Оптимальное проектирование системы, анализ компромиссов и выбор окончательного варианта модели в Simulink

В данном вебинаре будут рассмотрены возможности MATLAB и Simulink для оптимального проектирования систем, анализа компромиссов различных вариантов и выбора наилучшего исполнения модели по заданному критерию.

Многие задачи проектирования включают компромиссы между производительностью, качеством системы и ее стоимостью. При этом стоимость может быть выражена в денежном эквиваленте или измерена физическими характеристиками, как например, вес тела, его объем, вырабатываемая температура или площадь опорной поверхности. Используя в качестве примера модель управления скоростью двигателя, мы рассмотрим Simulink Design Optimization для анализа и решения задач подобного рода, когда необходим компромисс между различными вариантами реализации. В частности, мы решим задачу выбора точности датчика, времени срабатывания приводной системы и шага дискретизации регулятора.

На примерах мы познакомимся и узнаем:

• как использовать моделирование для выбора компромиссного варианта проекта при одновременной оптимизации технических характеристик системы;
• как в Simulink Design Optimization выбрать параметры оптимизации и задавать многокритериальные целевые функции;
• как настраивать переменные в модели, чтобы удовлетворять требованиям к системе и повышать ее производительность.

Simulink Design Optimization помогает настраивать параметры модели Simulink за счет оптимизации на основе полученных в процессе симуляции сигналов и заданных пользовательских требований и ограничений. Возможна оптимизация переменных скалярного, векторного и матричного типа, а также задание множества ограничений на любом уровне модели. В данном инструменте поддерживаются непрерывные, дискретные и многоскоростные модели, а также возможен учет неопределенностей этих моделей путем применения метода Монте-Карло.

Вебинар предназначен для инженеров и разработчиков технических систем.