Открытие модели

Откройте модель автомобильного двигателя с помощью команды ниже. Следующие подсистемы моделируют ответ двигателя: Throttle & Manifold, Induction to Power Stroke Delay, Combustion, Drag Torque и Vehicle Dynamics. Основным сигналом интереса в модели является скорость вращения двигателя в об/мин. Система управления состоит из задержки вывода Controller, rpm Sensor, и Throttle actuator блоки. Модель управляется шагом изменения скорости в ссылке.

open_system('enginetradeoff_demo')

Обзор проекта

Проект преследует следующие цели:

Цель производительности двигателя:

Двигатель должен реагировать на изменения шага в ссылке скорости со следующими характеристиками:

Эта цель включена в качестве ограничения в Performance requirement блок. Входом для этого блока является скорость вращения двигателя, которая нормирована эталонным значением скорости. Это означает, что, несмотря на изменение опорной скорости, требования к эффективности остаются неизменными.

Цель минимизации затрат:

Проектная стоимость контроллера должна быть минимизирована. Эта цель использует параметризацию датчика и привода, чтобы вычислить проект стоимость. Стоимость проекта вычисляется так, чтобы она всегда была больше 1, и оптимизация пытается довести стоимость до 1.

Мы используем пользовательское требование, чтобы минимизировать эту стоимость. The enginetreadeoff_cost функция, используемая пользовательским требованием, просто возвращает значение затрат, которое должно быть минимизировано.

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:

Для достижения целей эффективности и стоимости, мы параметрируем следующее в модели:

Выполнение оптимизации

Оптимизация контроллера двигателя для эффективности и затрат включает в себя:

С проблемами этого типа рекомендуется создавать проект итеративно, а не оптимизировать для всех целей вместе. Здесь мы используем стратегию разделения и покорения, как показано в таблице ниже. Идея состоит в том, чтобы использовать оптимизированные значения параметров из одного этапа в качестве начального предположения для следующего этапа.

Можно запустить Response Optimizer с помощью меню Приложения на панели инструментов Simulink или sdotool команда в MATLAB. Можно запустить предварительно сконфигурированную задачу оптимизации в Response Optimizer, сначала открывая модель и дважды кликнув по оранжевому блоку в нижней части модели. В Response Optimizer нажмите кнопку Plot Model Response, чтобы симулировать модель и показать, насколько хорошо исходная конструкция удовлетворяет требованиям проекта.

Проект оптимизации, сохраненный в примере, соответствует этапу 2. На этом этапе мы оптимизируем параметры контроллера в рабочей области значений. Для этого уточняем K, P и Z как настроенные параметры и окончательное значение шага, final_step, из опорного сигнала как неопределенный параметр. На данном этапе пользовательская цель затрат контроллера не включается в задачу оптимизации.

Мы вводим цель стоимости контроллера на этапе 3, конфигурируя модель следующим образом:

Запускаем оптимизацию нажатием кнопки Optimize из Response Optimizer. Графики обновляются, чтобы указать, что требования проекта теперь удовлетворены.

Чтобы сконфигурировать оптимизацию для этапа 4:

Начать оптимизацию можно нажав кнопку Оптимизировать (Optimize) из Оптимизатора отклика (Response Optimizer).

Чтобы сконфигурировать оптимизацию для этапа 5:

Начать оптимизацию можно нажав кнопку Оптимизировать (Optimize) из Оптимизатора отклика (Response Optimizer).

% Close the model
bdclose('enginetradeoff_demo')