В этом примере показано, как использовать несколько экспериментов, чтобы оценить соединение значений параметра модели; некоторые, которые оцениваются с помощью всех экспериментов и других, которые оцениваются с помощью отдельных экспериментов. Пример также показывает, как сконфигурировать эксперименты оценки с зависимыми значениями параметров эксперимента.
Вы оцениваете параметры аккумулятора на основе данных, собранных в экспериментах, которые разряжают и заряжают батарею.
Этот пример оценивает параметры простой модели аккумулятора, sdoBattery. Вход модели является текущей батареей, и выход модели, напряжение клеммы батареи, вычисляется из состояния заряда батареи.
open_system('sdoBattery')
Модель основана на уравнении
В уравнении:
напряжение клеммы батареи в Вольтах.
батарея постоянное напряжение в Вольтах.
сопротивление поляризации батареи в Омах.
максимальная емкость батареи в Ампер-часах.
состояние заряда батареи, с 1 полностью заряжаемый и 0 разряженных. Состояние заряда батареи вычисляется из интеграла батареи, текущей с положительным текущим выбросом указания и отрицательной текущей зарядкой указания. Состояние заряда начальной буквы батареи задано в Ампер-часах.
падение напряжения при зарядке, описанный как часть батареи постоянное напряжение. Когда батарея разряжается, это значение является нулем.
VK, Qmax, Q0, и Loss переменные, заданные в рабочем пространстве модели.
1.2 В (6500mAh) батарея были подвергнуты выбросу и заряжающемуся эксперименту. Эти данные об эксперименте загрузились в предварительно сконфигурированный сеанс оценки.
Используйте следующие команды, чтобы загрузить предварительно сконфигурированный сеанс оценки.
load sdoBattery_spesession
spetool(SDOSessionData)
Измеренный заряд и данные об эксперименте выброса загружаются и построены. Кликните по вкладке View к размещению графики так, чтобы Experiment plot:Charge_Exp и Experiment plot:DCharge_Exp оба видимы. Нажмите Plot Model Response, чтобы видеть, как хорошо симуляция модели совпадает с измеренными данными об эксперименте.
Графики показывают что первоначальный сбор батареи Q0 не установлен правильно для Charge_Exp экспериментируйте и что модель VK, и Loss параметры должны быть оценены.
Предыдущий график показывает что Charge_Exp первоначальный сбор батареи, Q0, не установлен правильно. Добавьте первоначальный сбор в оба эксперимента. Щелкните правой кнопкой мыши по Charge_Exp и выберите Edit. Диалоговое окно, чтобы отредактировать эксперимент открывается.
Нажмите Select Parameters, чтобы открыть диалоговое окно, чтобы добавить параметры модели в эксперимент. Выберите Loss и Q0 добавить к эксперименту. Выберите Loss когда мы должны оценить этот параметр с помощью только Charge_Exp эксперимент. Нажмите ОК, чтобы добавить Q0 и Loss параметры к эксперименту.
Установите первоначальный сбор батареи Q0 в Charge_Exp к 0, i.e. нет никакого первоначального сбора.
Так же добавьте первоначальный сбор батареи Q0 к DCharge_Exp экспериментируйте и установите первоначальный сбор на 6,5. т.е. . для этого эксперимента существует первоначальный сбор.
Теперь, когда эксперименты обновляются с правильным начальным зарядом батареи, нажимают Plot Model Response, чтобы симулировать модель и сравнить измеренные и симулированные данные.
Графики эксперимента показывают, что начальные условия эксперимента соответствуют, но ответ батареи не делает. Следующий шаг должен оценить K и V параметры модели.
Предыдущий график показал, что ответ модели не совпадает с результатами измерений, и мы должны оценить модель V и K параметры.
Нажмите Select Parameters, чтобы открыть диалоговое окно, чтобы выбрать параметры модели.
Верхний фрагмент избранного диалогового окна параметров имеет раздел для параметров, которые настраиваются с помощью всех экспериментов. Нажмите Select Parameters и добавьте V и K параметры модели к предполагаемым параметрам. Установите V минимум к 0 и максимум к 2, так же устанавливает K минимум к 1e-6 и максимум к 0,1.
Более низкий раздел диалогового окна имеет раздел для начальных состояний и параметров, которые настраиваются с помощью отдельных экспериментов.
Для Charge_Exp мы настраиваем Loss параметр и установленный его минимум к 0 максимумам к 0,5. Первоначальный сбор батареи Q0 фиксируется к 0 и не должен быть оценен; снимите флажок с Оценкой.
Выберите DCharge_Exp от поля комбинированного списка Experiment, чтобы просмотреть установки параметров для DCharge_Exp эксперимент. Первоначальный сбор батареи Q0 фиксируется к 6,5 и не должен быть оценен; снимите флажок с Оценкой.
Эксперименты и оцененные параметры сконфигурированы и мы готовое, чтобы запустить оценку. Сначала создайте график контролировать прогресс оценки. Нажмите Add Plot и выберите Parameter Trajectory. Это создает график, который показывает, как предполагаемые значения параметров изменяются во время оценки. Кликните по вкладке View к размещению графики так, чтобы эксперимент и графики траектории параметра были все видимы.
Нажмите кнопку Estimate, чтобы запустить оценку. Можно изменить опции оценки путем установки поля комбинированного списка Cost Function и нажатия на More Options.
В то время как оценка запускает обновление графиков и диалоговое окно, показывающее, что прогресс оценки появляется. Диалоговое окно прогресса показывает итерации оценки, число раз, модель была оценена (F-количество) и стоимость оценки в каждой итерации.
После многих итераций оценка сходится и завершает работу. Графики эксперимента показывают измеренное соответствие и соответствие данных моделирования хорошо. EstimatedParams постройте показывает VK, и Loss параметры, изменяющиеся во время оценки; шкала VK, и Loss отличаются, щелкают правой кнопкой мыши по графику и выбирают масштабируемые значения Show, чтобы видеть, как все параметры, измененные от их исходных значений.
Изучить, как оценить параметры на эксперимент с помощью sdo.optimize команда, смотрите Оценочные Параметры модели На Эксперимент (Код).
Закройте модель
bdclose('sdoBattery')