После разработки экспериментов и сбора данных можно подгонять статистические модели к данным. Можно использовать тулбокс, чтобы сгенерировать точные, быстрые модели из измеренных данных двигателя.
Следующий рисунок показывает модели, которые будут определены в тулбоксе, чтобы решить эту задачу калибровки. Рисунок показывает, как входы и выход модели связаны с оптимальными таблицами, рабочими точками оптимизации, целями и ограничениями, которые вам нужны, чтобы выполнить оптимизацию и создать калибровку.
Тулбокс предоставляет данные для исследования этого примера калибровки. Для получения дополнительной информации о том, как были собраны данные, смотрите Набор данных и Физическое моделирование.
Исследуйте настройку модели.
В MATLAB®на вкладке Apps, в группе Automotive, нажмите MBC Model Fitting.
На домашней странице Model Browser, в списке Case Studies, выберите Multi-injection diesel tested with pilot injection on and off. Также выберите File > Open Project и перейдите к файлу с примером CI_MultiInject_PointbyPoint.mat, найденный в matlab\toolbox\mbc\mbctraining.
При необходимости Model Browser запоминает представления, поэтому при нажатии на кнопку PilotInactivePointbyPoint узел плана тестирования в дереве All Models.
На вкладке Response Models показан вид сечения откликов. Здесь можно оценить тренды модели высокого уровня.
Выберите вкладку Test Plan.
Наблюдайте входы и выходы модели отклика, перечисленные на схеме плана тестирования. Это - план тестирования «точка за точкой». Глобальные входные параметры SPEED и TQCMD выберите рабочие точки для каждой модели.
Дважды кликните блоки Inputs, чтобы просмотреть области значений и имена (символы) для переменных в диалоговом окне Input Factor Set Up.
Дважды кликните Local Model блок, чтобы просмотреть диалоговое окно «Setup модели точка-точка». Просмотрите список альтернативных моделей, для подгонки в каждой рабочей точке для плана тестирования по точкам. Когда вы используете кнопку Fit models на панели Common Tasks и выбираете Point-by-Point шаблон, тулбокс выбирает этот список моделей. Эта настройка модели подходит для четырех альтернативных типов модели в каждой рабочей точке и выбирает лучшую модель на основе настройки Criteria, в этом случае PRESS RMSE.
Щелкните Cancel, чтобы закрыть диалоговое окно Настройка модели (Model Setup), не изменяя модели примера.
Точно так же исследуйте PilotActivePointbyPoint план тестирования. Этот план тестирования имеет те же модели отклика и настройку типа модели, но еще два локальных входа для времени и массы впрыска пилот-сигнала PILOTDELTASOI и PILOTFMF. Данные, используемые для соответствия моделям, также различаются с двумя дополнительными факторами. Просмотрите информацию о Dataset на панели Common Task в представлении плана тестирования.
Для получения дополнительной информации о настройке моделей «точка за точкой» см. Подгонку «Подбор модели» точка за точкой «».
Разверните PilotInactivePointByPoint протестировать узел плана в дереве All Models и выбрать узлы для каждого имени ответа, например BSFC.
Щелкните по тестам, чтобы увидеть модель, выбранную как лучшую в каждой точке.
Тулбокс пытается выбрать лучшую модель для каждой рабочей точки на основе выбранных статистических критериев. Однако всегда следует проверять варианты модели. Для поиска наилучшей подгонки необходимо изучить каждую модель, рассмотреть возможность удаления выбросов и сравнить с альтернативными подгонками. Примеры моделей показывают результаты этого процесса.
Посмотрите на графики RMSE. Эти графики могут помочь вам идентифицировать тесты на проблемы для исследования. Дважды кликните, чтобы просмотреть интересующий тест (с большим RMSE) на других графиках.
Выберите модель для использования в конкретной рабочей точке путем установки флажка Best Model в списке Alternative Local Models.
Для получения дополнительной информации об анализе моделей «точка за точкой» смотрите Анализ моделей «точка за точкой» и «Выбор лучшего».
Для следующих шагов смотрите Оптимизация.
Совет
Узнать, как MathWork® Консалтинг помогает клиентам разрабатывать калибровки двигателей, которые оптимально балансируют производительность двигателя, экономию топлива и требования к выбросам: см. «Оптимальная калибровка Engine».
