稳态工作点搜索(修整)

您可以使用数值优化方法计算稳态工作点(或平衡工作点)以满足您的规格。得到的工作点由平衡状态值和相应的模型输入电平组成。一个成功的工作点搜索会找到一个非常接近于真正稳态解的工作点。

当您了解操作点状态和相应的模型输入和输出信号水平时，使用基于优化的搜索。你可以使用这些知识来指定以下变量在平衡状态下的初始猜测或约束条件:

你的工作点搜索可能不会收敛到一个稳态工作点，当你overconstrain通过指定:

您可以通过配置优化算法设置来控制工作点搜索的准确性。

来自模拟快照的稳态工作点

你可以通过模拟你的模型直到它达到一个稳态条件来计算一个稳态工作点。为此，为模拟指定接近所需稳态工作点的初始条件。

当模拟达到稳定状态所需的时间足够短时，使用模拟快照。算法在仿真达到稳态时提取工作点值。

基于模拟的计算产生较差的工作点结果时，您指定:

通常可以结合模拟快照和基于优化的搜索来改进工作点结果。例如，模拟您的模型，直到它达到稳定状态的邻域，并使用产生的模拟快照定义基于优化的搜索的初始条件。

哪些模型状态必须处于稳态?

在计算稳态工作点时，并不是所有的状态都需要处于平衡状态。摆是一个系统的例子，它可以找到一个所有状态都处于稳态的工作点。然而，对于其他类型的系统，可能不存在所有状态都处于平衡状态的工作点，应用程序也不要求所有工作点状态都处于平衡状态。

例如，假设您为巡航控制应用程序构建了一个汽车模型，具有以下状态:

如果你的目标是研究汽车在恒定巡航速度下的行为，你需要一个稳定状态下的速度、空气流量和燃料流量的工作点。但是，由于飞行器以匀速运动，所以飞行器的位置不是稳态的。缺乏稳态位置变量对于巡航控制应用是很好的，因为位置对巡航控制行为没有显著影响。在这种情况下，您不需要通过要求所有状态都处于平衡状态来过度约束对作业点的优化搜索。

在分析飞机在不同机动下的动力学时，类似的情况也出现在航空航天系统中。

选择工作点搜索工具

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