die Wirk- und Blindleistung festlegen, die eine Komponente im Netzwerk verbraucht oder erzeugt.

Basierend auf einem ersten Anforderungskatalog definieren wir ein erstes abstraktes Modell für Blind- und Wirkleistung. Als Quelle verwenden wir den Ideal-Quellblock. Auf diese Weise können Sie die Spannung im Netzwerk einstellen und damit die Parameter des Generators bestimmen und verstehen, wie viel Strom er produzieren soll.

Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Simulation die Leistungsanforderungen für einen Generator und Übertragungsleitungen verfeinern.

Wir haben einen ersten Satz von Anforderungen, der die Nennleistung und den Leistungsfaktor für die Komponenten im Netzwerk umfasst. Wir haben auch eine Reihe von Bedingungen, unter denen dieses Netzwerk funktionieren kann. Diese anfänglichen Anforderungen wollen wir durch Tests unter verschiedensten Bedingungen verfeinern. Dies erreichen wir, indem wir das Modell auf die Verwendung abstrakter Lasten und Quellen abstimmen und die Anforderungen unter einem breiten Spektrum von Betriebsbedingungen testen.

Wir konfigurieren das Modell für die Verwendung abstrakter Last- und Generatormodelle und sehen die erzeugte und verbrauchte Leistung über einen weiten Bereich von Betriebsbedingungen.

Jetzt machen wir weiter detailliertes Design. Wir werden die verfeinerten Anforderungen verwenden, um das Design detailliert darzustellen, und wir werden diese detaillierten Komponenten mit dem Systemmodell kombinieren, um Integrationsprobleme zu erkennen.

Für die Stromerzeugung im Flugzeug stehen heute mehrere Möglichkeiten zur Verfügung. Typischerweise wird der Generator durch Kommunikation mit einer Gasturbine angetrieben. Die Turbine dreht sich mit variabler Frequenz. Wenn das Netz eine feste Frequenz haben muss, ist eine Umstellung von variabler Turbinenwellendrehzahl auf eine konstante Frequenz im Netz erforderlich. Dies kann durch die Verwendung eines integrierten Konstantgeschwindigkeitsantriebs vor dem Generator oder durch den Einsatz von Leistungselektronik zur Umwandlung von Wechselstrom mit variabler Frequenz in Wechselstrom mit konstanter Frequenz erfolgen. Es gibt auch Systeme mit schwebender Frequenz, bei denen sich die Frequenz im Netz ändern kann und die Energieumwandlung an den Lasten im Netz erfolgt.

Jede dieser Optionen erfordert einen Generator und eine Leistungselektronik zur Umwandlung der Energie.

Wir haben eine Gasturbine, die mit variabler Geschwindigkeit rotiert. Diese Turbine dreht die Generatorwelle, die Wechselstrom mit variabler Frequenz erzeugt. Um diese variable Frequenz in eine Festfrequenz umzuwandeln, können verschiedene Möglichkeiten der Leistungselektronik eingesetzt werden. Wir möchten diese verschiedenen Optionen bewerten. Dies kann mit SPS erfolgen.

Wir können jedes dieser Systeme modellieren und Simulationen unter verschiedenen Bedingungen durchführen, um zu bewerten, welche Option für unser System am besten geeignet ist. Wechseln wir zum Modell und sehen wir uns an, wie das geht.

Hier ist das Modell, mit dem wir arbeiten. Die variable Drehzahl der Gasturbinenwelle wird auf den Generator übertragen. Und der Zyklokonverter wird verwendet, um Wechselstrom mit fester Frequenz zu erzeugen. Wenn Sie die Simulation ausführen, sehen Sie, wie sich das Modell verhält. Die obere Grafik zeigt die variable Drehzahl einer Gasturbine. Sie sehen, dass sich die Frequenz ändert. Dieses gelbe Signal im zweiten Diagramm ist die Spannung einer der Phasen am Generatorausgang. Dieser Wechselstrom mit fester Frequenz wird mithilfe der Leistungselektronik aus variabler Geschwindigkeit erzeugt.

Schauen wir uns an, wie Wechselstromlasten beschrieben werden. Unseres ist mit einer Lampe, einer Hydraulikpumpe und einem Aktuator verbunden. Diese Komponenten werden mithilfe von Blöcken aus SPS modelliert.

Jeder dieser Blöcke in SPS enthält Konfigurationseinstellungen, mit denen Sie unterschiedliche Komponentenkonfigurationen berücksichtigen und den Detaillierungsgrad Ihres Modells anpassen können.

Wir haben die Modelle so konfiguriert, dass sie eine detaillierte Version jeder Komponente ausführen. Wir verfügen also über eine Menge Möglichkeiten, Wechselstromlasten zu modellieren, und durch die Simulation detaillierter Komponenten im diskreten Modus können wir viel detaillierter sehen, was in unserem Stromnetz vor sich geht.

Eine der Aufgaben, die wir mit der detaillierten Version des Modells durchführen werden, ist die Analyse der Qualität elektrischer Energie.

Wenn eine Last in das System eingeführt wird, kann es zu Wellenformverzerrungen an der Spannungsquelle kommen. Dies ist eine ideale Sinuskurve, und ein solches Signal liegt am Ausgang des Generators an, wenn die Lasten konstant sind. Mit zunehmender Anzahl an ein- und ausschaltbaren Bauteilen kann es jedoch zu Verzerrungen dieser Wellenform und zu solch kleinen Überschwingern kommen.

Diese Spitzen in der Wellenform an der Spannungsquelle können Probleme verursachen. Dies kann durch Schaltvorgänge in der Leistungselektronik zu einer Überhitzung des Generators führen, dadurch können große Neutralströme entstehen und auch unnötige Schaltvorgänge in der Leistungselektronik entstehen Sie erwarten diesen Signalsprung nicht.

Die harmonische Verzerrung ist ein Maß für die Qualität des elektrischen Wechselstroms. Es ist wichtig, dieses Verhältnis unter sich ändernden Netzwerkbedingungen zu messen, da die Qualität je nachdem, welche Komponente ein- und ausgeschaltet ist, schwankt. Dieses Verhältnis lässt sich mit MathWorks-Tools leicht messen und kann zum Testen unter einer Vielzahl von Bedingungen automatisiert werden.

Erfahren Sie mehr über THD unter Wikipedia .

Als nächstes werden wir sehen, wie man es durchführt Netzqualitätsanalyse mittels Simulation.

Wir haben ein Modell des elektrischen Netzwerks eines Flugzeugs. Aufgrund unterschiedlicher Belastungen im Netz kommt es zu einer Verzerrung des Spannungsverlaufs am Generatorausgang. Dies führt zu einer Verschlechterung der Lebensmittelqualität. Diese Lasten werden zu verschiedenen Zeiten während des Flugzyklus getrennt und wieder online geschaltet.

Wir wollen die Stromqualität dieses Netzes unter verschiedenen Bedingungen bewerten. Dazu verwenden wir SPS und MATLAB, um den THD automatisch zu berechnen. Wir können das Verhältnis interaktiv über eine GUI berechnen oder ein MATLAB-Skript zur Automatisierung verwenden.

Gehen wir zurück zum Modell, um Ihnen dies anhand eines Beispiels zu zeigen. Unser elektrisches Netzwerkmodell für Flugzeuge besteht aus einem Generator, einem AC-Bus, AC-Lasten sowie einem Transformator-Gleichrichter und DC-Lasten. Wir wollen die Stromqualität an verschiedenen Punkten im Netzwerk unter verschiedenen Bedingungen messen. Zunächst zeige ich Ihnen, wie Sie dies interaktiv nur für den Generator tun. Anschließend zeige ich Ihnen, wie Sie diesen Prozess mit MATLAB automatisieren können. Wir werden zunächst eine Simulation durchführen, um die für die Berechnung des THD erforderlichen Daten zu sammeln.

Dieses Diagramm (Gen1_Vab) zeigt die Spannung zwischen den Generatorphasen. Wie Sie sehen, ist dies keine perfekte Sinuswelle. Dies bedeutet, dass die Stromqualität des Netzwerks von den Komponenten im Netzwerk beeinflusst wird. Sobald die Simulation abgeschlossen ist, verwenden wir die schnelle Fourier-Transformation, um den THD zu berechnen. Wir öffnen den Powergui-Block und öffnen das FFT-Analysetool. Sie können sehen, dass das Tool automatisch mit den Daten geladen wird, die ich während der Simulation aufgezeichnet habe. Wir wählen das FFT-Fenster aus, geben die Frequenz und den Bereich an und zeigen die Ergebnisse an. Sie sehen, dass der Klirrfaktor 2.8 % beträgt. Hier können Sie den Beitrag der verschiedenen Harmonischen sehen. Sie haben gesehen, wie Sie den harmonischen Verzerrungskoeffizienten interaktiv berechnen können. Wir möchten diesen Prozess jedoch automatisieren, um den Koeffizienten unter verschiedenen Bedingungen und an verschiedenen Punkten im Netzwerk zu berechnen.

Wir betrachten nun die verfügbaren Möglichkeiten zur Modellierung von DC-Lasten.

Wir können sowohl reine elektrische Lasten als auch multidisziplinäre Lasten modellieren, die Elemente aus verschiedenen Ingenieurbereichen enthalten, wie zum Beispiel elektrische und thermische Effekte, elektrische, mechanische und hydraulische.

Unser Gleichstromkreis umfasst einen Transformator-Gleichrichter, Lampen, Heizung, Kraftstoffpumpe und Batterie. Detaillierte Modelle können Effekte aus anderen Bereichen berücksichtigen, beispielsweise berücksichtigt ein Heizungsmodell Änderungen im Verhalten des elektrischen Teils bei Temperaturänderungen. Die Kraftstoffpumpe berücksichtigt Effekte aus anderen Bereichen, um auch deren Einfluss auf das Verhalten des Bauteils zu sehen. Ich gehe zurück zum Modell, um Ihnen zu zeigen, wie es aussieht.

Mit diesem Modell arbeiten wir. Wie Sie sehen, sind der Transformator-Gleichrichter und das Gleichstromnetz jetzt rein elektrisch, d.h. Es werden nur Effekte aus dem elektrischen Bereich berücksichtigt. Sie haben vereinfachte elektrische Modelle der Komponenten in diesem Netzwerk. Wir können eine Variante dieses Systems wählen (TRU DC Loads -> Multidomain), die Effekte aus anderen Ingenieurbereichen berücksichtigt. Sie sehen, dass wir im Netzwerk die gleichen Komponenten haben, aber anstelle der Anzahl elektrischer Modelle haben wir andere Effekte hinzugefügt – zum Beispiel für den Hiter, ein temperaturphysikalisches Netzwerk, das den Einfluss der Temperatur auf das Verhalten berücksichtigt. Bei der Pumpe berücksichtigen wir nun die hydraulischen Auswirkungen der Pumpen und anderer Lasten im System.

Die Komponenten, die Sie im Modell sehen, werden aus Simscape-Bibliotheksblöcken zusammengesetzt. Es gibt Blöcke zur Berücksichtigung elektrischer, hydraulischer, magnetischer und anderer Disziplinen. Mithilfe dieser Blöcke können Sie Modelle erstellen, die wir als multidisziplinär bezeichnen, d. h. unter Berücksichtigung von Effekten aus verschiedenen physikalischen und ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen.

Effekte aus anderen Bereichen können in das elektrische Netzmodell integriert werden.

Die Simscape-Blockbibliothek umfasst Blöcke zur Simulation von Effekten aus anderen Bereichen, beispielsweise Hydraulik oder Temperatur. Durch die Verwendung dieser Komponenten können Sie realistischere Netzwerklasten erstellen und dann die Bedingungen, unter denen diese Komponenten betrieben werden können, genauer definieren.

Durch die Kombination dieser Elemente können Sie komplexere Komponenten sowie neue benutzerdefinierte Disziplinen oder Bereiche mithilfe der Simscape-Sprache erstellen.

Erweiterte Komponenten und Parametrisierungseinstellungen sind in speziellen Simscape-Erweiterungen verfügbar. In diesen Bibliotheken stehen komplexere und detailliertere Komponenten zur Verfügung, die Effekte wie Effizienzverluste und Temperatureffekte berücksichtigen. Mit SimMechanics können Sie auch XNUMXD- und Mehrkörpersysteme modellieren.

Nachdem wir nun den detaillierten Entwurf abgeschlossen haben, werden wir die Ergebnisse der detaillierten Simulationen nutzen, um die Parameter des abstrakten Modells anzupassen. Dadurch erhalten wir ein Modell, das schnell läuft und dennoch Ergebnisse liefert, die mit den Ergebnissen einer detaillierten Simulation übereinstimmen.

Wir haben den Entwicklungsprozess mit abstrakten Komponentenmodellen begonnen. Da wir nun über detaillierte Modelle verfügen, möchten wir sicherstellen, dass diese abstrakten Modelle ähnliche Ergebnisse liefern.

Grün zeigt die anfänglichen Anforderungen, die wir erhalten haben. Wir möchten, dass die Ergebnisse des abstrakten Modells (hier blau dargestellt) den Ergebnissen der detaillierten Modellsimulation (rot dargestellt) nahe kommen.

Dazu definieren wir anhand des Eingangssignals die Wirk- und Blindleistung für das abstrakte Modell. Anstatt separate Werte für Wirk- und Blindleistung zu verwenden, erstellen wir ein parametrisiertes Modell und passen diese Parameter so an, dass die Wirk- und Blindleistungskurven aus der abstrakten Modellsimulation mit dem detaillierten Modell übereinstimmen.

Als Nächstes sehen wir, wie das abstrakte Modell so angepasst werden kann, dass es mit den Ergebnissen des detaillierten Modells übereinstimmt.

Das ist unsere Aufgabe. Wir haben ein abstraktes Modell einer Komponente in einem elektrischen Netzwerk. Wenn wir ein solches Steuersignal darauf anlegen, ist das Ergebnis das folgende Ergebnis für Wirk- und Blindleistung.

Wenn wir dasselbe Signal auf den Eingang eines detaillierten Modells anwenden, erhalten wir Ergebnisse wie diese.

Wir benötigen Konsistenz zwischen den Simulationsergebnissen des abstrakten und des detaillierten Modells, damit wir das abstrakte Modell zur schnellen Iteration des Systemmodells verwenden können. Dazu passen wir die Parameter des abstrakten Modells automatisch an, bis die Ergebnisse übereinstimmen.

Dazu verwenden wir SDO, das Parameter automatisch ändern kann, bis die Ergebnisse des abstrakten und detaillierten Modells übereinstimmen.

Um diese Einstellungen zu konfigurieren, führen wir die folgenden Schritte aus.

• Zunächst importieren wir die Simulationsergebnisse des detaillierten Modells und wählen diese Daten für die Parameterschätzung aus.
• Anschließend legen wir fest, welche Parameter konfiguriert werden müssen und legen Parameterbereiche fest.
• Als nächstes werten wir die Parameter aus, wobei SDO die Parameter anpasst, bis die Ergebnisse übereinstimmen.
• Schließlich können wir andere Eingabedaten verwenden, um die Ergebnisse der Parameterschätzung zu validieren.

Sie können den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen, indem Sie Simulationen mithilfe von Parallelrechnungen verteilen.

Sie können separate Simulationen auf verschiedenen Kernen eines Mehrkernprozessors oder auf Rechenclustern ausführen. Wenn Sie eine Aufgabe haben, die die Ausführung mehrerer Simulationen erfordert – beispielsweise eine Monte-Carlo-Analyse, Parameteranpassung oder die Ausführung mehrerer Flugzyklen – können Sie diese Simulationen verteilen, indem Sie sie auf einem lokalen Multi-Core-Computer oder Computercluster ausführen.

In vielen Fällen wird dies nicht schwieriger sein, als die for-Schleife im Skript durch eine parallele for-Schleife, parfor, zu ersetzen. Dies kann zu einer erheblichen Beschleunigung bei der Ausführung von Simulationen führen.

Wir haben ein Modell des elektrischen Netzwerks eines Flugzeugs. Wir möchten dieses Netzwerk unter verschiedensten Betriebsbedingungen testen – darunter Flugzyklen, Störungen und Wetter. Wir werden PCT verwenden, um diese Tests zu beschleunigen, und MATLAB, um das Modell für jeden Test, den wir ausführen möchten, abzustimmen. Anschließend verteilen wir die Simulationen auf verschiedene Kerne meines Computers. Wir werden sehen, dass parallele Tests viel schneller abgeschlossen werden als sequentielle.

Hier sind die Schritte, die wir befolgen müssen.

• Zunächst erstellen wir mit dem Befehl parpool einen Pool von Worker-Prozessen, sogenannte MATLAB-Worker.
• Als Nächstes generieren wir Parametersätze für jeden Test, den wir ausführen möchten.
• Wir werden die Simulationen zunächst sequentiell, eine nach der anderen, durchführen.
• Und vergleichen Sie dies dann mit der parallelen Ausführung von Simulationen.

Den Ergebnissen zufolge ist die gesamte Testzeit im Parallelmodus etwa viermal kürzer als im sequentiellen Modus. Wir haben in den Grafiken gesehen, dass der Stromverbrauch im Allgemeinen auf dem erwarteten Niveau liegt. Die sichtbaren Spitzen hängen mit unterschiedlichen Netzbedingungen beim Ein- und Ausschalten von Verbrauchern zusammen.

Die Simulationen umfassten viele Tests, die wir schnell durchführen konnten, indem wir die Simulationen auf verschiedene Computerkerne verteilten. Dies ermöglichte es uns, ein wirklich breites Spektrum an Flugbedingungen zu bewerten.

Nachdem wir diesen Teil des Entwicklungsprozesses nun abgeschlossen haben, werden wir sehen, wie wir die Erstellung der Dokumentation für jeden Schritt automatisieren, wie wir Tests automatisch ausführen und die Ergebnisse dokumentieren können.

Systemdesign ist immer ein iterativer Prozess. Wir nehmen eine Änderung an einem Projekt vor, testen die Änderung, bewerten die Ergebnisse und nehmen dann eine neue Änderung vor. Der Prozess der Dokumentation der Ergebnisse und der Begründung für Änderungen dauert lange. Sie können diesen Prozess mit SLRG automatisieren.

Mit SLRG können Sie die Ausführung von Tests automatisieren und die Ergebnisse dieser Tests dann in Form eines Berichts sammeln. Der Bericht kann eine Auswertung von Testergebnissen, Screenshots von Modellen und Grafiken sowie C- und MATLAB-Code enthalten.

Abschließend möchte ich die wichtigsten Punkte dieser Präsentation noch einmal in Erinnerung rufen.

• Wir sahen viele Möglichkeiten, das Modell zu optimieren, um ein Gleichgewicht zwischen Modelltreue und Simulationsgeschwindigkeit zu finden – einschließlich Simulationsmodi und Modellabstraktionsebenen.
• Wir haben gesehen, wie wir Simulationen mithilfe von Optimierungsalgorithmen und parallelem Rechnen beschleunigen können.
• Schließlich haben wir gesehen, wie wir den Entwicklungsprozess durch die Automatisierung von Simulations- und Analyseaufgaben in MATLAB beschleunigen können.

Materialautor — Mikhail Peselnik, Ingenieur CITM-Aussteller.

Link zu diesem Webinar https://exponenta.ru/events/razrabotka-ehlektroseti-samoleta-s-ispolzovaniem-mop

Source: habr.com