Parametre Tahmini

Model doğruluğunu iyileştirmek için parametre değerlerini hesaplayın

Parametre tahmini, ölçülen verilerden bir modelin parametre değerlerinin hesaplanması işlemidir. İstatistiksel modeller, parametrik dinamik modeller ve veri tabanlı Simulink® modelleri dahil olmak üzere farklı matematiksel model türlerine parametre tahmini uygulayabilirsiniz.

İstatistik Modeller

Mühendisler ve bilim insanları aşağıdakileri tahmin etmek için parametre tahminini istatistiksel modellere uygular:

  • Bir normal dağılımın ortalama ve standart sapması gibi bir olasılık dağılımının parametreleri
  • Bir regresyon modelinin regresyon katsayıları, örneğin Y=a’XY=a’X

İstatistik ve Makine Öğrenimi Araç Kutusu™, normal, Weibull, gama, genelleştirilmiş Pareto ve Poisson dahil olmak üzere 40’tan fazla farklı olasılık dağılımıyla bu ve benzeri parametre tahmin görevlerini destekler. Araç kutusu ayrıca doğrusal ve doğrusal olmayan regresyonu destekler.

Dinamik Modeller

Mühendisler, aşağıdakileri hesaplamak için dinamik modellere parametre tahmini uygular:

  • ARX, ARMAX, Box-Jenkins ve çıkış hatası modelleri dahil transfer fonksiyonlarının katsayıları
  • Durum uzayı matrislerindeki girişler
  • ODE’lerin veya parametre kısıtlamaları olan iyi yapılandırılmış sistemlerin katsayıları (gri kutu sistem tanımlaması)
  • Doğrusal olmayan ARX ve Hammerstein-Wiener dahil doğrusal olmayan dinamik sistemler için gerileme katsayıları, doyma seviyeleri veya ölü bölge limitleri

System Identification Toolbox™, doğrusal ve doğrusal olmayan parametrik dinamik modeller için parametre tahminini destekler.

Veri Tabanlı Simulink Modelleri

Simulink modelleri geliştiren mühendisler, kontrol sistemi tasarımı için doğru bir sistem modeli geliştirmek veya bir dijital ikiz oluşturmak için parametre tahmini uygulayabilir.

Simulink kullanarak kontrol tasarımı için doğru bir sistem modeli oluşturmak için:

  • Sistem modellerinden giriş-çıkış test verilerini toplayın
  • Modelin parametre değerlerini tahmin etmek için optimizasyonu kullanın, böylece simüle edilen model çıktısı ölçülen sistem modelin çıktısıyla eşleşir

Test verilerini etkileşimli olarak önceden işlemek, model parametrelerini otomatik olarak tahmin etmek ve tahmin sonuçlarını doğrulamak için Simulink Design Optimization™’ı kullanabilirsiniz.

Geçerli bir donanım varlığının dijital ikizini oluşturmak için:

  • Simulink veya Simscape™’de makinenin dinamiklerini modelleyin
  • Fiziksel varlıktan yeni veriler kullanılabilir olduğunda bir modelin parametrelerini otomatik olarak güncelleyin

Simulink Design Optimization ile dijital ikiz parametrelerini tahmin etmek için algoritmalar geliştirebilirsiniz. Algoritmaları Simulink Compiler™ kullanarak şirket içinde, bulutta veya uç sistemlerde de dağıtabilirsiniz.

Kurumsal e-bültenimize abone olarak FİGES hakkındaki güncel gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
Sosyal Medya'da FİGES
FİGES Facebook
FİGES Twitter
FİGES Linkedin
FİGES Instagram

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.