产品和服务

使用 MATLAB 和 Simulink 进行降阶建模

创建基于 AI 的降阶模型

Simulink 降阶建模附加产品提供了一个 App,用于创建在 Simulink 中建模的子系统的降阶模型 (ROM),包括全阶高保真第三方仿真模型。您可以使用降阶模型进行系统级桌面仿真、硬件在环 (HIL) 测试、控制设计和虚拟传感器建模。

借助 Simulink 降阶建模附加产品,您可以:

  • 设置试验设计,并从全阶高保真子系统生成输入输出训练数据
  • 使用预配置的模板训练和比较基于 AI 的降阶模型
  • 将基于 AI 的替代模型导出到 Simulink,以进行系统级仿真、控制设计和 HIL 测试
  • 将降阶模型导出为功能模型单元 (FMU),以供在 MATLAB 和 Simulink 之外使用(借助 Simulink Compiler)

设计试验

选择 Simulink 信号和模块参数用作 ROM 输入、输出和参数。通过选择内置激励类型来替换或扰动 ROM 输入,以交互方式设计仿真试验。可视化设计空间的覆盖情况。

运行试验

指定一次运行一个试验或使用 Parallel Computing Toolbox 并行运行试验的选项,并启动模型仿真。使用内置可视化图可视化感兴趣的信号和参数的仿真结果。

训练降阶模型

训练和比较不同类型的降阶模型。从神经状态空间、LSTM 和非线性 ARX 模型中进行选择。按顺序优化超参数或使用 Parallel Computing Toolbox 并行优化超参数,以改进模型拟合。比较经过训练的模型的准确度度量,为您的应用选择最佳模型。

在 Simulink 中使用降阶模型

将经过训练的 ROM 纳入 Simulink 中,用于系统级仿真、控制设计和 HIL 测试。将 ROM 与基于第一性原理的组件模型结合使用。

部署并导出降阶模型

通过自动代码生成将 ROM 部署到嵌入式系统。将 ROM 导出为 FMU(借助 Simulink Compiler),以供在 MATLAB 和 Simulink 之外使用。

要求:

Simulink、Deep Learning Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox、System Identification Toolbox

MATLAB 版本兼容性:

与 R2023b 及更高版本兼容