今天的客座博主是Shyam Keshavmurthy，他是专注于AI应用的应用工程师，来这里谈谈代理模型。

背景

系统建模用于电动汽车和能源系统等应用，在理解系统行为、系统退化和最大化系统利用方面起着关键作用。这些系统的行为是由多物理复杂的相互作用所决定的有限元模拟，但是建模系统行为和系统响应是计算密集型的，需要高性能的计算资源。此外，这种模型不能部署到硬件上来预测实时系统响应。另一个选择是降阶模型，使得系统模型在计算上可行;然而，在许多关键系统中，这种方法并不可取，因为这些替代模型不够准确，并且不能代表组件行为的全谱。

通过深度学习，我们现在可以依赖数据来开发占用空间小、详细的组件模型，而不必从基本原则着手解决问题。在本博客中，我们将介绍如何开发基于深度学习的代理模型永磁同步电动机永磁同步电机(PMSM)是电动汽车和未来绿色交通的流行部件。

加载和理解大数据集

我们首先使用一个大约50兆字节的数据集，运行时间跨度从几天到几分钟不等。该数据代表了永磁同步电机温度变化的相互作用之间的电气和热系统有变化的时间常数。正如我们从表中看到的，环境温度的变化不仅影响内部温度，而且电流和电压可产生所需的扭矩。

数据预处理与特征工程

利用上面的原始实验数据，我们现在计算添加了额外的特征，如功率、电压和电流的大小以及给定的四次窗口内的移动平均特征。这些附加功能允许耦合的电气和热参数，影响系统的性能。

%使用原始电压和电流创建派生特性derivedinputs = computedrivedfeatures (tt_data);%检查数据中的噪声tt_data = [tt_data derivedinputs];Vnames = tt_data.Properties.VariableNames;s1 = 620; s2 = 2915; s3 = 4487; s4 = 8825;%预处理指数加权移动平均[t_s1, t_s2 t_s3 t_s4] = preprocmovavg (tt_data、s1、s2、s3、s4 Vnames);%预处理指数加权移动方差[t_v1, t_v2 t_v3 t_v4] = preprocmovvar (tt_data、s1、s2、s3、s4 Vnames);%附加功能到原始表预测= [tt_data t_s1、t_s2 t_s3, t_s4, t_v1, t_v2, t_v3, t_v4, tt_profileid);反应= [tt (:, 9:12) tt_profileid];VResponsenames = responses.Properties.VariableNames;

准备训练数据

定义拒绝培训的配置文件。这些将用于测试和验证。

钉子户= [65 72 58];%定义不允许培训的配置文件。[xtrain, ytrain] = prepareDataTrain(预测、响应反对者);

准备填充数据

为了最小化添加到小批的填充量，请按轮廓长度对训练数据进行排序。然后，选择一个小批量大小，将训练数据均匀分割，减少了小批量中的填充量。根据配置文件长度对训练数据进行排序。

定义网络体系结构

我们将使用profile_id 58作为验证集，它包含4.64小时的数据。

validationdata = 58;验证集选择% profile_id 58，包含4.64小时的数据。[xvalidation, yvalidation] = prepareDataValidation(predictors,responses,validationdata);numResponses =大小(ytrain {1}, 1);featureDimension =大小(xtrain {1}, 1);numHiddenUnits = 125;

在MATLAB中这种DAG网络架构建模能力允许我们建模许多复杂的组件。DAG网络架构帮助我们建模依赖于时间历史的物理行为和遵循马尔科夫链的物理行为之间的耦合。长短时记忆(LSTM)捕捉历史效应现象。

预测绘图和计算误差，以确定我们有一个良好的模型

上面的图显示了实际测试和预测结果之间的匹配测试结果显示为红色，右边的附加图显示了两者之间的差异，我们可以看到在350个样本后误差远低于1%，很难测量永磁体和轭架的温度，定子的温度与实际测试相比跟踪得很好。此外，他们跟踪有快速和缓慢变化的测试机制，这表明模型保持了必要的保真度。

将模型导出到Simulink万博1manbetx

这个过程包括将训练好的模型保存为. mat文件，并将其导入Simulink深度神经网络预测块，有了这个，我们现在就有了一个小于(50kbyte)足迹的组件模型，它可以很万博1manbetx容易地模拟系统建模中的组件行为细节。下图说明了完整的工作流程。

这篇博客说明了一个基于深度学习的模板，可以用来开发高保真，小脚印代理模型，捕捉组件和系统的多物理行为，如永磁同步电机。要了解更多信息，请看这段详细的视频将模型导入Simulink万博1manbetx．