Reduced Order Modeler for MATLAB ofrece una app para crear modelos de orden reducido (ROM) de subsistemas modelados en Simulink, como modelos de simulación de orden completo y alta fidelidad desarrollados por terceros. Puede utilizar modelos de orden reducido para simulación en escritorio en nivel de sistema, pruebas de hardware-in-the-loop (HIL), diseño de control y modelado de sensores virtuales.
Con la app Reduced Order Modeler puede:
- Configurar diseños de experimentos para generar datos de entrenamiento de E/S o importar datos previamente recopilados de un subsistema de orden completo y alta fidelidad
- Entrenar y comparar los ROM basados en IA con plantillas preconfiguradas
- Exportar modelos sustitutos basados en IA a Simulink para simulación en nivel de sistema, diseño de control y pruebas de HIL
- Exportar un ROM como unidad de simulación funcional (FMU) para usarlo fuera de MATLAB y Simulink con Simulink Compiler
Diseñe experimentos
Seleccione señales de Simulink y parámetros de bloque para utilizarlos como entradas, salidas y parámetros de un ROM. Diseñe experimentos de simulación interactivamente utilizando tipos de excitación de señal integrados o especificando valores de parámetros de manera explícita o a través de distribuciones. Especifique los límites para los valores de señal y parámetro para definir el espacio de diseño factible y visualizar su cobertura.
Importe datos para entrenamiento
Importe datos existentes del dominio del tiempo recopilados de un modelo de simulación de alta fidelidad a la app Reduced Order Modeler para entrenar modelos de orden reducido. Utilice datos almacenados en matrices, tablas temporales o arrays de celdas de tablas temporales y matrices.
Ejecute experimentos
Ejecute experimentos en secuencia o en paralelo con Parallel Computing Toolbox, e inicie simulaciones de modelos. Visualice resultados de simulación de señales y parámetros de interés utilizando gráficas de visualización incorporadas.
Entrene modelos de orden reducido
Cree modelos de orden reducido estáticos o dinámicos utilizando varias redes. Entrene y compare automáticamente todos los modelos disponibles, como espacio de estados neuronal, LSTM, MLP y ARX no lineal. Optimice hiperparámetros secuencialmente o en paralelo con Parallel Computing Toolbox para mejorar el ajuste del modelo. Compare métricas de precisión de modelos entrenados para seleccionar el modelo para una aplicación.
Use modelos de orden reducido en Simulink
Cargue un ROM entrenado en Simulink para realizar simulación en nivel de sistema, diseño de control y pruebas de HIL. Combine un ROM con modelos de componentes basados en primeros principios.
Despliegue y exporte modelos de orden reducido
Despliegue un ROM en sistemas integrados mediante generación automática de código. Exporte un ROM como FMU con Simulink Compiler para utilizarlo fuera de MATLAB y Simulink.
Descargue el paquete de soporte
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