모델 기반 설계를 사용한 항공기 전기 네트워크 설계

이 간행물은 웨비나의 필사본을 제공합니다. "모델 기반 설계를 이용한 항공기 전기 네트워크 개발". 웨비나는 엔지니어인 Mikhail Peselnik이 진행했습니다. CITM 전시업체.)

오늘 우리는 시뮬레이션 결과의 충실도와 정확성, 그리고 시뮬레이션 프로세스 속도 사이의 최적의 균형을 달성하기 위해 모델을 조정할 수 있다는 것을 배울 것입니다. 이는 시뮬레이션을 효과적으로 사용하고 모델의 세부 수준이 수행하려는 작업에 적합한지 확인하는 데 핵심입니다.

우리는 또한 다음을 배울 것입니다:

• 최적화 알고리즘과 병렬 컴퓨팅을 사용하여 시뮬레이션 속도를 높이는 방법
• 여러 컴퓨터 코어에 시뮬레이션을 배포하여 매개변수 추정 및 매개변수 선택과 같은 작업 속도를 높이는 방법
• MATLAB을 사용하여 시뮬레이션 및 분석 작업을 자동화하여 개발 속도를 높이는 방법
• 조화 분석을 위해 MATLAB 스크립트를 사용하고 자동 보고서 생성을 통해 모든 유형의 테스트 결과를 문서화하는 방법.

항공기 전기 네트워크 모델의 개요부터 시작하겠습니다. 시뮬레이션 목표가 무엇인지 논의하고 모델을 생성하는 데 사용된 개발 프로세스를 살펴보겠습니다.

그런 다음 요구 사항을 명확히 하는 초기 설계를 포함하여 이 프로세스의 단계를 거치게 됩니다. 세부 설계 - 전기 네트워크의 개별 구성요소를 살펴보고 마지막으로 세부 설계의 시뮬레이션 결과를 사용하여 추상 모델의 매개변수를 조정합니다. 마지막으로 이러한 모든 단계의 결과를 보고서에 문서화하는 방법을 살펴보겠습니다.

다음은 우리가 개발 중인 시스템의 개략도입니다. 이것은 발전기, AC 버스, 다양한 AC 부하, 변압기 정류기 장치, 다양한 부하가 있는 DC 버스 및 배터리를 포함하는 반쪽 비행기 모델입니다.

스위치는 구성 요소를 전기 네트워크에 연결하는 데 사용됩니다. 비행 중에 구성 요소가 켜지고 꺼지면서 전기적 조건이 바뀔 수 있습니다. 우리는 이러한 변화하는 조건에서 항공기 전기 그리드의 절반을 분석하고 싶습니다.

항공기 전기 시스템의 전체 모델에는 다른 구성 요소가 포함되어야 합니다. 우리는 이러한 구성 요소 간의 상호 작용만 분석하려고 하므로 이 반면 모델에는 포함하지 않았습니다. 이는 항공기 및 조선 분야에서 일반적인 관행입니다.

시뮬레이션 목표:

• 다양한 구성 요소와 이를 연결하는 전력선에 대한 전기 요구 사항을 결정합니다.
• 전기, 기계, 유압, 열 효과 등 다양한 엔지니어링 분야의 구성 요소 간 시스템 상호 작용을 분석합니다.
• 그리고 보다 세부적인 수준에서는 조화분석을 수행합니다.
• 변화하는 조건에서 전원 공급 장치의 품질을 분석하고 다양한 네트워크 노드의 전압과 전류를 살펴보세요.

이러한 시뮬레이션 목표 세트는 다양한 세부 수준의 모델을 사용하여 가장 잘 구현됩니다. 우리는 개발 프로세스를 진행하면서 추상적이고 상세한 모델을 갖게 될 것임을 알게 될 것입니다.

이러한 다양한 모델 변형의 시뮬레이션 결과를 보면 시스템 수준 모델과 세부 모델의 결과가 동일하다는 것을 알 수 있습니다.

시뮬레이션 결과를 자세히 살펴보면 모델의 세부 버전에서 전력 장치의 스위칭으로 인한 역학에도 불구하고 전체 시뮬레이션 결과가 동일하다는 것을 알 수 있습니다.

이를 통해 우리는 시스템 수준에서 신속한 반복을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 세부적인 수준에서 전기 시스템에 대한 자세한 분석을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리는 목표를 효과적으로 달성할 수 있습니다.

이제 우리가 작업하고 있는 모델에 대해 이야기해 보겠습니다. 우리는 전기 네트워크의 각 구성 요소에 대해 여러 가지 옵션을 만들었습니다. 해결 중인 문제에 따라 사용할 구성 요소 변형을 선택합니다.

그리드 발전 옵션을 탐색할 때 통합 구동 발전기를 사이클로컨벡터 유형 가변 속도 발전기 또는 DC 결합 주파수 발전기로 교체할 수 있습니다. AC 회로에서는 추상 또는 세부 부하 구성 요소를 사용할 수 있습니다.

마찬가지로 DC 네트워크의 경우 역학, 유압 및 온도 효과와 같은 다른 물리적 분야의 영향을 고려하는 추상적이고 세부적이거나 종합적인 옵션을 사용할 수 있습니다.

모델에 대한 자세한 내용입니다.

여기서는 발전기, 배전망 및 네트워크의 구성요소를 볼 수 있습니다. 이 모델은 현재 추상 구성 요소 모델을 사용한 시뮬레이션을 위해 설정되어 있습니다. 액츄에이터는 구성 요소가 소비하는 유효 전력과 무효 전력을 지정하여 간단히 모델링됩니다.

상세한 구성 요소 변형을 사용하도록 이 모델을 구성하면 액추에이터는 이미 전기 기계로 모델링되어 있습니다. 우리는 영구 자석 동기 모터, 변환기, DC 버스 및 제어 시스템을 보유하고 있습니다. 변압기 정류기 장치를 살펴보면 전력 전자 장치에 사용되는 변압기와 유니버셜 브리지를 사용하여 모델링된 것을 알 수 있습니다.

또한 다른 물리적 현상(연료 펌프)과 관련된 효과를 고려하는 시스템 옵션(TRU DC 부하 -> 블록 선택 -> 다중 도메인)을 선택할 수도 있습니다. 연료 펌프의 경우 유압 펌프, 유압 부하가 있음을 알 수 있습니다. 히터의 경우 온도 변화에 따라 해당 구성 요소의 동작에 영향을 미치는 온도 효과를 고려합니다. 우리의 발전기는 동기식 기계를 사용하여 모델링되었으며 이 기계의 전압장을 설정하는 제어 시스템을 갖추고 있습니다.

비행 주기는 Flight_Cycle_Num이라는 MATLAB 변수를 사용하여 선택됩니다. 여기서는 특정 전기 네트워크 구성 요소가 켜지고 꺼지는 시기를 제어하는 ​​MATLAB 작업 공간의 데이터를 볼 수 있습니다. 이 플롯(Plot_FC)은 구성 요소가 켜지거나 꺼지는 첫 번째 비행 주기를 보여줍니다.

모델을 Tuned 버전으로 조정하면 이 스크립트(Test_APN_Model_SHORT)를 사용하여 모델을 실행하고 세 가지 다른 비행 주기에서 테스트할 수 있습니다. 첫 번째 비행 주기가 진행 중이며 다양한 조건에서 시스템을 테스트하고 있습니다. 그런 다음 두 번째 비행 주기와 세 번째 비행 주기를 실행하도록 모델을 자동으로 구성합니다. 이러한 테스트가 완료되면 이전 테스트 실행과 비교하여 이 세 가지 테스트 결과를 보여주는 보고서가 제공됩니다. 보고서에서는 모델의 스크린샷, 발전기 출력의 속도, 전압 및 생성된 전력을 보여주는 그래프 스크린샷, 이전 테스트와의 비교 그래프 및 전기 네트워크 품질 분석 결과를 볼 수 있습니다.

모델 충실도와 시뮬레이션 속도 간의 균형을 찾는 것이 시뮬레이션을 효과적으로 사용하는 데 중요합니다. 모델에 더 많은 세부 정보를 추가할수록 모델을 계산하고 시뮬레이션하는 데 필요한 시간이 늘어납니다. 해결하려는 특정 문제에 맞게 모델을 사용자 정의하는 것이 중요합니다.

전력 품질과 같은 세부 사항에 관심이 있는 경우 전력 전자 스위칭 및 실제 부하와 같은 효과를 추가합니다. 그러나 전기 그리드의 다양한 구성 요소에 의한 에너지 생성 또는 소비와 같은 문제에 관심이 있는 경우 복잡한 시뮬레이션 방법, 추상 부하 및 평균 전압 모델을 사용합니다.

Mathworks 제품을 사용하면 당면한 문제에 대한 적절한 세부 수준을 선택할 수 있습니다.

효과적으로 설계하려면 구성 요소의 추상 모델과 세부 모델이 모두 필요합니다. 이러한 옵션이 개발 프로세스에 어떻게 적용되는지는 다음과 같습니다.

• 먼저 모델의 추상 버전을 사용하여 요구 사항을 명확히 합니다.
• 그런 다음 정제된 요구 사항을 사용하여 구성 요소를 세부적으로 설계합니다.
• 모델에 있는 구성요소의 추상적이고 상세한 버전을 결합하여 구성요소를 기계 시스템 및 제어 시스템과 검증하고 결합할 수 있습니다.
• 마지막으로, 세부 모델의 시뮬레이션 결과를 사용하여 추상 모델의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 이를 통해 빠르게 실행되고 정확한 결과를 생성하는 모델이 제공됩니다.

시스템과 세부 모델이라는 두 가지 옵션이 서로를 보완하는 것을 볼 수 있습니다. 요구 사항을 명확히 하기 위해 추상 모델을 사용하여 수행하는 작업은 세부 설계에 필요한 반복 횟수를 줄입니다. 이를 통해 개발 프로세스 속도가 빨라집니다. 세부 모델의 시뮬레이션 결과는 빠르게 실행되고 정확한 결과를 생성하는 추상 모델을 제공합니다. 이를 통해 모델의 세부 수준과 시뮬레이션이 수행하는 작업 간의 일치를 달성할 수 있습니다.

전 세계 많은 기업들이 MOS를 사용하여 복잡한 시스템을 개발하고 있습니다. Airbus는 MOP를 기반으로 A380의 연료 관리 시스템을 개발하고 있습니다. 이 시스템에는 20개 이상의 펌프와 40개 이상의 밸브가 포함되어 있습니다. 발생할 수 있는 다양한 실패 시나리오의 수를 상상할 수 있습니다. 시뮬레이션을 사용하면 주말마다 XNUMX만 개가 넘는 테스트를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 실패 시나리오에 관계없이 제어 시스템이 이를 처리할 수 있다는 확신을 갖게 됩니다.

이제 모델 개요와 시뮬레이션 목표를 살펴보았으므로 설계 프로세스를 살펴보겠습니다. 시스템 요구 사항을 명확히 하기 위해 추상 모델을 사용하는 것부터 시작하겠습니다. 이렇게 정제된 요구 사항은 세부 설계에 사용됩니다.

요구사항 문서를 개발 프로세스에 통합하는 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 시스템에 대한 모든 요구 사항을 설명하는 대규모 요구 사항 문서를 보유하고 있습니다. 요구 사항을 프로젝트 전체와 비교하고 프로젝트가 이러한 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것은 매우 어렵습니다.

SLVNV를 사용하면 요구 사항 문서와 Simulink의 모델을 직접 연결할 수 있습니다. 모델에서 요구사항으로 바로 연결되는 링크를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 특정 부분이 특정 요구 사항과 관련되어 있는지 또는 그 반대인지를 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 통신은 양방향입니다. 따라서 요구 사항을 검토 중인 경우 신속하게 모델로 이동하여 해당 요구 사항이 어떻게 충족되는지 확인할 수 있습니다.

이제 요구 사항 문서를 작업 흐름에 통합했으므로 전기 네트워크에 대한 요구 사항을 구체화하겠습니다. 특히 발전기와 송전선에 대한 작동, 최대 및 설계 부하 요구 사항을 살펴보겠습니다. 우리는 광범위한 그리드 조건에서 이를 테스트할 것입니다. 저것들. 다양한 비행 주기 동안, 다양한 부하가 켜지거나 꺼질 때. 우리는 전력에만 초점을 맞추고 있기 때문에 전력 전자 분야의 스위칭은 무시할 것입니다. 따라서 우리는 추상 모델과 단순화된 시뮬레이션 방법을 사용할 것입니다. 이는 필요하지 않은 세부 사항을 무시하도록 모델을 조정한다는 의미입니다. 이렇게 하면 시뮬레이션이 더 빠르게 실행되고 긴 비행 주기 동안 조건을 테스트할 수 있습니다.

저항, 커패시턴스 및 인덕턴스 체인을 통과하는 교류 소스가 있습니다. 회로에는 일정 시간 후에 열렸다가 다시 닫히는 스위치가 있습니다. 시뮬레이션을 실행하면 연속 솔버로 결과를 확인할 수 있습니다. (V1) 스위치의 개폐에 따른 진동이 정확하게 표시되는 것을 확인할 수 있습니다.

이제 이산 모드로 전환하겠습니다. PowerGui 블록을 두 번 클릭하고 Solver 탭에서 이산 솔버를 선택합니다. 이제 이산 솔버가 선택되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 시뮬레이션을 시작해 보겠습니다. 결과는 이제 거의 동일하지만 정확도는 선택한 샘플링 속도에 따라 달라집니다.

이제 복잡한 시뮬레이션 모드를 선택하고 주파수를 설정한 다음(해가 특정 주파수에서만 얻어지기 때문에) 시뮬레이션을 다시 실행할 수 있습니다. 신호 진폭만 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 이 블록을 클릭하면 세 가지 시뮬레이션 모드 모두에서 모델을 순차적으로 실행하고 결과 플롯을 서로 위에 표시하는 MATLAB 스크립트를 실행할 수 있습니다. 전류와 전압을 자세히 살펴보면 이산 결과가 연속 결과에 가깝지만 완전히 일치하는 것을 볼 수 있습니다. 전류를 보면 시뮬레이션의 Discrete 모드에서 확인되지 않은 피크가 있음을 알 수 있습니다. 그리고 복소 모드를 사용하면 진폭만 볼 수 있습니다. 솔버 단계를 살펴보면 복잡한 솔버에는 56단계만 필요한 반면 다른 솔버에서는 시뮬레이션을 완료하는 데 더 많은 단계가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 시뮬레이션 모드가 다른 모드보다 훨씬 빠르게 실행될 수 있었습니다.

적절한 시뮬레이션 모드를 선택하는 것 외에도 적절한 세부 수준을 갖춘 모델이 필요합니다. 전기 네트워크 구성 요소의 전력 요구 사항을 명확히하기 위해 일반 응용 프로그램의 추상 모델을 사용합니다. 동적 부하 블록을 사용하면 구성 요소가 네트워크에서 소비하거나 생성하는 활성 및 무효 전력을 지정할 수 있습니다.

초기 요구 사항 세트를 기반으로 무효 및 유효 전력에 대한 초기 추상 모델을 정의합니다. 이상적인 소스 블록을 소스로 사용하겠습니다. 이를 통해 네트워크의 전압을 설정할 수 있으며 이를 사용하여 발전기의 매개변수를 결정하고 발전기가 생산해야 하는 전력량을 이해할 수 있습니다.

다음으로 시뮬레이션을 사용하여 발전기 및 송전선의 전력 요구 사항을 조정하는 방법을 살펴보겠습니다.

우리는 네트워크 구성 요소의 전력 등급 및 역률을 포함하는 초기 요구 사항 세트를 가지고 있습니다. 또한 이 네트워크가 작동할 수 있는 다양한 조건이 있습니다. 우리는 다양한 조건에서 테스트하여 이러한 초기 요구 사항을 개선하고자 합니다. 추상적인 로드와 소스를 사용하도록 모델을 조정하고 광범위한 작동 조건에서 요구 사항을 테스트하여 이를 수행할 것입니다.

추상적인 부하 및 발전기 모델을 사용하도록 모델을 구성하고 광범위한 작동 조건에서 생성 및 소비되는 전력을 살펴보겠습니다.

이제 우리는 다음으로 넘어갈 것입니다 상세한 디자인. 우리는 정제된 요구 사항을 사용하여 설계를 세부적으로 설명하고 이러한 세부 구성 요소를 시스템 모델과 결합하여 통합 문제를 감지합니다.

오늘날에는 항공기에서 전기를 생산하는 데 몇 가지 옵션을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 발전기는 가스 터빈과의 통신을 통해 구동됩니다. 터빈은 가변 주파수로 회전합니다. 네트워크가 고정 주파수를 가져야 하는 경우 네트워크에서 가변 터빈 샤프트 속도를 일정한 주파수로 변환해야 합니다. 이는 발전기 업스트림에 통합된 정속 드라이브를 사용하거나 가변 주파수 AC를 정주파 AC로 변환하는 전력 전자 장치를 사용하여 수행할 수 있습니다. 네트워크의 주파수가 변경될 수 있고 네트워크의 부하에서 에너지 변환이 발생하는 부동 주파수를 사용하는 시스템도 있습니다.

이러한 각 옵션에는 에너지를 변환하기 위한 발전기와 전력 전자 장치가 필요합니다.

우리는 가변 속도로 회전하는 가스 터빈을 가지고 있습니다. 이 터빈은 발전기 샤프트를 회전시키는 데 사용되며, 이는 가변 주파수의 교류 전류를 생성합니다. 다양한 전력 전자 옵션을 사용하여 이 가변 주파수를 고정 주파수로 변환할 수 있습니다. 우리는 이러한 다양한 옵션을 평가하고 싶습니다. 이는 SPS를 사용하여 수행할 수 있습니다.

우리는 이러한 각 시스템을 모델링하고 다양한 조건에서 시뮬레이션을 실행하여 시스템에 가장 적합한 옵션을 평가할 수 있습니다. 모델로 전환하여 이것이 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다.

여기에 우리가 작업 중인 모델이 있습니다. 가스 터빈 샤프트의 가변 속도는 발전기로 전달됩니다. 그리고 사이클로컨버터는 고정 주파수의 교류를 생성하는 데 사용됩니다. 시뮬레이션을 실행하면 모델이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 상단 그래프는 가스 터빈의 가변 속도를 보여줍니다. 주파수가 변하는 것을 볼 수 있습니다. 두 번째 그래프의 노란색 신호는 발전기 출력의 위상 중 하나에서 발생하는 전압입니다. 이 고정 주파수 교류는 전력 전자 장치를 사용하여 가변 속도에서 생성됩니다.

AC 부하가 어떻게 설명되는지 살펴보겠습니다. 우리는 램프, 유압 펌프 및 액추에이터에 연결되어 있습니다. 이러한 구성 요소는 SPS의 블록을 사용하여 모델링됩니다.

SPS의 각 블록에는 다양한 구성 요소 구성을 수용하고 모델의 세부 수준을 조정할 수 있는 구성 설정이 포함되어 있습니다.

우리는 각 구성 요소의 세부 버전을 실행하도록 모델을 구성했습니다. 따라서 우리는 AC 부하를 모델링할 수 있는 많은 능력을 갖고 있으며 이산 모드에서 세부 구성 요소를 시뮬레이션함으로써 전기 네트워크에서 무슨 일이 일어나고 있는지 훨씬 더 자세히 볼 수 있습니다.

모델의 세부 버전으로 수행할 작업 중 하나는 전기 에너지의 품질을 분석하는 것입니다.

부하가 시스템에 도입되면 전압 소스에서 파형 왜곡이 발생할 수 있습니다. 이것은 이상적인 정현파이며, 부하가 일정할 경우 이러한 신호는 생성기의 출력에 나타납니다. 그러나 켜고 끌 수 있는 구성 요소 수가 증가하면 이 파형이 왜곡되어 작은 오버슈트가 발생할 수 있습니다.

전압 소스의 파형에 이러한 스파이크가 발생하면 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 전력 전자 장치의 스위칭으로 인해 발전기의 과열로 이어질 수 있으며, 이로 인해 큰 중성 전류가 생성될 수 있으며 또한 전력 전자 장치에 불필요한 스위칭이 발생할 수 있습니다. 그들은 신호에서 이러한 바운스를 기대하지 않습니다.

고조파 왜곡은 AC 전력의 품질을 측정하는 방법을 제공합니다. 어떤 구성 요소를 켜고 끄는지에 따라 품질이 달라지므로 변화하는 네트워크 조건에서 이 비율을 측정하는 것이 중요합니다. 이 비율은 MathWorks 도구를 사용하여 쉽게 측정할 수 있으며 다양한 조건에서 테스트하기 위해 자동화할 수 있습니다.

THD에 대해 더 자세히 알아보세요. 위키 백과.

다음으로 수행 방법을 살펴보겠습니다. 시뮬레이션을 이용한 전력 품질 분석.

우리는 항공기의 전기 네트워크 모델을 가지고 있습니다. 네트워크의 다양한 부하로 인해 발전기 출력의 전압 파형이 왜곡됩니다. 이로 인해 식품의 질이 저하됩니다. 이러한 부하는 비행 주기 중 다양한 시점에 연결이 끊어지고 온라인 상태가 됩니다.

우리는 다양한 조건에서 이 네트워크의 전력 품질을 평가하고 싶습니다. 이를 위해 SPS와 MATLAB을 사용하여 THD를 자동으로 계산합니다. GUI를 사용하여 대화식으로 비율을 계산하거나 자동화를 위해 MATLAB 스크립트를 사용할 수 있습니다.

이를 예시로 보여주기 위해 모델로 돌아가 보겠습니다. 당사의 항공기 전기 네트워크 모델은 발전기, AC 버스, AC 부하, 변압기 정류기 및 DC 부하로 구성됩니다. 우리는 다양한 조건에서 네트워크의 다양한 지점에서 전력 품질을 측정하려고 합니다. 시작하려면 생성기에 대해서만 대화형으로 이 작업을 수행하는 방법을 보여 드리겠습니다. 그런 다음 MATLAB을 사용하여 이 프로세스를 자동화하는 방법을 보여 드리겠습니다. 먼저 THD를 계산하는 데 필요한 데이터를 수집하기 위해 시뮬레이션을 실행합니다.

이 그래프(Gen1_Vab)는 발전기 위상 간의 전압을 보여줍니다. 보시다시피 이것은 완벽한 사인파가 아닙니다. 이는 네트워크의 전력 품질이 네트워크 구성 요소의 영향을 받는다는 것을 의미합니다. 시뮬레이션이 완료되면 고속 푸리에 변환을 사용하여 THD를 계산합니다. powergui 블록을 열고 FFT 분석 도구를 엽니다. 시뮬레이션 중에 기록한 데이터가 도구에 자동으로 로드되는 것을 볼 수 있습니다. FFT 창을 선택하고 주파수와 범위를 지정하고 결과를 표시하겠습니다. 고조파 왜곡률이 2.8%임을 알 수 있습니다. 여기에서 다양한 고조파의 기여도를 볼 수 있습니다. 고조파 왜곡 계수를 대화식으로 계산하는 방법을 살펴보았습니다. 그러나 우리는 다양한 조건과 네트워크의 다양한 지점에서 계수를 계산하기 위해 이 프로세스를 자동화하고 싶습니다.

이제 DC 부하 모델링에 사용할 수 있는 옵션을 살펴보겠습니다.

순수 전기 부하뿐만 아니라 전기 및 열 효과, 전기, 기계, 유압과 같은 다양한 엔지니어링 분야의 요소를 포함하는 종합 부하도 모델링할 수 있습니다.

당사의 DC 회로에는 변압기 정류기, 램프, 히터, 연료 펌프 및 배터리가 포함되어 있습니다. 세부 모델은 다른 영역의 영향을 고려할 수 있습니다. 예를 들어 히터 모델은 온도 변화에 따른 전기 부품의 동작 변화를 고려합니다. 연료 펌프는 다른 영역의 영향을 고려하여 구성 요소의 동작에 미치는 영향도 확인합니다. 모델이 어떻게 생겼는지 보여드리기 위해 다시 모델로 돌아가겠습니다.

이것이 우리가 작업하는 모델입니다. 보시다시피 이제 변압기 정류기와 DC 네트워크는 순전히 전기적입니다. 전기 영역의 효과만 고려됩니다. 그들은 이 네트워크의 구성 요소에 대한 단순화된 전기 모델을 가지고 있습니다. 다른 엔지니어링 분야의 영향을 고려하는 이 시스템의 변형(TRU DC 부하 -> 다중 도메인)을 선택할 수 있습니다. 네트워크에는 동일한 구성 요소가 있지만 전기 모델 수 대신 다른 효과를 추가했습니다. 예를 들어 온도가 행동에 미치는 영향을 고려하는 온도 물리적 네트워크인 히터의 경우입니다. 이제 펌프에서는 펌프의 유압 효과와 시스템의 기타 부하를 고려합니다.

모델에 표시되는 구성 요소는 Simscape 라이브러리 블록에서 조립됩니다. 전기, 유압, 자기 및 기타 분야를 설명하는 블록이 있습니다. 이러한 블록을 사용하면 다분야라고 부르는 모델을 만들 수 있습니다. 다양한 물리 및 공학 분야의 영향을 고려합니다.

다른 영역의 효과를 전기 네트워크 모델에 통합할 수 있습니다.

Simscape 블록 라이브러리에는 수력학이나 온도와 같은 다른 영역의 효과를 시뮬레이션하기 위한 블록이 포함되어 있습니다. 이러한 구성 요소를 사용하면 보다 현실적인 네트워크 로드를 생성한 다음 이러한 구성 요소가 작동할 수 있는 조건을 보다 정확하게 정의할 수 있습니다.

이러한 요소를 결합하면 더욱 복잡한 구성요소를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 Simscape 언어를 사용하여 새로운 사용자 정의 분야 또는 영역을 생성할 수 있습니다.

전문적인 Simscape 확장 프로그램에서는 고급 구성요소와 매개변수화 설정을 사용할 수 있습니다. 효율성 손실 및 온도 영향과 같은 효과를 고려하여 보다 복잡하고 자세한 구성 요소를 이러한 라이브러리에서 사용할 수 있습니다. SimMechanics를 사용하여 XNUMXD 및 다물체 시스템을 모델링할 수도 있습니다.

이제 세부 설계가 완료되었으므로 세부 시뮬레이션 결과를 사용하여 추상 모델의 매개변수를 조정하겠습니다. 이를 통해 세부적인 시뮬레이션 결과와 일치하는 결과를 생성하면서 빠르게 실행되는 모델을 얻을 수 있습니다.

우리는 추상적인 구성 요소 모델로 개발 프로세스를 시작했습니다. 이제 상세한 모델이 있으므로 이러한 추상 모델이 유사한 결과를 생성하는지 확인하고 싶습니다.

녹색은 우리가 받은 초기 요구 사항을 보여줍니다. 여기서 파란색으로 표시된 추상 모델의 결과가 빨간색으로 표시된 세부 모델 시뮬레이션의 결과에 가깝기를 바랍니다.

이를 위해 입력 신호를 사용하여 추상 모델에 대한 활성 및 무효 전력을 정의합니다. 유효전력과 무효전력에 대해 별도의 값을 사용하는 대신, 매개변수화된 모델을 생성하고 추상 모델 시뮬레이션의 유효전력 및 무효전력 곡선이 세부 모델과 일치하도록 이러한 매개변수를 조정합니다.

다음으로, 세부 모델의 결과와 일치하도록 추상 모델을 조정하는 방법을 살펴보겠습니다.

이것이 우리의 임무입니다. 우리는 전기 네트워크 구성 요소의 추상 모델을 가지고 있습니다. 이러한 제어 신호를 적용하면 유효 전력과 무효 전력에 대해 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

동일한 신호를 세부 모델의 입력에 적용하면 다음과 같은 결과를 얻습니다.

추상 모델을 사용하여 시스템 모델을 빠르게 반복하려면 추상 모델과 세부 모델의 시뮬레이션 결과가 일관되어야 합니다. 이를 위해 결과가 일치할 때까지 추상 모델의 매개변수를 자동으로 조정합니다.

이를 위해 추상 모델과 세부 모델의 결과가 일치할 때까지 매개변수를 자동으로 변경할 수 있는 SDO를 사용합니다.

이러한 설정을 구성하려면 다음 단계를 따르십시오.

• 먼저, 세부 모델의 시뮬레이션 출력을 가져오고 매개변수 추정을 위해 이러한 데이터를 선택합니다.
• 그런 다음 구성해야 할 매개변수를 지정하고 매개변수 범위를 설정합니다.
• 다음으로 매개변수를 평가하고 결과가 일치할 때까지 SDO가 매개변수를 조정합니다.
• 마지막으로 다른 입력 데이터를 사용하여 매개변수 추정 결과를 검증할 수 있습니다.

병렬 컴퓨팅을 사용하여 시뮬레이션을 배포하면 개발 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.

멀티 코어 프로세서의 서로 다른 코어 또는 컴퓨팅 클러스터에서 별도의 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 몬테카를로 분석, 매개변수 피팅 또는 여러 비행 주기 실행과 같이 여러 시뮬레이션을 실행해야 하는 작업이 있는 경우 이러한 시뮬레이션을 로컬 멀티 코어 시스템 또는 컴퓨터 클러스터에서 실행하여 배포할 수 있습니다.

대부분의 경우 이는 스크립트의 for 루프를 병렬 for 루프인 parfor로 바꾸는 것보다 어렵지 않습니다. 이는 시뮬레이션 실행 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

우리는 항공기의 전기 네트워크 모델을 가지고 있습니다. 우리는 비행 주기, 중단, 날씨 등 광범위한 운영 조건에서 이 네트워크를 테스트하고 싶습니다. PCT를 사용하여 이러한 테스트 속도를 높이고 MATLAB을 사용하여 실행하려는 각 테스트에 대한 모델을 조정합니다. 그런 다음 내 컴퓨터의 여러 코어에 시뮬레이션을 배포합니다. 병렬 테스트가 순차 테스트보다 훨씬 빠르게 완료되는 것을 확인할 수 있습니다.

우리가 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.

• 먼저 parpool 명령을 사용하여 작업자 프로세스 풀, 즉 소위 MATLAB 작업자를 만듭니다.
• 다음으로, 실행하려는 각 테스트에 대한 매개변수 세트를 생성합니다.
• 먼저 시뮬레이션을 순차적으로 하나씩 실행하겠습니다.
• 그런 다음 이를 병렬로 실행하는 시뮬레이션과 비교해 보세요.

결과에 따르면 병렬 모드의 총 테스트 시간은 순차 모드보다 약 4배 적습니다. 그래프에서 전력 소비가 일반적으로 예상 수준임을 확인했습니다. 눈에 보이는 최고점은 소비자가 스위치를 켜고 끌 때 다양한 네트워크 상태와 관련이 있습니다.

시뮬레이션에는 다양한 컴퓨터 코어에 시뮬레이션을 배포하여 신속하게 실행할 수 있는 많은 테스트가 포함되었습니다. 이를 통해 우리는 매우 다양한 비행 조건을 평가할 수 있었습니다.

이제 개발 프로세스의 이 부분을 완료했으므로 각 단계에 대한 문서 작성을 자동화하는 방법, 자동으로 테스트를 실행하고 결과를 문서화하는 방법을 살펴보겠습니다.

시스템 설계는 항상 반복적인 프로세스입니다. 우리는 프로젝트를 변경하고, 변경 사항을 테스트하고, 결과를 평가한 다음 새로운 변경을 수행합니다. 결과와 변경 근거를 문서화하는 과정은 오랜 시간이 걸립니다. SLRG를 사용하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

SLRG를 사용하면 테스트 실행을 자동화한 다음 해당 테스트 결과를 보고서 형식으로 수집할 수 있습니다. 보고서에는 테스트 결과 평가, 모델 및 그래프의 스크린샷, C 및 MATLAB 코드가 포함될 수 있습니다.

이번 발표의 핵심 내용을 상기하며 마무리하겠습니다.

• 우리는 시뮬레이션 모드와 모델 추상화 수준을 포함하여 모델 충실도와 시뮬레이션 속도 사이의 균형을 찾기 위해 모델을 조정할 수 있는 많은 기회를 확인했습니다.
• 최적화 알고리즘과 병렬 컴퓨팅을 사용하여 시뮬레이션 속도를 높이는 방법을 살펴보았습니다.
• 마지막으로 MATLAB에서 시뮬레이션 및 분석 작업을 자동화하여 개발 프로세스 속도를 높이는 방법을 살펴보았습니다.

자료 작성자 — Mikhail Peselnik, 엔지니어 CITM 전시업체.

이 웨비나에 대한 링크 https://exponenta.ru/events/razrabotka-ehlektroseti-samoleta-s-ispolzovaniem-mop

출처 : habr.com