Datenbasierte Modellierung für stationäres Verhalten

Mit dem Element der Versuchsplanung (DoE) können Sie mit minimalem Messaufwand eine maximale Modellgenauigkeit erreichen. Das Modul Versuchsplanung (DoE) (ExpeDes) erleichtert die Planung der zugrundeliegenden Messungen und den Vorschlag der Position der Messpunkte auf methodische und raumfüllende Weise. Es erlaubt Ihnen, die Variationsbreite der Parameter, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Messung, die Reihenfolge und Verdichtung der Messpunkte einzustellen und die Anforderungen an die Prüfstandsautomatisierung einzubeziehen. Grafische Darstellungen der Punkte in allen Dimensionen erleichtern Ihnen die unkomplizierte Validierung Ihres DoE-Plans.

ASCMO-STATIC macht es auch weniger erfahrenen Anwendern leicht, die fortschrittlichen Modellierungsmethoden anzuwenden, die für eine genaue und robuste Vorhersage des Systemverhaltens erforderlich sind. Gleichzeitig gibt es Experten die Freiheit, die Modellparameter mit einem hohen Maß an Flexibilität anzupassen. In ASCMO-STATIC basiert die Modellierung auf Gaußschen Prozessmodellen. Auf diese Weise ermittelt das Tool automatisch die spezifische mathematische Funktion, die das reale Systemverhalten am besten repräsentiert.

Die Erstellung eines solchen Modells ist einfach. Nach Auswahl der relevanten Inputs (Einflussgrößen) und Outputs (Zielwerte) des Systems können Sie ohne weitere Parametrisierung sofort mit dem Training des Modells beginnen. Für spezielle Aufgaben wie Klassifizierung und Komplexitätsreduktion stellt das Tool weitere Algorithmen zur Verfügung. Alle Modelle können in einer Vielzahl von Formaten exportiert werden, darunter Simulink, C-Code und FMU/FMI.

ASCMO-STATIC bietet Ihnen eine Vielzahl von Möglichkeiten, das Verhalten des modellierten Systems zu analysieren und zu visualisieren. Eine der Standardansichten ist der so genannte Intersection Plot, mit dem mehrdimensionale Abhängigkeiten auf einfache Weise dargestellt werden können. Er zeigt, wie sich Variationen der Eingaben auf die Ausgabe auswirken, und gibt gleichzeitig Aufschluss über die Zuverlässigkeit der Modellvorhersage. Darüber hinaus bietet ASCMO-STATIC verschiedene andere Möglichkeiten, Abhängigkeiten und Einflüsse zu visualisieren, wie z.B. Kalibrierungskarten oder Streudiagramme.

Mit ASCMO-STATIC können Sie die Eingangsgrößen für die Steuerung z.B. eines Motors optimieren, indem Sie verschiedene Kriterien wie Minimierung/Maximierung, Ober-/Untergrenze und Zielwerte für die Ausgangsgrößen definieren. Diese Kriterien können entweder gewichtet werden oder es kann die gesamte Trade-off-Kurve berechnet werden, aus der Sie dann den geeigneten Kompromiss auswählen können. Bei Motoranwendungen können Sie eine globale Optimierung über den gesamten Betriebsbereich durchführen und in kürzester Zeit eine optimale Kalibrierung aller Eingangsgrößen erhalten. Die Ergebnisse können in einer Vielzahl von Formaten exportiert werden, darunter DCM, CDFX, Excel und CSV.

Mit ASCMO-STATIC können Sie die Modelle als virtuelles Messinstrument nutzen, um große Mengen an Messdaten künstlich zu erzeugen. Sie können beliebige Rastergrößen für die Eingangsgrößen in Bezug auf Schrittweite, Anzahl der Schritte und freie Stützstellen direkt im Tool oder durch den Import von Excel-Listen definieren. Das Modell berechnet dann für alle gewünschten Parameterkombinationen der Eingangsgrößen den entsprechenden Output. Genau wie reale Messungen (z.B. von einem Motorprüfstand) können diese künstlichen Daten verwendet, grafisch analysiert und als CSV-Datei zur Weiterverarbeitung in Excel exportiert werden.