Niniejsza publikacja zawiera transkrypcję webinaru . Webinar poprowadził inżynier Michaił Peselnik .)
Dziś dowiemy się, że modele można dostrajać tak, aby osiągnąć optymalną równowagę pomiędzy wiernością i dokładnością wyników symulacji, a szybkością procesu symulacji. To klucz do efektywnego wykorzystania symulacji i upewnienia się, że poziom szczegółowości modelu jest odpowiedni do zadania, które zamierzasz wykonać.
Dowiemy się również:
- Jak przyspieszyć symulacje za pomocą algorytmów optymalizacyjnych i obliczeń równoległych;
- Jak rozłożyć symulacje na wiele rdzeni komputera, przyspieszając zadania takie jak estymacja i dobór parametrów;
- Jak przyspieszyć rozwój poprzez automatyzację zadań symulacyjnych i analitycznych przy użyciu MATLAB-a;
- Jak wykorzystać skrypty MATLAB-a do analizy harmonicznych i dokumentować wyniki dowolnego rodzaju testów za pomocą automatycznego generowania raportów.
Zaczniemy od przeglądu modelu sieci elektrycznej samolotu. Omówimy nasze cele symulacyjne i przyjrzymy się procesowi rozwoju, który został wykorzystany do stworzenia modelu.
Następnie przejdziemy przez etapy tego procesu, łącznie ze wstępnym projektem – gdzie doprecyzujemy wymagania. Projekt wykonawczy – gdzie przyjrzymy się poszczególnym elementom sieci elektrycznej, a na koniec wykorzystamy wyniki symulacji projektu szczegółowego do dostosowania parametrów abstrakcyjnego modelu. Na koniec przyjrzymy się, jak udokumentować wyniki wszystkich tych kroków w raportach.
Oto schematyczne przedstawienie rozwijanego przez nas systemu. Jest to model w połowie samolotu, który zawiera generator, szynę prądu przemiennego, różne obciążenia prądu przemiennego, zespół transformatorowo-prostownikowy, szynę prądu stałego z różnymi obciążeniami i akumulator.
Przełączniki służą do podłączania podzespołów do sieci elektrycznej. Gdy komponenty włączają się i wyłączają podczas lotu, warunki elektryczne mogą się zmieniać. Chcemy przeanalizować tę połowę sieci elektrycznej samolotu w zmieniających się warunkach.
Kompletny model układu elektrycznego statku powietrznego musi zawierać inne elementy. Nie uwzględniliśmy ich w tym modelu półpłaskim, ponieważ chcemy jedynie przeanalizować interakcje pomiędzy tymi komponentami. Jest to powszechna praktyka w przemyśle lotniczym i stoczniowym.
Cele symulacji:
- Określ wymagania elektryczne dla różnych komponentów, a także łączących je linii energetycznych.
- Analizuj interakcje systemowe pomiędzy komponentami z różnych dziedzin inżynierii, w tym efekty elektryczne, mechaniczne, hydrauliczne i termiczne.
- Na bardziej szczegółowym poziomie przeprowadź analizę harmoniczną.
- Analizuj jakość zasilania w zmieniających się warunkach oraz przyglądaj się napięciom i prądom w różnych węzłach sieci.
Do realizacji tego zestawu celów symulacyjnych najlepiej wykorzystać modele o różnym stopniu szczegółowości. Zobaczymy, że w miarę postępów w procesie rozwoju będziemy mieli model abstrakcyjny i szczegółowy.
Kiedy patrzymy na wyniki symulacji tych różnych wariantów modelu, widzimy, że wyniki modelu na poziomie systemu i modelu szczegółowego są takie same.
Jeśli przyjrzymy się bliżej wynikom symulacji, zobaczymy, że nawet pomimo dynamiki wywołanej przełączaniem urządzeń elektroenergetycznych w szczegółowej wersji naszego modelu, ogólne wyniki symulacji są takie same.
Dzięki temu możemy wykonywać szybkie iteracje na poziomie systemu, a także szczegółową analizę systemu elektrycznego na poziomie szczegółowym. W ten sposób możemy skutecznie realizować swoje cele.
Porozmawiajmy teraz o modelu, z którym pracujemy. Stworzyliśmy kilka opcji dla każdego elementu sieci elektrycznej. W zależności od problemu, który rozwiązujemy, wybierzemy wariant komponentu, który zastosujemy.
Badając możliwości wytwarzania energii z sieci, możemy zastąpić zintegrowany generator napędowy generatorem o zmiennej prędkości typu cyklokonwektorowego lub generatorem częstotliwości sprzężonym z prądem stałym. Możemy użyć abstrakcyjnych lub szczegółowych komponentów obciążenia w obwodzie prądu przemiennego.
Podobnie w przypadku sieci prądu stałego możemy zastosować opcję abstrakcyjną, szczegółową lub multidyscyplinarną, która uwzględnia wpływ innych dyscyplin fizycznych, takich jak mechanika, hydraulika i wpływ temperatury.
Więcej szczegółów o modelu.
Tutaj widać generator, sieć dystrybucyjną i elementy sieci. Model jest obecnie skonfigurowany do symulacji z wykorzystaniem abstrakcyjnych modeli komponentów. Siłownik modeluje się po prostu poprzez określenie mocy czynnej i biernej zużywanej przez element.
Jeśli skonfigurujemy ten model tak, aby wykorzystywał szczegółowe warianty komponentów, siłownik będzie już modelowany jako maszyna elektryczna. Posiadamy silnik synchroniczny z magnesami trwałymi, przetwornice, szynę DC i system sterowania. Jeśli spojrzymy na zespół transformatorowo-prostownikowy, zobaczymy, że jest on modelowany przy użyciu transformatorów i mostków uniwersalnych stosowanych w energoelektronice.
Możemy także wybrać opcję systemową (w TRU DC Loads -> Block Choices -> Multidomain), która uwzględnia efekty związane z innymi zjawiskami fizycznymi (w Fuel Pump). W przypadku pompy paliwa widzimy, że mamy pompę hydrauliczną, obciążenia hydrauliczne. W przypadku grzejnika rozważamy wpływ temperatury, który wpływa na zachowanie tego elementu w miarę zmian temperatury. Nasz generator jest modelowany przy użyciu maszyny synchronicznej i posiadamy system sterowania do ustawiania pola napięciowego dla tej maszyny.
Cykle lotu są wybierane za pomocą zmiennej MATLAB-a o nazwie Flight_Cycle_Num. Tutaj widzimy dane z obszaru roboczego MATLAB-a, które kontrolują, kiedy niektóre elementy sieci elektrycznej są włączane i wyłączane. Ten wykres (Plot_FC) przedstawia pierwszy cykl lotu, kiedy komponenty są włączane lub wyłączane.
Jeśli dostroimy model do wersji Tuned, możemy użyć tego skryptu (Test_APN_Model_SHORT), aby uruchomić model i przetestować go w trzech różnych cyklach lotu. Trwa pierwszy cykl lotów i testujemy system w różnych warunkach. Następnie automatycznie konfigurujemy model tak, aby wykonał drugi i trzeci cykl lotu. Po zakończeniu tych testów otrzymujemy raport przedstawiający wyniki tych trzech testów w porównaniu z poprzednimi przebiegami testowymi. W raporcie można zobaczyć zrzuty ekranu modelu, zrzuty ekranu wykresów przedstawiających prędkość, napięcie i moc generowaną na wyjściu generatora, wykresy porównawcze z poprzednimi badaniami, a także wyniki analizy jakości sieci elektrycznej.
Znalezienie kompromisu pomiędzy wiernością modelu a szybkością symulacji jest kluczem do efektywnego wykorzystania symulacji. W miarę dodawania większej liczby szczegółów do modelu zwiększa się czas wymagany do obliczeń i symulacji modelu. Ważne jest, aby dostosować model do konkretnego problemu, który rozwiązujesz.
Kiedy interesują nas szczegóły, takie jak jakość zasilania, dodajemy efekty, takie jak przełączanie elektroniki mocy i realistyczne obciążenia. Jeżeli jednak interesują nas zagadnienia takie jak wytwarzanie lub zużycie energii przez różne elementy sieci elektrycznej, posłużymy się złożoną metodą symulacyjną, abstrakcyjnymi obciążeniami i modelami uśrednionego napięcia.
Korzystając z produktów Mathworks, możesz wybrać odpowiedni poziom szczegółowości rozpatrywanego problemu.
Aby skutecznie projektować, potrzebujemy zarówno abstrakcyjnych, jak i szczegółowych modeli komponentów. Oto jak te opcje pasują do naszego procesu rozwoju:
- Najpierw wyjaśniamy wymagania, korzystając z abstrakcyjnej wersji modelu.
- Następnie wykorzystujemy dopracowane wymagania do szczegółowego zaprojektowania komponentu.
- W naszym modelu możemy połączyć wersję abstrakcyjną i szczegółową komponentu, co umożliwi weryfikację i połączenie komponentu z układami mechanicznymi i układami sterowania.
- Wreszcie możemy wykorzystać wyniki symulacji modelu szczegółowego do dostrojenia parametrów modelu abstrakcyjnego. Dzięki temu otrzymamy model, który działa szybko i daje dokładne wyniki.
Widać, że te dwie możliwości – systemowa i szczegółowa – uzupełniają się. Praca, którą wykonujemy z abstrakcyjnym modelem w celu wyjaśnienia wymagań, zmniejsza liczbę iteracji wymaganych do szczegółowego projektu. Przyspiesza to nasz proces rozwoju. Wyniki symulacji modelu szczegółowego dają nam abstrakcyjny model, który działa szybko i daje dokładne wyniki. Dzięki temu możemy uzyskać zgodność poziomu szczegółowości modelu z zadaniem, jakie realizuje symulacja.
Wiele firm na całym świecie wykorzystuje MOS do tworzenia złożonych systemów. Airbus opracowuje system zarządzania paliwem dla A380 oparty na MOP. System ten zawiera ponad 20 pomp i ponad 40 zaworów. Można sobie wyobrazić liczbę różnych scenariuszy awarii, które mogą wystąpić. Korzystając z symulacji, w każdy weekend mogą przeprowadzić ponad sto tysięcy testów. Daje im to pewność, że niezależnie od scenariusza awarii, ich system sterowania sobie z nią poradzi.
Teraz, gdy poznaliśmy już przegląd naszego modelu i cele symulacji, przejdziemy przez proces projektowania. Zaczniemy od użycia abstrakcyjnego modelu w celu wyjaśnienia wymagań systemowych. Te dopracowane wymagania zostaną wykorzystane w szczegółowym projekcie.
Zobaczymy, jak zintegrować dokumenty wymagań z procesem rozwoju. Mamy obszerny dokument wymagań, który określa wszystkie wymagania dla naszego systemu. Bardzo trudno jest porównać wymagania z projektem jako całością i upewnić się, że projekt spełnia te wymagania.
Używając SLVNV, możesz bezpośrednio łączyć dokumenty wymagań i model w Simulink. Można tworzyć łącza bezpośrednio z modelu bezpośrednio do wymagań. Ułatwia to weryfikację, czy dana część modelu odnosi się do konkretnego wymagania i odwrotnie. Ta komunikacja jest dwukierunkowa. Jeśli więc przyglądamy się wymaganiu, możemy szybko przejść do modelu, aby zobaczyć, jak to wymaganie jest spełnione.
Teraz, gdy zintegrowaliśmy dokument wymagań z przepływem pracy, doprecyzujemy wymagania dotyczące sieci elektrycznej. W szczególności przyjrzymy się wymaganiom dotyczącym obciążenia operacyjnego, szczytowego i projektowego dla generatorów i linii przesyłowych. Przetestujemy je w szerokim zakresie warunków sieciowych. Te. podczas różnych cykli lotu, kiedy różne obciążenia są włączane i wyłączane. Ponieważ skupiamy się wyłącznie na mocy, pominiemy przełączanie energoelektroniki. Dlatego będziemy posługiwać się modelami abstrakcyjnymi i uproszczonymi metodami symulacyjnymi. Oznacza to, że dostroimy model tak, aby ignorował szczegóły, których nie potrzebujemy. Dzięki temu symulacja będzie przebiegać szybciej i pozwoli nam testować warunki podczas długich cykli lotu.
Mamy źródło prądu przemiennego, które przechodzi przez łańcuch rezystancji, pojemności i indukcyjności. W obwodzie znajduje się przełącznik, który po pewnym czasie otwiera się, a następnie ponownie zamyka. Jeśli uruchomisz symulację, możesz zobaczyć wyniki za pomocą solwera ciągłego. (V1) Można zobaczyć, że oscylacje związane z otwieraniem i zamykaniem przełącznika są dokładnie wyświetlane.
Przejdźmy teraz do trybu dyskretnego. Kliknij dwukrotnie blok PowerGui i wybierz solwer dyskretny w zakładce Solver. Możesz zobaczyć, że dyskretny solwer jest teraz wybrany. Zacznijmy symulację. Zobaczysz, że wyniki są teraz prawie takie same, ale dokładność zależy od wybranej częstotliwości próbkowania.
Teraz mogę wybrać tryb złożonej symulacji, ustawić częstotliwość – ponieważ rozwiązanie jest uzyskiwane tylko przy określonej częstotliwości – i ponownie przeprowadzić symulację. Zobaczysz, że wyświetlane są tylko amplitudy sygnału. Klikając ten blok, mogę uruchomić skrypt MATLAB-a, który uruchomi model sekwencyjnie we wszystkich trzech trybach symulacji i wykreśli powstałe wykresy jeden na drugim. Jeśli przyjrzymy się bliżej prądowi i napięciu, zobaczymy, że wyniki dyskretne są zbliżone do wyników ciągłych, ale całkowicie się pokrywają. Jeśli spojrzysz na prąd, zobaczysz, że istnieje szczyt, który nie został odnotowany w trybie dyskretnym symulacji. I widzimy, że tryb złożony pozwala zobaczyć tylko amplitudę. Jeśli spojrzysz na krok solwera, zobaczysz, że solwer złożony wymagał tylko 56 kroków, podczas gdy inne solwery wymagały o wiele więcej kroków, aby ukończyć symulację. Dzięki temu złożony tryb symulacji działał znacznie szybciej niż inne tryby.
Oprócz wyboru odpowiedniego trybu symulacji potrzebujemy modeli o odpowiednim poziomie szczegółowości. Aby wyjaśnić wymagania energetyczne komponentów sieci elektrycznej, użyjemy abstrakcyjnych modeli ogólnego zastosowania. Blok Obciążenie dynamiczne pozwala określić moc czynną i bierną, jaką dany komponent pobiera lub generuje w sieci.
Zdefiniujemy wstępny abstrakcyjny model mocy biernej i czynnej w oparciu o wstępny zestaw wymagań. Jako źródło użyjemy idealnego bloku źródłowego. Umożliwi to ustawienie napięcia w sieci, a na tej podstawie można określić parametry generatora i zrozumieć, jaką moc powinien wytwarzać.
Następnie dowiesz się, jak wykorzystać symulację do doprecyzowania wymagań dotyczących mocy generatora i linii przesyłowych.
Mamy wstępny zestaw wymagań, który obejmuje moc znamionową i współczynnik mocy dla komponentów sieci. Mamy także szereg warunków, w jakich ta sieć może działać. Chcemy udoskonalić te początkowe wymagania, testując w szerokim zakresie warunków. Zrobimy to poprzez dostrojenie modelu tak, aby wykorzystywał abstrakcyjne obciążenia i źródła oraz testowanie wymagań w szerokim zakresie warunków pracy.
Skonfigurujemy model tak, aby wykorzystywał abstrakcyjne modele obciążenia i generatora oraz zobaczymy moc generowaną i zużywaną w szerokim zakresie warunków pracy.
Teraz przejdziemy do szczegółowy projekt. Wyrafinowane wymagania wykorzystamy do uszczegółowienia projektu i połączymy te szczegółowe komponenty z modelem systemu, aby wykryć problemy z integracją.
Obecnie dostępnych jest kilka opcji wytwarzania energii elektrycznej w samolocie. Zazwyczaj generator napędzany jest poprzez komunikację z turbiną gazową. Turbina obraca się ze zmienną częstotliwością. Jeśli sieć musi mieć stałą częstotliwość, wymagana jest konwersja ze zmiennej prędkości wału turbiny na stałą częstotliwość w sieci. Można tego dokonać poprzez zastosowanie zintegrowanego napędu o stałej prędkości przed generatorem lub za pomocą elektroniki mocy do konwersji prądu przemiennego o zmiennej częstotliwości na prąd przemienny o stałej częstotliwości. Istnieją również systemy o zmiennej częstotliwości, w których częstotliwość w sieci może się zmieniać, a konwersja energii następuje na obciążeniach w sieci.
Każda z tych opcji wymaga generatora i elektroniki mocy do konwersji energii.
Mamy turbinę gazową, która obraca się ze zmienną prędkością. Turbina ta służy do obracania wału generatora, który wytwarza prąd przemienny o zmiennej częstotliwości. Do konwersji tej częstotliwości zmiennej na częstotliwość stałą można zastosować różne opcje elektroniki mocy. Chcielibyśmy ocenić te różne opcje. Można to zrobić za pomocą SPS.
Możemy modelować każdy z tych systemów i przeprowadzać symulacje w różnych warunkach, aby ocenić, która opcja jest najlepsza dla naszego systemu. Przejdźmy do modelu i zobaczmy, jak to się robi.
Oto model, z którym współpracujemy. Zmienna prędkość z wału turbiny gazowej przekazywana jest do generatora. Cyklokonwerter służy do wytwarzania prądu przemiennego o stałej częstotliwości. Jeśli uruchomisz symulację, zobaczysz, jak zachowuje się model. Górny wykres pokazuje zmienną prędkość turbiny gazowej. Widzisz, że częstotliwość się zmienia. Ten żółty sygnał na drugim wykresie to napięcie z jednej z faz na wyjściu generatora. Ten prąd przemienny o stałej częstotliwości jest wytwarzany ze zmiennej prędkości za pomocą elektroniki mocy.
Przyjrzyjmy się, jak opisywane są obciążenia prądu przemiennego. Nasz jest podłączony do lampy, pompy hydraulicznej i siłownika. Elementy te modelowane są przy użyciu bloków firmy SPS.
Każdy z tych bloków w SPS zawiera ustawienia konfiguracyjne umożliwiające dostosowanie różnych konfiguracji komponentów i dostosowanie poziomu szczegółowości modelu.
Skonfigurowaliśmy modele tak, aby uruchamiały szczegółową wersję każdego komponentu. Mamy więc dużo mocy do modelowania obciążeń prądu przemiennego, a symulując szczegółowe komponenty w trybie dyskretnym, możemy zobaczyć znacznie więcej szczegółów tego, co dzieje się w naszej sieci elektrycznej.
Jednym z zadań, które wykonamy przy szczegółowej wersji modelu, jest analiza jakości energii elektrycznej.
Wprowadzenie obciążenia do systemu może spowodować zniekształcenie kształtu fali u źródła napięcia. Jest to idealna sinusoida i taki sygnał będzie na wyjściu generatora, jeśli obciążenia będą stałe. Jednakże w miarę wzrostu liczby elementów, które można włączać i wyłączać, przebieg ten może ulec zniekształceniu i skutkować niewielkimi przeregulowaniami.
Te skoki kształtu fali u źródła napięcia mogą powodować problemy. Może to prowadzić do przegrzania generatora na skutek włączenia energoelektroniki, może to powodować powstawanie dużych prądów neutralnych, a także powodować niepotrzebne przełączanie energoelektroniki, ponieważ nie spodziewają się takiego odbicia sygnału.
Zniekształcenia harmoniczne stanowią miarę jakości energii elektrycznej prądu przemiennego. Pomiar tego współczynnika jest ważny w zmieniających się warunkach sieciowych, ponieważ jakość będzie się różnić w zależności od tego, który komponent jest włączony, a który wyłączony. Ten stosunek można łatwo zmierzyć za pomocą narzędzi MathWorks i można go zautomatyzować na potrzeby testowania w szerokim zakresie warunków.
Więcej informacji na temat THD można znaleźć na stronie .
Następnie zobaczymy, jak przeprowadzić analiza jakości energii elektrycznej z wykorzystaniem symulacji.
Mamy model sieci elektrycznej samolotu. Ze względu na różne obciążenia w sieci przebieg napięcia na wyjściu generatora jest zniekształcony. Prowadzi to do pogorszenia jakości żywności. Obciążenia te są odłączane i włączane do sieci w różnych momentach cyklu lotu.
Chcemy ocenić jakość zasilania tej sieci w różnych warunkach. W tym celu użyjemy SPS i MATLAB do automatycznego obliczenia THD. Możemy obliczyć współczynnik interaktywnie za pomocą GUI lub użyć skryptu MATLAB do automatyzacji.
Wróćmy do modelu, aby pokazać to na przykładzie. Nasz model sieci elektrycznej samolotu składa się z generatora, szyny prądu przemiennego, obciążeń prądu przemiennego, transformatora-prostownika i obciążeń prądu stałego. Chcemy mierzyć jakość energii w różnych punktach sieci w różnych warunkach. Na początek pokażę Ci, jak to zrobić interaktywnie, tylko dla generatora. Następnie pokażę Ci, jak zautomatyzować ten proces za pomocą MATLAB-a. Najpierw przeprowadzimy symulację, aby zebrać dane wymagane do obliczenia THD.
Ten wykres (Gen1_Vab) pokazuje napięcie pomiędzy fazami generatora. Jak widać, nie jest to idealna fala sinusoidalna. Oznacza to, że na jakość zasilania sieci mają wpływ jej komponenty. Po zakończeniu symulacji użyjemy szybkiej transformaty Fouriera do obliczenia THD. Otworzymy blok powergui i otworzymy narzędzie do analizy FFT. Widać, że narzędzie automatycznie ładuje dane, które zarejestrowałem podczas symulacji. Wybierzemy okno FFT, określimy częstotliwość i zakres oraz wyświetlimy wyniki. Jak widać, współczynnik zniekształceń harmonicznych wynosi 2.8%. Tutaj możesz zobaczyć udział różnych harmonicznych. Widziałeś, jak można interaktywnie obliczyć współczynnik zniekształceń harmonicznych. Chcielibyśmy jednak zautomatyzować ten proces, aby obliczyć współczynnik w różnych warunkach i w różnych punktach sieci.
Przyjrzymy się teraz opcjom dostępnym w modelowaniu obciążeń DC.
Możemy modelować obciążenia czysto elektryczne, jak również obciążenia multidyscyplinarne, które zawierają elementy z różnych dziedzin inżynierii, takie jak efekty elektryczne i termiczne, elektryczne, mechaniczne i hydrauliczne.
Nasz obwód prądu stałego obejmuje transformator-prostownik, lampy, grzejnik, pompę paliwa i akumulator. Szczegółowe modele mogą uwzględniać wpływy z innych obszarów, na przykład model grzejnika uwzględnia zmiany w zachowaniu części elektrycznej wraz ze zmianami temperatury. Pompa paliwa uwzględnia wpływy z innych obszarów, aby również zobaczyć ich wpływ na zachowanie elementu. Jeszcze wrócę do modelu i pokażę jak to wygląda.
To jest model, z którym współpracujemy. Jak widać, teraz transformator-prostownik i sieć prądu stałego są czysto elektryczne, tj. brane są pod uwagę jedynie efekty z domeny elektrycznej. Uprościli modele elektryczne komponentów tej sieci. Możemy wybrać wariant tego systemu (TRU DC Loads -> Multidomain), który uwzględnia efekty z innych dziedzin inżynierii. Widzicie, że w sieci mamy te same podzespoły, ale zamiast ilości modeli elektrycznych dodaliśmy inne efekty – np. dla hitera, fizyczną sieć temperaturową, która uwzględnia wpływ temperatury na zachowanie. W pompie bierzemy teraz pod uwagę działanie hydrauliczne pomp i innych obciążeń w systemie.
Komponenty, które widzisz w modelu, są złożone z bloków biblioteki Simscape. Istnieją bloki rozliczania dyscyplin elektrycznych, hydraulicznych, magnetycznych i innych. Za pomocą tych bloków można tworzyć modele, które nazywamy multidyscyplinarnymi, czyli tzw. z uwzględnieniem efektów z różnych dyscyplin fizycznych i inżynieryjnych.
Efekty z innych obszarów można zintegrować z modelem sieci elektrycznej.
Biblioteka bloków Simscape zawiera bloki do symulacji efektów z innych dziedzin, takich jak hydraulika czy temperatura. Korzystając z tych komponentów, można stworzyć bardziej realistyczne obciążenia sieci, a następnie dokładniej określić warunki, w jakich te komponenty mogą pracować.
Łącząc te elementy, możesz tworzyć bardziej złożone komponenty, a także tworzyć nowe niestandardowe dyscypliny lub obszary za pomocą języka Simscape.
Bardziej zaawansowane komponenty i ustawienia parametrów są dostępne w wyspecjalizowanych rozszerzeniach Simscape. W bibliotekach tych dostępne są bardziej złożone i szczegółowe komponenty, uwzględniające takie efekty, jak straty wydajności i efekty temperaturowe. Za pomocą SimMechanics można także modelować systemy XNUMXD i systemy wieloobiektowe.
Po ukończeniu szczegółowego projektu wykorzystamy wyniki szczegółowych symulacji do dostosowania parametrów abstrakcyjnego modelu. Dzięki temu otrzymamy model, który działa szybko, a jednocześnie daje wyniki zgodne z wynikami szczegółowej symulacji.
Rozpoczęliśmy proces rozwoju od abstrakcyjnych modeli komponentów. Teraz, gdy mamy już szczegółowe modele, chcielibyśmy się upewnić, że te abstrakcyjne modele dają podobne wyniki.
Kolor zielony pokazuje wstępne wymagania jakie otrzymaliśmy. Chcielibyśmy, aby wyniki modelu abstrakcyjnego, pokazanego tutaj na niebiesko, były zbliżone do wyników szczegółowej symulacji modelu, pokazanej na czerwono.
W tym celu zdefiniujemy moc czynną i bierną dla modelu abstrakcyjnego za pomocą sygnału wejściowego. Zamiast stosować oddzielne wartości mocy czynnej i biernej, stworzymy model sparametryzowany i dopasujemy te parametry tak, aby krzywe mocy czynnej i biernej z symulacji modelu abstrakcyjnego odpowiadały modelowi szczegółowemu.
Następnie zobaczymy, jak można dostosować model abstrakcyjny, aby pasował do wyników modelu szczegółowego.
To jest nasze zadanie. Mamy abstrakcyjny model elementu sieci elektrycznej. Gdy zastosujemy do niego taki sygnał sterujący, na wyjściu otrzymamy następujący wynik dla mocy czynnej i biernej.
Kiedy zastosujemy ten sam sygnał do wejścia szczegółowego modelu, otrzymamy takie wyniki.
Potrzebujemy, aby wyniki symulacji modelu abstrakcyjnego i szczegółowego były spójne, abyśmy mogli wykorzystać model abstrakcyjny do szybkiej iteracji w modelu systemu. Aby to zrobić, będziemy automatycznie dostosowywać parametry modelu abstrakcyjnego, aż wyniki będą zgodne.
W tym celu użyjemy SDO, które potrafi automatycznie zmieniać parametry, aż wyniki modelu abstrakcyjnego i szczegółowego będą się zgadzać.
Aby skonfigurować te ustawienia, wykonamy następujące kroki.
- Najpierw importujemy wyniki symulacji szczegółowego modelu i wybieramy te dane do estymacji parametrów.
- Następnie określimy, które parametry należy skonfigurować i ustawimy zakresy parametrów.
- Następnie ocenimy parametry, a SDO będzie je dostosowywać, aż wyniki będą zgodne.
- Wreszcie możemy użyć innych danych wejściowych do sprawdzenia wyników estymacji parametrów.
Możesz znacznie przyspieszyć proces rozwoju, dystrybuując symulacje przy użyciu obliczeń równoległych.
Można uruchamiać oddzielne symulacje na różnych rdzeniach wielordzeniowego procesora lub w klastrach obliczeniowych. Jeśli masz zadanie wymagające przeprowadzenia wielu symulacji — na przykład analizy Monte Carlo, dopasowywania parametrów lub wykonywania wielu cykli lotu — możesz rozpowszechnić te symulacje, uruchamiając je na lokalnej maszynie wielordzeniowej lub w klastrze komputerów.
W wielu przypadkach nie będzie to trudniejsze niż zastąpienie pętli for w skrypcie równoległą pętlą for, parfor. Może to prowadzić do znacznego przyspieszenia przeprowadzanych symulacji.
Mamy model sieci elektrycznej samolotu. Chcielibyśmy przetestować tę sieć w szerokim zakresie warunków pracy – w tym cykli lotów, zakłóceń i pogody. Użyjemy PCT, aby przyspieszyć te testy, MATLAB-a, aby dostroić model dla każdego testu, który chcemy przeprowadzić. Następnie rozprowadzimy symulacje pomiędzy różnymi rdzeniami mojego komputera. Zobaczymy, że testy równoległe kończą się znacznie szybciej niż sekwencyjne.
Oto kroki, które będziemy musieli wykonać.
- Najpierw utworzymy pulę procesów roboczych, czyli tzw. workerów MATLAB-a, za pomocą polecenia parpool.
- Następnie wygenerujemy zestawy parametrów dla każdego testu, który chcemy uruchomić.
- Symulacje przeprowadzimy najpierw sekwencyjnie, jedna po drugiej.
- Następnie porównaj to z równoległymi symulacjami.
Z wyników wynika, że całkowity czas testowania w trybie równoległym jest około 4 razy krótszy niż w trybie sekwencyjnym. Na wykresach widzieliśmy, że zużycie energii jest ogólnie na oczekiwanym poziomie. Widoczne wartości szczytowe są związane z różnymi warunkami sieciowymi, gdy odbiorniki są włączane i wyłączane.
Symulacje obejmowały wiele testów, które mogliśmy szybko przeprowadzić, rozdzielając symulacje na różne rdzenie komputera. To pozwoliło nam ocenić naprawdę szeroki zakres warunków lotu.
Teraz, gdy zakończyliśmy tę część procesu programowania, zobaczymy, jak możemy zautomatyzować tworzenie dokumentacji na każdym etapie, jak możemy automatycznie uruchamiać testy i dokumentować wyniki.
Projektowanie systemu jest zawsze procesem iteracyjnym. Wprowadzamy zmianę w projekcie, testujemy zmianę, oceniamy wyniki, a następnie wprowadzamy nową zmianę. Proces dokumentowania wyników i uzasadnienia zmian zajmuje dużo czasu. Możesz zautomatyzować ten proces za pomocą SLRG.
Korzystając z SLRG możesz zautomatyzować wykonywanie testów, a następnie zebrać wyniki tych testów w formie raportu. Raport może zawierać ocenę wyników testów, zrzuty ekranu modeli i wykresów, kod C i MATLAB.
Zakończę przypomnieniem kluczowych punktów tej prezentacji.
- Dostrzegliśmy wiele możliwości dostrojenia modelu w celu znalezienia równowagi między wiernością modelu a szybkością symulacji — w tym trybami symulacji i poziomami abstrakcji modelu.
- Zobaczyliśmy, jak możemy przyspieszyć symulacje za pomocą algorytmów optymalizacyjnych i obliczeń równoległych.
- Wreszcie zobaczyliśmy, jak możemy przyspieszyć proces programowania, automatyzując zadania symulacyjne i analityczne w MATLAB-ie.
Autor materiału — Michaił Peselnik, inżynier .
Link do tego webinaru
Źródło: www.habr.com