基于模型的校准工具箱

Modelado YCalibrióndeSistemasdeTransmisiónComplejos

基于模型的校准工具箱™ proporciona apps y herramientas de diseño para modelar y calibrar sistemas no lineales complejos. Se puede utilizar en una amplia gama de aplicaciones, incluidos sistemas de transmisión como motores, máquinas eléctricas, bombas y ventiladores, así como sistemas no relacionados con la automoción, como motores a reacción, hidroplanos marinos y equipos de perforación. Puede definir planes de pruebas óptimos, ajustar modelos estadísticos automáticamente y generar calibraciones y tablas de búsqueda para sistemas con alto grado de libertad que, de otro modo, requerirían pruebas exhaustivas con los métodos tradicionales. Mediante las apps de la toolbox o las funciones de MATLAB®,Puede自动化el proceso de ajusteycalibrióndemodelos。

Los modelos creados con Model-Based Calibration Toolbox se pueden exportar a Simulink®para soportar el diseño de sistemas de control, el análisis de sensibilidad, las pruebas hardware-in-the-loop y otras actividades de simulación. Las tablas de calibración se pueden exportar a ETAS INCA y ATI VISION.

MásfiginaCión:

diseñoygestióndepruebas

Diseño de un plan de pruebas perfectamente adaptado a sus necesidades de análisis

diseñode实验

基于模型的标定工具箱™permite disenar un plan de pruebas basado en el diseño de experimentos, una metodología que ahorra tiempo durante las pruebas permitiendo realizar solo las pruebas necesarias para determinar la forma de la respuesta del sistema. Esta toolbox ofrece una gama completa de diseños experimentales probados, incluidos diseños de relleno de espacios, diseños óptimos y diseños clásicos.

Defina un diseño de relleno de espacios e investigue las propiedades del diseño mediante Design Editor.

Estrategias de Prueba.

基于模型的校准工具箱integra el diseño experimental con tres estrategias de prueba ampliamente utilizadas: una etapa, dos etapas y punto por punto. Cada estrategia de prueba tiene un plan de prueba y un tipo de modelo apropiados.

Asignación de las variables locales/globales para el tipo de modelo elegido.

Modelado de la envolvente del sistema

La adquisicion de拿督y el modelado德尔汽车deben tener en cuenta las regiones operativas del sistema que se pueden probar físicamente. Model-Based Calibration Toolbox permite agregar restricciones a sus diseños experimentales y crear modelos de contornos que describen la región factible para pruebas y simulaciones. Los tipos de modelos de contornos soportados incluyen envolventes convexas, que proporcionan el conjunto convexo mínimo que contiene todos los puntos de datos.

USO DE边界编辑Para Democtir Y Visualizar LaRegióndePrueba活动Y Las Condiciones de Prueba Asociodas。

Análisis de datos y modelado de respuestas

Analice Y Visualice Los Datos de Sus Pruebas y,一个连续式洛斯洛斯·莫斯科斯·德超级德拉斯塔。

Preprocesamiento de Datos.

基于模型的校准工具箱proporciona herramientas para analizar datos y transformarlos de forma que resulten adecuados para el modelado. Data Editor permite realizar diversas operaciones de preprocesamiento, incluido el filtrado para eliminar datos no deseados, la adición de notas de prueba para documentar los hallazgos, la transformación o el escalado de datos sin procesar, la agrupación de datos de prueba y la correspondencia de los datos de prueba con diseños experimentales.

Uso de Data Editor para seleccionar un subconjunto de pruebas y ver los datos en diferentes formatos: un diagrama 2D, un diagrama 3D y una tabla.

ajuste del modelo a los datos

La app MBC Model Fitting proporciona herramientas interactivas para ajustar y validar modelos de sistemas. Existen muchos tipos de modelos disponibles, lo que permite crear modelos estadísticos que representan con precisión los datos. Puede elegir entre modelos de procesos gaussianos, funciones de base radial, polinomios, splines y modelos no lineales definidos por el usuario. La app simplifica la comparación de varios modelos diferentes para poder confiar en el ajuste del modelo resultante.

Uso de la app MBC Model Fitting para ajustar y evaluar diferentes tipos de modelos para un motor de encendido por chispa.

Generación de calibraciones óptimas

DEFINA SUS OBJETIVOS DE控制Y Caliber Las Tablas deBúsqueda。

OptimizacióndelRendimientodel Motor

La App MBC优化De模型校准工具箱渗透通用嘉宾CalibracionesóSquedaQue Controlan Las Funciones del Motor,Como El Encendo Por Chispa,LaInyeccióndeCubustiblyY LaSincronizacióndaIncronizacióndeLasVálvulasdeCalida。LaCalibracióndeAstasFuncionalds riellmente Implica Transoffs Entre El Rendimiento,La Fiabilidad Y Las Emisiones Del Motor。Puede Hacer Lo Siguiente:

  • Realizar Transoffs Entre Objetivos dediseñocontrapuestos
  • Realizar OptimizAciones multibjetivo restringidas
  • Realizar Omotimizaciones Ponderadas Basadas en Ciclos deConducciónTípicos
  • Exportar Calibraciones A ETAS INCA Y ATI Vision

Motor SKYACTIVE-D de Mazda.

Optimización del rendimiento de motores eléctricos de tracción

Los motores eléctricos de tracción desempeñan un papel esencial en la electrificación de vehículos. Cuando se aplica a la calibración del control de motores eléctricos, MBC ayuda a los ingenieros de control de motores a lograr un control óptimo del par motor y del debilitamiento de campo, así como a mejorar la eficiencia de los motores eléctricos en todo el rango de par motor y velocidad. Puede hacer lo siguiente:

  • ajustar las superficies de ennace del flujo en yaterentes puntos de funcionamiento de velocidad y parrque
  • Ajustar Los Modelos dePérdidadelnúcleodelMotelEleéctricoZhuncióndeLas扭动者ID / IQ Y La Velocidad
  • Generar la envolvente par motor-velocidad mediante tablas de voltaje de bus de CC y flujo
  • Generar tablas de búsqueda de control del debilitamiento de campo id/iq que mejoren la eficiencia del motor eléctrico

Estátor y bobinado de un motor eléctrico de tracción

OptimizacióndeSistemasCon Varios Modos de Funcionamiento

Los problemas de calibración complejos pueden requerir diferentes optimizaciones para distintas regiones de una tabla. El asistente para rellenar tablas permite completar tablas gradualmente a partir de los resultados de varias optimizaciones con una interpolación uniforme a través de los valores de tabla existentes. También puede combinar varios modelos que representan las respuestas del sistema en diferentes modos de funcionamiento, donde el objetivo es rellenar una sola tabla para todos los modos o rellenar una tabla para cada modo.

Uso de la app Mbc优化Para Producir CalibracionesóPimasPara Motel Con Varios Modos De Funcionamiento。

FuncionionAdes del Experador deCalibrión

El software de controladores a menudo incluye funcionalidades para estimar estados que son demasiado difíciles o costosos de medir en producción, como el par motor o la carga de aire del motor. Con la app MBC Optimization, puede describir las funcionalidades del estimador gráficamente con diagramas de bloque de万博1manbetx®,Rellenar las tablas debúsquedaaraisasis funcionionadades y,delpués,Pormar洛杉矶empíricoscreados a partil de los datos medidos。

Proceso para calibrar, rellenar y validar las tablas de funcionalidades de un subsistema que estima el par motor.

Realizacióndeimulacionesen simu万博1manbetxlink

Exporte modelos estadísticos a Simulink o utilícelos para pruebas hardware-in-the-loop (HIL).

Modelado YOptimizacióndeplatas

Utilice modelos estadísticos desarrollados en la toolbox para capturar fenómenos físicos complejos reales que son difíciles de modelar con el modelado matemático y físico tradicional. Por ejemplo, puede exportar modelos de par motor, consumo de combustible y emisiones en la salida del motor a Simulink y realizar simulaciones de coincidencia de sistemas de transmisión, economía de combustible, rendimiento y emisiones. El sustituto estadístico puede luego reemplazar los subsistemas de larga ejecución en Simulink para reducir el tiempo de simulación.

Aplicación de referencia de Powertrain Blockset.

Pruebas硬件循环

Los modelos de Model-Based Calibration Toolbox exportados a Simulink se pueden utilizar en simulaciones en tiempo real con hardware para proporcionar una emulación rápida y precisa del modelo de planta al cableado de sensores y actuadores. Puesto que el desarrollo de modelos en la toolbox implica un proceso metódico, es posible reducir los cuellos de botella relacionados con el desarrollo actual de un modelo de planta HIL, permitiendo una validación más temprana de los diseños de algoritmos.

Configuración completa de un bastidor Speedgoat. Esta configuración se utilizó para automatizar las pruebas de los controladores de un tractor con bancos de pruebas hardware-in-the-loop.