Открытие модели

Откройте автомобильную модель механизма использование команды ниже. Следующие подсистемы моделируют ответ механизма: Throttle & Manifold, Induction to Power Stroke Delay, Combustion, Drag Torque и Vehicle Dynamics. Основной сигнал интереса к модели является скоростью вращения двигателя в об/мин. Система управления состоит из ведущей задержки Controller, rpm Sensor, и Throttle actuator блоки. Модель управляется ступенчатым изменением в ссылке скорости.

open_system('enginetradeoff_demo')

Спроектируйте обзор

Проект имеет следующие цели:

Цель производительности двигателя:

Механизм должен ответить на ступенчатые изменения в ссылке скорости со следующими характеристиками:

Эта цель включена как ограничение в Performance requirement блок. Вход с этим блоком является скоростью вращения двигателя, которая нормирована значением ссылки скорости. Это означает, что несмотря на то, что ссылка скорости изменяется, требование к производительности остается то же самое.

Стойте цели минимизации:

Стоимость проекта контроллера должна быть минимизирована. Эта цель использует параметризацию датчика и привода, чтобы вычислить стоимость проекта. Стоимость проекта вычисляется так, чтобы она всегда была больше 1, и оптимизация пытается управлять стоимостью для 1.

Мы используем пользовательское требование, чтобы минимизировать эту стоимость. enginetreadeoff_cost функция, используемая пользовательским требованием просто, возвращает величину затрат, которая будет минимизирована.

type enginetradeoff_cost

function Cost = enginetradeoff_cost(u)
%Compute controller cost based on sensor accuracy, actuator response, and
%controller sampling time.

% Copyright 2013 The MathWorks, Inc.

%Cost constants
min_cost       = 1;       %Minimum cost > 0
sensor_var_min = 1e-3;    %Minimum sensor variance (most expensive)
sampling_min   = 1e-2;    %Minimum controller sampling time (most expensive)
throttle_max   = 2*pi*10; %Maximum actuator response frequency (most expensive)

%Get variable names
varnames = {u.DesignVars.Name};

%Form cost
Cost = min_cost;
%Add sensor cost
index = strcmp(varnames, 'sensor_std');
if any(index)
  Cost = Cost + sensor_var_min./max(u.DesignVars(index).Value,sensor_var_min);
end

%Add sampling cost
index = strcmp(varnames, 'Ts');
if any(index)
  Cost = Cost+ sampling_min./max(u.DesignVars(index).Value,sampling_min);
end

%Add throttle cost
index = strcmp(varnames, 'Tthrottle');
if any(index)
  Cost = Cost + u.DesignVars(index).Value/throttle_max;
end

Model parameterization:

Чтобы достигнуть производительности и стоить целей, мы параметрируем следующее в модели:

Выполнение оптимизации

Оптимизация контроллера механизма для производительности и стоимости включает:

С проблемами этого типа это - хорошая практика, чтобы создать проект итеративно вместо того, чтобы оптимизировать для всех целей вместе. Здесь, мы используем деление и завоевываем стратегию как показано в приведенной ниже таблице. Идея состоит в том, чтобы использовать оптимизированные значения параметров от одного этапа как исходное предположение для следующего этапа.

Можно запустить Response Optimization Tool с помощью меню Apps в панели инструментов Simulink или sdotool команда в MATLAB. Можно запустить предварительно сконфигурированную задачу оптимизации в ответ Инструмент Оптимизации путем открытия сначала модели и путем двойного клика на оранжевом блоке в нижней части модели. От Response Optimization Tool нажмите кнопку Plot Model Response, чтобы симулировать модель и показать, как хорошо первоначальный проект удовлетворяет конструктивным требованиям.

Проект оптимизации, сохраненный с примером, соответствует этапу 2. На этом этапе мы оптимизируем параметры контроллера в рабочем диапазоне. Для этого мы задаем KP и Z как настроенные параметры и значение последнего шага, final_step, из ссылочного сигнала как неопределенный параметр. На данном этапе пользовательская цель стоимости контроллера не включена в задачу оптимизации.

Мы вводим цель стоимости контроллера на этапе 3 путем конфигурирования модели можно следующим образом:

Мы запускаем оптимизацию путем нажатия кнопки Optimize от Response Optimization Tool. Графики обновляются, чтобы указать, что конструктивным требованиям теперь удовлетворяют.

Сконфигурировать оптимизацию для Этапа 4:

Можно запустить оптимизацию путем нажатия кнопки Optimize от Response Optimization Tool.

Сконфигурировать оптимизацию для этапа 5:

Можно запустить оптимизацию путем нажатия кнопки Optimize от Response Optimization Tool.

% Close the model
bdclose('enginetradeoff_demo')