Publikasi ini menyediakan transkripsi webinar . Webinar dibawakan oleh Mikhail Peselnik, insinyur .)
Hari ini kita akan belajar bahwa kita dapat menyetel model untuk mencapai keseimbangan optimal antara fidelitas dan akurasi hasil simulasi serta kecepatan proses simulasi. Ini adalah kunci untuk menggunakan simulasi secara efektif dan memastikan bahwa tingkat detail dalam model Anda sesuai dengan tugas yang ingin Anda lakukan.
Kita juga akan belajar:
- Bagaimana Anda dapat mempercepat simulasi dengan menggunakan algoritma optimasi dan komputasi paralel;
- Cara mendistribusikan simulasi ke beberapa inti komputer, mempercepat tugas seperti estimasi parameter dan pemilihan parameter;
- Cara mempercepat pengembangan dengan mengotomatiskan tugas simulasi dan analisis menggunakan MATLAB;
- Cara menggunakan skrip MATLAB untuk analisis harmonik dan mendokumentasikan hasil semua jenis pengujian menggunakan pembuatan laporan otomatis.
Kita akan mulai dengan gambaran umum model jaringan listrik pesawat. Kita akan mendiskusikan tujuan simulasi kita dan melihat proses pengembangan yang digunakan untuk membuat model.
Kami kemudian akan melalui tahapan proses ini, termasuk desain awal - di mana kami memperjelas persyaratannya. Desain detail - di mana kita akan melihat masing-masing komponen jaringan listrik, dan terakhir kita akan menggunakan hasil simulasi desain detail untuk menyesuaikan parameter model abstrak. Terakhir, kita akan melihat bagaimana Anda bisa mendokumentasikan hasil semua langkah ini dalam laporan.
Berikut adalah representasi skematis dari sistem yang kami kembangkan. Ini adalah model setengah pesawat yang mencakup generator, bus AC, berbagai beban AC, unit penyearah transformator, bus DC dengan berbagai beban, dan baterai.
Saklar digunakan untuk menghubungkan komponen ke jaringan listrik. Saat komponen dihidupkan dan dimatikan selama penerbangan, kondisi kelistrikan dapat berubah. Kami ingin menganalisis separuh jaringan listrik pesawat dalam kondisi yang berubah-ubah ini.
Model lengkap sistem kelistrikan pesawat harus mencakup komponen lainnya. Kami belum memasukkannya ke dalam model setengah bidang ini karena kami hanya ingin menganalisis interaksi antara komponen-komponen tersebut. Ini adalah praktik umum dalam pembuatan pesawat terbang dan kapal.
Tujuan simulasi:
- Tentukan kebutuhan listrik untuk berbagai komponen serta saluran listrik yang menghubungkannya.
- Menganalisis interaksi sistem antara komponen dari berbagai disiplin ilmu teknik, termasuk efek listrik, mekanik, hidrolik, dan termal.
- Dan pada tingkat yang lebih detail, lakukan analisis harmonik.
- Analisis kualitas catu daya dalam kondisi yang berubah dan lihat voltase dan arus di berbagai node jaringan.
Rangkaian tujuan simulasi ini paling baik dicapai dengan menggunakan model dengan tingkat detail yang berbeda-beda. Kita akan melihat bahwa saat kita menjalani proses pengembangan, kita akan memiliki model yang abstrak dan detail.
Jika kita melihat hasil simulasi dari varian model yang berbeda ini, kita melihat bahwa hasil model tingkat sistem dan model detailnya sama.
Jika kita melihat lebih dekat pada hasil simulasi, kita melihat bahwa meskipun terdapat dinamika yang disebabkan oleh peralihan perangkat daya dalam versi detail model kita, hasil simulasi secara keseluruhan tetap sama.
Hal ini memungkinkan kami melakukan iterasi cepat pada tingkat sistem, serta analisis mendetail sistem kelistrikan pada tingkat granular. Dengan cara ini kita dapat mencapai tujuan kita secara efektif.
Sekarang mari kita bicara tentang model yang sedang kita kerjakan. Kami telah membuat beberapa opsi untuk setiap komponen dalam jaringan listrik. Kami akan memilih varian komponen mana yang akan digunakan tergantung pada masalah yang kami selesaikan.
Ketika kita mengeksplorasi opsi pembangkit listrik jaringan, kita dapat mengganti generator penggerak terintegrasi dengan generator kecepatan variabel tipe siklokonvektor atau generator frekuensi berpasangan DC. Kita dapat menggunakan komponen beban abstrak atau detail dalam rangkaian AC.
Demikian pula, untuk jaringan DC, kita dapat menggunakan opsi abstrak, terperinci, atau multidisiplin yang memperhitungkan pengaruh disiplin fisik lain seperti mekanika, hidrolika, dan efek suhu.
Lebih detail tentang modelnya.
Di sini Anda melihat generator, jaringan distribusi, dan komponen-komponen dalam jaringan. Model saat ini disiapkan untuk simulasi dengan model komponen abstrak. Aktuator dimodelkan hanya dengan menentukan daya aktif dan reaktif yang dikonsumsi komponen.
Jika kita mengonfigurasi model ini untuk menggunakan varian komponen terperinci, aktuator sudah dimodelkan sebagai mesin listrik. Kami memiliki motor sinkron magnet permanen, konverter dan bus DC serta sistem kontrol. Jika kita melihat unit transformator-penyearah, kita melihat bahwa unit tersebut dimodelkan menggunakan transformator dan jembatan universal yang digunakan dalam elektronika daya.
Kita juga dapat memilih opsi sistem (pada TRU DC Loads -> Block Choices -> Multidomain) yang memperhitungkan efek yang terkait dengan fenomena fisik lainnya (di Fuel Pump). Untuk pompa bahan bakar, kita melihat bahwa kita memiliki pompa hidrolik, beban hidrolik. Untuk pemanas, kita melihat pertimbangan efek suhu yang mempengaruhi perilaku komponen seiring perubahan suhu. Generator kami dimodelkan menggunakan mesin sinkron dan kami memiliki sistem kontrol untuk mengatur tegangan medan mesin ini.
Siklus penerbangan dipilih menggunakan variabel MATLAB bernama Flight_Cycle_Num. Dan disini kita melihat data dari ruang kerja MATLAB yang mengontrol kapan komponen jaringan listrik tertentu hidup dan mati. Plot ini (Plot_FC) menunjukkan siklus penerbangan pertama ketika komponen dihidupkan atau dimatikan.
Jika kita menyetel model ke versi Tuned, kita dapat menggunakan skrip ini (Test_APN_Model_SHORT) untuk menjalankan model dan mengujinya dalam tiga siklus penerbangan berbeda. Siklus penerbangan pertama sedang berlangsung dan kami menguji sistem dalam berbagai kondisi. Kami kemudian secara otomatis mengonfigurasi model untuk menjalankan siklus penerbangan kedua dan ketiga. Setelah menyelesaikan pengujian ini, kami memiliki laporan yang menunjukkan hasil ketiga pengujian ini dibandingkan dengan pengujian yang dijalankan sebelumnya. Pada laporan tersebut Anda dapat melihat screenshot model, screenshot grafik kecepatan, tegangan dan daya yang dihasilkan pada keluaran generator, grafik perbandingan dengan pengujian sebelumnya, serta hasil analisis kualitas jaringan listrik.
Menemukan trade-off antara fidelitas model dan kecepatan simulasi adalah kunci untuk menggunakan simulasi secara efektif. Saat Anda menambahkan lebih banyak detail ke model Anda, waktu yang diperlukan untuk menghitung dan mensimulasikan model akan meningkat. Penting untuk menyesuaikan model untuk masalah spesifik yang Anda pecahkan.
Jika kami tertarik pada detail seperti kualitas daya, kami menambahkan efek seperti peralihan elektronika daya dan beban realistis. Namun, ketika kita tertarik pada isu-isu seperti pembangkitan atau konsumsi energi oleh berbagai komponen jaringan listrik, kita akan menggunakan metode simulasi yang kompleks, beban abstrak, dan model tegangan rata-rata.
Dengan menggunakan produk Mathworks, Anda dapat memilih tingkat detail yang tepat untuk soal yang ada.
Untuk mendesain secara efektif, kita memerlukan model komponen yang abstrak dan detail. Berikut cara opsi ini masuk ke dalam proses pengembangan kami:
- Pertama, kami memperjelas persyaratan menggunakan model versi abstrak.
- Kami kemudian menggunakan persyaratan yang disempurnakan untuk mendesain komponen secara detail.
- Kami dapat menggabungkan versi abstrak dan detail suatu komponen dalam model kami, memungkinkan verifikasi dan kombinasi komponen dengan sistem mekanis dan sistem kontrol.
- Terakhir, kita dapat menggunakan hasil simulasi model detail untuk menyesuaikan parameter model abstrak. Ini akan memberi kita model yang berjalan cepat dan memberikan hasil yang akurat.
Anda dapat melihat bahwa kedua opsi ini—sistem dan model detail—saling melengkapi. Pekerjaan yang kami lakukan dengan model abstrak untuk memperjelas persyaratan mengurangi jumlah iterasi yang diperlukan untuk desain detail. Ini mempercepat proses pengembangan kami. Hasil simulasi model detail memberikan kita model abstrak yang berjalan cepat dan menghasilkan hasil yang akurat. Hal ini memungkinkan kami mencapai kesesuaian antara tingkat detail model dan tugas yang dilakukan simulasi.
Banyak perusahaan di seluruh dunia menggunakan MOS untuk mengembangkan sistem yang kompleks. Airbus sedang mengembangkan sistem manajemen bahan bakar untuk A380 berdasarkan MOP. Sistem ini berisi lebih dari 20 pompa dan lebih dari 40 katup. Anda dapat membayangkan banyaknya skenario kegagalan berbeda yang dapat terjadi. Dengan menggunakan simulasi, mereka dapat menjalankan lebih dari seratus ribu pengujian setiap akhir pekan. Hal ini memberi mereka keyakinan bahwa, apa pun skenario kegagalannya, sistem kendali mereka dapat mengatasinya.
Sekarang setelah kita melihat gambaran umum model dan tujuan simulasi, kita akan menjalani proses desain. Kita akan mulai dengan menggunakan model abstrak untuk memperjelas persyaratan sistem. Persyaratan yang disempurnakan ini akan digunakan untuk desain detail.
Kita akan melihat bagaimana mengintegrasikan dokumen persyaratan ke dalam proses pengembangan. Kami memiliki dokumen persyaratan besar yang menguraikan semua persyaratan untuk sistem kami. Sangat sulit untuk membandingkan persyaratan dengan proyek secara keseluruhan dan memastikan bahwa proyek memenuhi persyaratan tersebut.
Menggunakan SLVNV, Anda dapat langsung menghubungkan dokumen persyaratan dan model di Simulink. Anda dapat membuat link langsung dari model langsung ke persyaratan. Hal ini memudahkan untuk memverifikasi bahwa bagian tertentu dari model berkaitan dengan persyaratan tertentu dan sebaliknya. Komunikasi ini bersifat dua arah. Jadi jika kita melihat suatu persyaratan, kita dapat dengan cepat beralih ke model untuk melihat bagaimana persyaratan tersebut dipenuhi.
Sekarang kami telah mengintegrasikan dokumen persyaratan ke dalam alur kerja, kami akan menyempurnakan persyaratan untuk jaringan listrik. Secara khusus, kita akan melihat persyaratan beban operasi, puncak, dan desain untuk generator dan saluran transmisi. Kami akan mengujinya pada berbagai kondisi jaringan. Itu. selama siklus penerbangan yang berbeda, ketika muatan yang berbeda dihidupkan dan dimatikan. Karena kami hanya berfokus pada daya, kami akan mengabaikan peralihan pada elektronika daya. Oleh karena itu, kami akan menggunakan model abstrak dan metode simulasi yang disederhanakan. Ini berarti kita akan menyesuaikan model untuk mengabaikan detail yang tidak kita perlukan. Hal ini akan membuat simulasi berjalan lebih cepat dan memungkinkan kami menguji kondisi selama siklus penerbangan yang panjang.
Kami memiliki sumber arus bolak-balik yang melewati rangkaian resistansi, kapasitansi, dan induktansi. Ada saklar di sirkuit yang terbuka setelah beberapa waktu dan kemudian ditutup kembali. Jika Anda menjalankan simulasi, Anda dapat melihat hasilnya dengan pemecah kontinu. (V1) Anda dapat melihat bahwa osilasi yang terkait dengan pembukaan dan penutupan sakelar ditampilkan secara akurat.
Sekarang mari beralih ke mode diskrit. Klik dua kali pada blok PowerGui dan pilih pemecah diskrit di tab Solver. Anda dapat melihat bahwa pemecah diskrit sekarang dipilih. Mari kita mulai simulasinya. Anda akan melihat bahwa hasilnya sekarang hampir sama, tetapi keakuratannya bergantung pada laju sampel yang dipilih.
Sekarang saya dapat memilih mode simulasi kompleks, mengatur frekuensi - karena solusi hanya diperoleh pada frekuensi tertentu - dan menjalankan simulasi lagi. Anda akan melihat bahwa hanya amplitudo sinyal yang ditampilkan. Dengan mengklik blok ini, saya dapat menjalankan skrip MATLAB yang akan menjalankan model secara berurutan dalam ketiga mode simulasi dan memplot plot yang dihasilkan di atas satu sama lain. Jika kita melihat lebih dekat pada arus dan tegangan, kita akan melihat bahwa hasil diskrit mendekati hasil kontinu, tetapi sama persis. Jika Anda melihat arusnya, Anda dapat melihat bahwa ada puncak yang tidak dicatat dalam mode simulasi diskrit. Dan kita melihat bahwa mode kompleks hanya memungkinkan Anda melihat amplitudonya. Jika Anda melihat langkah pemecahnya, Anda dapat melihat bahwa pemecah kompleks hanya memerlukan 56 langkah, sedangkan pemecah lainnya memerlukan lebih banyak langkah untuk menyelesaikan simulasi. Hal ini memungkinkan mode simulasi kompleks berjalan lebih cepat dibandingkan mode lainnya.
Selain memilih mode simulasi yang sesuai, kita memerlukan model dengan tingkat detail yang sesuai. Untuk memperjelas kebutuhan daya komponen dalam jaringan listrik, kami akan menggunakan model abstrak aplikasi umum. Blok Beban Dinamis memungkinkan kita menentukan daya aktif dan reaktif yang dikonsumsi atau dihasilkan suatu komponen dalam jaringan.
Kami akan mendefinisikan model abstrak awal untuk daya reaktif dan aktif berdasarkan serangkaian persyaratan awal. Kami akan menggunakan blok sumber Ideal sebagai sumber. Ini akan memungkinkan Anda untuk mengatur tegangan pada jaringan, dan Anda dapat menggunakannya untuk menentukan parameter generator, dan memahami berapa banyak daya yang harus dihasilkan.
Selanjutnya, Anda akan melihat cara menggunakan simulasi untuk menyempurnakan kebutuhan daya pada generator dan saluran transmisi.
Kami memiliki serangkaian persyaratan awal yang mencakup peringkat daya dan faktor daya untuk komponen dalam jaringan. Kami juga memiliki berbagai kondisi di mana jaringan ini dapat beroperasi. Kami ingin menyempurnakan persyaratan awal ini dengan menguji dalam berbagai kondisi. Kami akan melakukan ini dengan menyetel model agar menggunakan beban dan sumber abstrak serta menguji persyaratan dalam berbagai kondisi pengoperasian.
Kami akan mengonfigurasi model untuk menggunakan model beban dan generator abstrak, serta melihat daya yang dihasilkan dan dikonsumsi pada berbagai kondisi pengoperasian.
Sekarang kita akan melanjutkan ke desain yang rinci. Kami akan menggunakan persyaratan yang disempurnakan untuk merinci desain, dan kami akan menggabungkan komponen terperinci ini dengan model sistem untuk mendeteksi masalah integrasi.
Saat ini, beberapa pilihan tersedia untuk menghasilkan listrik di pesawat terbang. Biasanya generator digerakkan oleh komunikasi dengan turbin gas. Turbin berputar dengan frekuensi yang bervariasi. Jika jaringan harus mempunyai frekuensi tetap, maka diperlukan konversi dari kecepatan poros turbin variabel ke frekuensi konstan dalam jaringan. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan penggerak kecepatan konstan terintegrasi di bagian hulu generator, atau dengan menggunakan elektronika daya untuk mengubah AC frekuensi variabel menjadi AC frekuensi konstan. Ada juga sistem dengan frekuensi mengambang, dimana frekuensi dalam jaringan dapat berubah dan terjadi konversi energi pada beban-beban dalam jaringan.
Masing-masing opsi ini memerlukan generator dan elektronika daya untuk mengubah energi.
Kami memiliki turbin gas yang berputar dengan kecepatan bervariasi. Turbin ini digunakan untuk memutar poros generator yang menghasilkan arus bolak-balik dengan frekuensi yang bervariasi. Berbagai pilihan elektronika daya dapat digunakan untuk mengubah frekuensi variabel ini menjadi frekuensi tetap. Kami ingin mengevaluasi opsi-opsi yang berbeda ini. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan SPS.
Kami dapat memodelkan masing-masing sistem ini dan menjalankan simulasi dalam kondisi berbeda untuk mengevaluasi opsi mana yang terbaik untuk sistem kami. Mari beralih ke model dan lihat bagaimana hal ini dilakukan.
Inilah model yang sedang kami kerjakan. Kecepatan variabel dari poros turbin gas disalurkan ke generator. Dan siklokonverter digunakan untuk menghasilkan arus bolak-balik dengan frekuensi tetap. Jika Anda menjalankan simulasi, Anda akan melihat bagaimana model berperilaku. Grafik atas menunjukkan kecepatan variabel turbin gas. Anda melihat bahwa frekuensinya berubah. Sinyal kuning pada grafik kedua ini adalah tegangan dari salah satu fasa pada keluaran generator. Arus bolak-balik frekuensi tetap ini dibuat dari kecepatan variabel menggunakan elektronika daya.
Mari kita lihat bagaimana beban AC dijelaskan. Milik kami terhubung ke lampu, pompa hidrolik, dan aktuator. Komponen-komponen ini dimodelkan menggunakan blok dari SPS.
Masing-masing blok di SPS ini mencakup pengaturan konfigurasi untuk memungkinkan Anda mengakomodasi konfigurasi komponen yang berbeda dan menyesuaikan tingkat detail dalam model Anda.
Kami mengonfigurasi model untuk menjalankan versi detail setiap komponen. Jadi kita mempunyai banyak kekuatan untuk memodelkan beban AC dan dengan mensimulasikan komponen detail dalam mode diskrit kita dapat melihat lebih detail apa yang terjadi di jaringan listrik kita.
Salah satu tugas yang akan kami lakukan dengan model versi detail adalah analisis kualitas energi listrik.
Ketika suatu beban dimasukkan ke dalam sistem, hal ini dapat menyebabkan distorsi bentuk gelombang pada sumber tegangan. Ini adalah sinusoidal yang ideal, dan sinyal seperti itu akan muncul pada keluaran generator jika bebannya konstan. Namun, seiring bertambahnya jumlah komponen yang dapat dinyalakan dan dimatikan, bentuk gelombang ini dapat terdistorsi dan mengakibatkan overshoot yang sangat kecil.
Lonjakan bentuk gelombang pada sumber tegangan ini dapat menyebabkan masalah. Hal ini dapat menyebabkan terjadinya overheating pada generator akibat adanya peralihan pada elektronika daya, hal ini dapat menimbulkan arus netral yang besar, dan juga menyebabkan peralihan yang tidak perlu pada elektronika daya karena mereka tidak mengharapkan pantulan sinyal ini.
Distorsi Harmonik menawarkan ukuran kualitas daya listrik AC. Penting untuk mengukur rasio ini dalam kondisi jaringan yang berubah karena kualitasnya akan bervariasi tergantung pada komponen mana yang dihidupkan dan dimatikan. Rasio ini mudah diukur menggunakan alat MathWorks dan dapat diotomatisasi untuk pengujian dalam berbagai kondisi.
Pelajari lebih lanjut tentang THD di .
Selanjutnya kita akan melihat bagaimana cara melakukannya analisis kualitas daya menggunakan simulasi.
Kami memiliki model jaringan listrik pesawat terbang. Karena berbagai beban dalam jaringan, bentuk gelombang tegangan pada keluaran generator terdistorsi. Hal ini menyebabkan penurunan kualitas makanan. Muatan ini terputus dan dihidupkan pada waktu yang berbeda-beda selama siklus penerbangan.
Kami ingin mengevaluasi kualitas daya jaringan ini dalam kondisi yang berbeda. Untuk ini kita akan menggunakan SPS dan MATLAB untuk menghitung THD secara otomatis. Kita dapat menghitung rasio secara interaktif menggunakan GUI atau menggunakan skrip MATLAB untuk otomatisasi.
Mari kembali ke model untuk menunjukkannya kepada Anda dengan sebuah contoh. Model jaringan kelistrikan pesawat kami terdiri dari generator, bus AC, beban AC, serta penyearah trafo dan beban DC. Kami ingin mengukur kualitas daya di berbagai titik dalam jaringan dalam kondisi berbeda. Untuk memulai, saya akan menunjukkan cara melakukan ini secara interaktif hanya untuk generator. Lalu saya akan menunjukkan cara mengotomatiskan proses ini menggunakan MATLAB. Pertama-tama kami akan menjalankan simulasi untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk menghitung THD.
Grafik ini (Gen1_Vab) menunjukkan tegangan antar fasa generator. Seperti yang Anda lihat, ini bukanlah gelombang sinus sempurna. Artinya kualitas daya suatu jaringan dipengaruhi oleh komponen-komponen yang ada pada jaringan tersebut. Setelah simulasi selesai, kita akan menggunakan Fast Fourier Transform untuk menghitung THD. Kami akan membuka blok powergui dan membuka alat analisis FFT. Anda dapat melihat bahwa alat ini secara otomatis dimuat dengan data yang saya rekam selama simulasi. Kami akan memilih jendela FFT, menentukan frekuensi dan jangkauan, dan menampilkan hasilnya. Anda dapat melihat bahwa faktor distorsi harmonik adalah 2.8%. Di sini Anda dapat melihat kontribusi berbagai harmonik. Anda telah melihat bagaimana Anda dapat menghitung koefisien distorsi harmonik secara interaktif. Namun kami ingin mengotomatiskan proses ini untuk menghitung koefisien dalam kondisi berbeda dan pada titik berbeda di jaringan.
Sekarang kita akan melihat opsi yang tersedia untuk memodelkan beban DC.
Kita dapat memodelkan beban listrik murni serta beban multidisiplin yang mengandung unsur-unsur dari berbagai bidang teknik, seperti efek kelistrikan dan termal, kelistrikan, mekanik, dan hidrolik.
Sirkuit DC kami mencakup penyearah transformator, lampu, pemanas, pompa bahan bakar, dan baterai. Model terperinci dapat memperhitungkan pengaruh dari area lain, misalnya model pemanas memperhitungkan perubahan perilaku bagian listrik seiring perubahan suhu. Pompa bahan bakar memperhitungkan dampak dari area lain untuk juga melihat dampaknya terhadap perilaku komponen. Saya akan kembali ke model untuk menunjukkan kepada Anda seperti apa bentuknya.
Ini adalah model yang kami gunakan. Seperti yang Anda lihat, sekarang penyearah transformator dan jaringan DC murni bersifat listrik, yaitu. hanya efek dari domain listrik yang diperhitungkan. Mereka telah menyederhanakan model kelistrikan dari komponen-komponen dalam jaringan ini. Kita dapat memilih varian sistem ini (TRU DC Loads -> Multidomain) yang memperhitungkan pengaruh dari bidang teknik lainnya. Anda melihat bahwa dalam jaringan kami memiliki komponen yang sama, tetapi alih-alih jumlah model kelistrikan, kami menambahkan efek lain - misalnya, untuk hiter, jaringan fisik suhu yang memperhitungkan pengaruh suhu terhadap perilaku. Pada pompa sekarang kita memperhitungkan efek hidrolik dari pompa dan beban lain dalam sistem.
Komponen yang Anda lihat dalam model dirakit dari blok perpustakaan Simscape. Ada blok untuk akuntansi disiplin ilmu kelistrikan, hidrolik, magnet dan lainnya. Dengan menggunakan blok-blok ini, kita dapat membuat model yang kami sebut multidisiplin, yaitu. dengan mempertimbangkan efek dari berbagai disiplin ilmu fisika dan teknik.
Pengaruh dari area lain dapat diintegrasikan ke dalam model jaringan listrik.
Pustaka blok Simscape mencakup blok untuk mensimulasikan efek dari domain lain, seperti hidrolika atau suhu. Dengan menggunakan komponen-komponen ini, Anda dapat membuat beban jaringan yang lebih realistis dan kemudian menentukan kondisi di mana komponen-komponen ini dapat beroperasi dengan lebih akurat.
Dengan menggabungkan elemen-elemen ini, Anda dapat membuat komponen yang lebih kompleks, serta membuat disiplin atau area khusus baru menggunakan bahasa Simscape.
Komponen yang lebih canggih dan pengaturan parameterisasi tersedia di ekstensi Simscape khusus. Komponen yang lebih kompleks dan terperinci tersedia di perpustakaan ini, dengan mempertimbangkan efek seperti kehilangan efisiensi dan efek suhu. Anda juga dapat memodelkan sistem XNUMXD dan multibody menggunakan SimMechanics.
Sekarang kita telah menyelesaikan desain detailnya, kita akan menggunakan hasil simulasi detail untuk menyesuaikan parameter model abstrak. Ini akan memberi kita model yang berjalan cepat namun tetap memberikan hasil yang sesuai dengan hasil simulasi detail.
Kami memulai proses pengembangan dengan model komponen abstrak. Sekarang setelah kami memiliki model detail, kami ingin memastikan bahwa model abstrak ini memberikan hasil yang serupa.
Warna hijau menunjukkan persyaratan awal yang kami terima. Kami ingin hasil dari model abstrak, yang ditunjukkan di sini dengan warna biru, mendekati hasil dari simulasi model detail, yang ditunjukkan dengan warna merah.
Untuk melakukan ini, kita akan menentukan daya aktif dan reaktif untuk model abstrak menggunakan sinyal masukan. Daripada menggunakan nilai daya aktif dan reaktif yang terpisah, kami akan membuat model berparameter dan menyesuaikan parameter ini sehingga kurva daya aktif dan reaktif dari simulasi model abstrak sesuai dengan model detailnya.
Selanjutnya, kita akan melihat bagaimana model abstrak dapat disesuaikan agar sesuai dengan hasil model detailnya.
Ini adalah tugas kita. Kami memiliki model abstrak dari suatu komponen dalam jaringan listrik. Ketika kita menerapkan sinyal kontrol seperti itu, outputnya adalah hasil daya aktif dan reaktif berikut.
Saat kami menerapkan sinyal yang sama ke masukan model detail, kami mendapatkan hasil seperti ini.
Kita memerlukan hasil simulasi model abstrak dan model detail yang konsisten sehingga kita dapat menggunakan model abstrak untuk melakukan iterasi pada model sistem dengan cepat. Untuk melakukan ini, kita akan secara otomatis menyesuaikan parameter model abstrak hingga hasilnya cocok.
Untuk melakukan ini, kita akan menggunakan SDO, yang secara otomatis dapat mengubah parameter hingga hasil model abstrak dan detail cocok.
Untuk mengonfigurasi pengaturan ini, kami akan mengikuti langkah-langkah berikut.
- Pertama, kami mengimpor keluaran simulasi model detail dan memilih data ini untuk estimasi parameter.
- Kami kemudian akan menentukan parameter mana yang perlu dikonfigurasi dan mengatur rentang parameter.
- Selanjutnya kita akan mengevaluasi parameternya, dengan SDO menyesuaikan parameternya hingga hasilnya cocok.
- Terakhir, kita dapat menggunakan data masukan lain untuk memvalidasi hasil estimasi parameter.
Anda dapat mempercepat proses pengembangan secara signifikan dengan mendistribusikan simulasi menggunakan komputasi paralel.
Anda dapat menjalankan simulasi terpisah pada inti berbeda dari prosesor multi-inti atau pada kluster komputasi. Jika Anda memiliki tugas yang mengharuskan Anda menjalankan beberapa simulasi—misalnya, analisis Monte Carlo, penyesuaian parameter, atau menjalankan beberapa siklus penerbangan—Anda dapat mendistribusikan simulasi ini dengan menjalankannya pada mesin multi-inti atau kluster komputer lokal.
Dalam banyak kasus, ini tidak lebih sulit daripada mengganti perulangan for dalam skrip dengan perulangan for paralel, parfor. Hal ini dapat menyebabkan percepatan yang signifikan dalam menjalankan simulasi.
Kami memiliki model jaringan listrik pesawat terbang. Kami ingin menguji jaringan ini dalam berbagai kondisi pengoperasian - termasuk siklus penerbangan, gangguan, dan cuaca. Kita akan menggunakan PCT untuk mempercepat pengujian ini, MATLAB untuk menyesuaikan model untuk setiap pengujian yang ingin kita jalankan. Kami kemudian akan mendistribusikan simulasi ke berbagai inti komputer saya. Kita akan melihat bahwa pengujian paralel selesai jauh lebih cepat dibandingkan pengujian berurutan.
Berikut langkah-langkah yang perlu kita ikuti.
- Pertama, kita akan membuat kumpulan proses pekerja, atau biasa disebut pekerja MATLAB, menggunakan perintah parpool.
- Selanjutnya, kita akan membuat kumpulan parameter untuk setiap pengujian yang ingin kita jalankan.
- Kami akan menjalankan simulasi terlebih dahulu secara berurutan, satu demi satu.
- Dan kemudian bandingkan ini dengan menjalankan simulasi secara paralel.
Berdasarkan hasil, total waktu pengujian dalam mode paralel kira-kira 4 kali lebih sedikit dibandingkan mode berurutan. Kita melihat pada grafik bahwa konsumsi daya secara umum berada pada tingkat yang diharapkan. Puncak yang terlihat terkait dengan kondisi jaringan yang berbeda saat konsumen dihidupkan dan dimatikan.
Simulasi tersebut mencakup banyak pengujian yang dapat kami jalankan dengan cepat dengan mendistribusikan simulasi ke berbagai inti komputer. Hal ini memungkinkan kami untuk mengevaluasi berbagai kondisi penerbangan.
Sekarang setelah kita menyelesaikan bagian proses pengembangan ini, kita akan melihat bagaimana kita dapat mengotomatiskan pembuatan dokumentasi untuk setiap langkah, bagaimana kita dapat menjalankan pengujian secara otomatis dan mendokumentasikan hasilnya.
Desain sistem selalu merupakan proses berulang. Kita melakukan perubahan pada suatu proyek, menguji perubahan tersebut, mengevaluasi hasilnya, lalu membuat perubahan baru. Proses pendokumentasian hasil dan alasan perubahan memerlukan waktu yang lama. Anda dapat mengotomatiskan proses ini menggunakan SLRG.
Dengan menggunakan SLRG, Anda dapat mengotomatiskan pelaksanaan pengujian dan kemudian mengumpulkan hasil pengujian tersebut dalam bentuk laporan. Laporan tersebut dapat mencakup evaluasi hasil pengujian, tangkapan layar model dan grafik, kode C dan MATLAB.
Saya akan menyimpulkan dengan mengingat poin-poin penting dari presentasi ini.
- Kami melihat banyak peluang untuk menyempurnakan model guna menemukan keseimbangan antara fidelitas model dan kecepatan simulasi—termasuk mode simulasi dan tingkat abstraksi model.
- Kami melihat bagaimana kami dapat mempercepat simulasi menggunakan algoritma optimasi dan komputasi paralel.
- Terakhir, kami melihat bagaimana kami dapat mempercepat proses pengembangan dengan mengotomatisasi tugas simulasi dan analisis di MATLAB.
ор атериала — Mikhail Peselnik, insinyur .
Tautan ke webinar ini
Sumber: www.habr.com