Точечное моделирование позволяет вам создавать модель в каждой рабочей точке двигателя с необходимой точностью, чтобы получить оптимальную калибровку. Часто нужны точечные модели для нескольких инъекционных дизельных двигателей и бензиновых двигателей прямого впрыска.
Можно использовать модели «точка за точкой», чтобы попробовать различные модели для ваших данных. Они могут быть полезны, если вы хотите попробовать несколько видов моделей, особенно если вы думаете, что в ваших данных есть много изменения между рабочими точками. Подгоняется выбор моделей (и любых других, которые вы выбираете), и тулбокс выбирает лучшую для каждого теста. Таким образом можно иметь сразу самые разные модели. Например, для некоторых тестов модель Гауссова процесса может подходить лучше всего, в то время как для других квадратичная была бы приемлемой.
С моделями «точка за точкой» никакие предсказания не доступны между рабочими точками. Если вам нужны предсказания между рабочими точками, используйте вместо этого одноэтапную модель. Смотрите Подгонку одноступенчатой модели.
Подготовьте свои данные перед подбором кривой модели.
В MATLAB®на вкладке Apps, в группе Automotive, нажмите MBC Model Fitting.
На главной странице Model Browser нажмите Import Data.
Выберите для импорта из файла или рабочей области.
Используйте браузер файлов, чтобы выбрать файл для импорта.
Откроется окно Редактор.
Используйте Редактор данных для проверки и подготовки данных. Можно фильтровать, группировать и редактировать данные, и можно задать новые переменные. См. Использование данных.
Примечание
Необходимо задать тестовые группы перед двухэтапным моделированием. См. «Определение тестовых групп». Если вы не задаете тестовые группы, выдается запрос после попытки подгонки моделей.
На главной странице Model Browser нажмите Fit models.
В диалоговом окне Fit Моделей выберите набор данных в проекте из списка Data set.
Если данные не загружены, можно щелкнуть Import from file на панели Data. Используйте браузер файлов, чтобы выбрать файл для импорта.
Кроме того, можно выбрать данные валидации в качестве выборки аппроксимационных данных или отдельного набора данных.
Щелкните значок Point-by-Point плана тестирования на панели Template. Этот шаблон позволяет вам создавать планы тестирования по точкам с локальными моделями в каждой рабочей точке двигателя, что полезно, когда проверка проводится при фиксированных настройках рабочей точки. Смотрите Примеры использования для моделей «точка за точкой».
На панели Inputs and Responses выберите каналы данных, которые будут использоваться для ответов, которые вы хотите смоделировать, и нажмите кнопку, чтобы добавить к откликам.
Чтобы создать краевую модель, оставьте флажок Fit boundary model установленным. Тулбокс подбирает отдельную краевую модель типа «Выпуклая оболочка» к каждой рабочей точке. Краевая модель, описывающая пределы рабочей огибающей, может быть полезной, когда вы создаете и оцениваете модели и результаты оптимизации.
Выберите каналы данных для локальных входов и входных параметров рабочей точки и нажмите кнопку, чтобы добавить к откликам.
Щелкните OK, чтобы соответствовать типам модели по умолчанию выбранным данным.
Если вы используете созданный шаблон, чтобы переопределить модели по умолчанию, очистите опцию Use default models for large data.
Если данные не имеют тестовых группировок, появляется диалоговое окно Test Groupings с тестами по умолчанию, заданными глобальными входами. Проверьте или измените тестовые группы и нажатие кнопки OK, чтобы продолжить подбор кривой модели.
Тулбокс вычисляет подгонку и добавляет новые узлы модели в дерево модели.
Модель «точка за точкой» автоматически запускается параллельно, если у вас есть программное обеспечение Parallel Computing Toolbox™.
| Типы моделей по умолчанию | Большие настройки данных для любой рабочей точки > 2000 точек или > 100 рабочих точек |
|---|---|
|
Тулбокс подбирает эти типы модели к каждой рабочей точке и выбирает лучшую модель:
| Переключается на подбор кривой одного GPM на рабочую точку (нет гибридного RBF или полинома). |
| Краевая модель: Модель контура точка за точкой с одним выпуклым корпусом, подгонки ко всем входам в каждой рабочей точке. |
Если любая рабочая точка имеет > 2000 точек, то модель контура точка за точкой переключается на выпуклый корпус для каждой пары входов. Переключаться при ≥ 8 входах, даже когда < 2000 точек. |
Тулбокс выбирает лучший тип модели для каждого теста в ваших данных с помощью PRESS RMSE критерии выбора. Например, для некоторых тестов модель Гауссова процесса может подходить лучше всего, в то время как для других квадратичная была бы приемлемой.
В Model Browser отображается узел модели точка за точкой, если вы создали одну модель отклика, или узел плана тестирования, если вы создали несколько моделей отклика.
Оцените подгонку модели для каждой рабочей точки в Point-by-Point узел.
Для получения дополнительной информации об инструментах для просмотра и уточнения модели подгонки, смотрите Оценка моделей точка за точкой и Руководства по выбору лучшей модели подгонки.
Экспортируйте свои модели по точкам в CAGE для оптимизированной калибровки. В узле плана тестирования щелкните Generate calibration на панели Общие задачи.
Совет
Чтобы просмотреть пример проекта с данными двигателя и готовыми моделями, смотрите Multi-Injection Diesel Calibration.
Шаблон плана тестирования «точка за точкой» предоставляет удобный механизм для моделирования ряда тестов в различных рабочих точках с использованием одного и того же набора моделей. Использование плана тестирования имеет преимущества, включая:
Можно разделить данные на тесты и смоделировать их в рамках единого плана тестирования, а не иметь отдельный одноэтапный план тестирования для каждой рабочей точки. Тулбокс не создает двухэтапные модели или модели функций отклика, потому что невозможно выбрать функции отклика, которые применяются ко всем тестам, когда существуют различные типы моделей для различных тестов. У вас должна быть хотя бы одна глобальная переменная (например, скорость, время инъекции, нагрузка), и вы не можете использовать ковариационное моделирование.
Можно также использовать модели «точка за точкой» в оптимизации CAGE, путем создания оптимизации из ваших моделей, или можно использовать модели в существующей оптимизации при условии, что глобальные значения переменных совпадают с глобальными переменными, используемыми для локальных моделей в Model Browser.
Можно экспортировать модели по точкам в файл или непосредственно в CAGE и автоматически создать оптимизацию, компромисс и набор данных из моделей по точкам.
