AI驱动的Simulink降阶建模：提升系统仿真与测试效率

利用AI进行降阶建模：加速Simulink是一种创新的方法，它结合了数学建模工具Simulink与人工智能技术来解决复杂系统仿真和硬件在环（HIL）测试中的性能瓶颈。此主题由MathWorks的Kishen Mahadevan和Terri Xiao共同研究，他们探讨了如何通过减少计算机模型的计算复杂性，提高模型的模拟速度和准确性，同时保持一定程度的可解释性。 关键收获包括： 1. **硬件在环测试与系统级模拟**：对于来自第三方有限元分析（FEA）工具的高精度模型，传统的系统级模拟和HIL测试往往难以承受其计算负担。通过AI驱动的降阶建模，可以实现高效的实时仿真，适用于这些高复杂度模型。 2. **多种ROM方法**：MATLAB提供了多种ROM技术，如模型基线性化、AI辅助的数据驱动方法等，帮助用户寻找最适合特定应用场景的优化策略。 3. **挑战与解决方案**：面临的常见挑战包括如何在保持足够精度的同时，平衡速度、准确性和模型的透明度。通过AI技术，开发者能够创建既能满足速度要求，又能提供合理误差范围的降阶模型。 4. **应用领域**：降阶建模技术可用于开发虚拟传感器和数字孪生，用于控制系统设计，并扩展桌面模拟到更长的时间尺度，显著提升模拟效率。 5. **技术类型**： - **降阶模型**：通过减少自由度或简化系统结构，降低模型复杂度。 - **模型基线性化**：在运行点附近对非线性系统进行近似，便于分析和控制。 - **AI驱动**：数据驱动的方法利用机器学习算法学习模型特征，自适应地改进模型性能。 总结来说，利用AI进行降阶建模是现代工程实践中的一种强大工具，它在Simulink环境下实现了复杂系统仿真和设计的高效处理，尤其适合那些计算密集型的高精度模型。通过结合传统模型简化方法和先进的AI技术，研究人员和工程师能够克服传统建模中的挑战，加速设计流程并优化硬件测试。