Ed Marquez,Mathworks
发现使用状态流的基础知识®通过走过一个例子。您将学习如何模拟,模拟和测试监控控制器,该监控器确定建筑物是否使用电池或能量从电网中存储的能量。您还将了解如何从头开始构建状态图,将状态连接为条件转换,添加流程图决策逻辑,然后使用动画运行模拟以确保模型正常工作。
经过该示例后,您将了解StateFlow如何只是基于模型的设计的一部分,用于建模,模拟,测试和实现现实世界系统。
StateFlow是一个图形环境,允许您为主管控制,任务调度和故障管理应用程序设计和模拟决策逻辑。此视频将向您展示StateFlow的基础知识,并让您了解如何将其用来模拟决策逻辑。最后,我们将向您展示在旁边了解有关eventsflow的更多信息,并立即开始使用它。让我们开始。
Mathworks在马萨诸塞州的Natick的总部设有屋顶的太阳能电池板。这些太阳能电池板可以帮助降低我们的电力成本和对化石燃料的依赖。事实上,他们提供了大约8%的数学工作能源需求。
用电池配对太阳能电池板让我们收集太阳能,然后在我们想要的时候使用它。这些太阳能电池板产生的能量在每天都变化。这使得很难找到使用收集能量的最佳方式。
让我们假设我们的建筑使用200千瓦,面板将收取3兆瓦的电池。当它不是阳光充足时,这充当了建筑物的缓冲区。现在我们需要决定何时使用电网以及何时使用电池,以便我们减少电费。我们需要代表所有这些操作模式,并在其之间转换时做出决定。
幸运的是,我们有eventsflow,可以做到这一切。电力在全天的不同之处。如果我们可以使用它以避免最高价格,电池将节省最多的钱。
基于现在的时间,我们希望成为两个操作模式之一。我们可以使用有限状态机代表这两个单独的状态。如果有足够的充电,我们将使用网格或电池。如果电池耗尽,我们将返回使用该网格。只有一个操作模式随时都会有效。
我们将使用状态流程图模拟我们的有限状态机。硬件已经在Simulink中建模,因此我们可以加载模型并添加到它。金宝app该模型的输入数据是从太阳能电池板的瓦特每15分钟采样的瓦。我们有一年的数据。所以这是我们的模拟将是多长时间的。
我们将使用此数据来确定是否与我们的天气探测器阳光充足。我们还需要知道一天的时间。我们将根据电池电量进行决策。所以我们为电池提供了一个计划型号,我们通过范围监控存储的能量。
最后,我们将求解器设置为固定的步骤求解器以匹配我们的太阳能数据的采样率。您可以使用带有连续系统的状态流。但是对于这样的决策逻辑,通常会是离散的时间。
好的,所以涵盖了已经建造的一切。但是,我们需要做出关于何时使用电池以及何时使用电网的决定。我们怎样才能这样做?我们可以通过添加StateFlow图表来表示我们的决策逻辑。
我们将首先从StateFlow库拖动到模型中的图表块。现在让我们将信号连接到图表,以便我们可以在里面使用它们。由于我们的信号已经有了名称,我们可以将它们拖到图表块上。并且端口名称将设置为信号名称。
当我们将其他两个信号拖到图表上时,将添加两个端口。它开始得到一点拥挤,所以我们将调整图表块的大小。最后,我们将将此图表块重命名为构建管理器。现在我们已准备好建立我们的决策逻辑。内部我们可以使用我们刚刚连接的所有信号。
我们建筑物内的能量系统可以在使用电网和电池之间切换。我们将代表这两个操作模式,使用称为使用网格的两个状态并使用电池。我们还需要通过添加默认转换,告诉StateFlow哪个状态在我们的模拟开始。
我们将通过从网格中绘制电源来启动。所以默认传输将进入使用网格状态。在我们收集了电池中的一些太阳能之后,我们应该考虑切换到使用电池状态。因此,我们将通过连接它们允许使用网格和使用电池状态的传输。
在StateFlow中,我们可以使用Square括号来指定一个条件和卷曲括号来指定操作。每15分钟一次,我们需要决定是否在接下来的15分钟内使用电网或电池。为了减少总能源成本,让我们尽可能先使用电池。
为了满足200千瓦的电力需求15分钟,储存能源必须大于50千瓦时。因此,我们将使用此条件来保护从使用网格状态到使用电池状态的转换。如果我们使用电池及其存储的能量降至50千瓦时,我们将再次使用该网格。
接下来,让我们指定状态操作。在equenflow中,状态可以具有不同的操作类型,包括条目,期间和退出操作。如果在进入状态的路上发生某些东西,则执行进入操作。在行动期间在剩余状态时进行。退出行动在出路中执行。
进入使用电池状态时,我们将使用进入动作将电池使用率设置为200千瓦。在使用电池状态时,我们将使用退出动作将使用率设置为0.以后,我们将使使用率率为输出信号并使用其值来调整Simulink中的电池电量。金宝app
自能量来自太阳以来,使用电池没有成本。另一方面,在使用电网时,能源价格为每千瓦时0.20美元,这意味着能源成本每15分钟将增加10美元。因此,在使用条目和行动期间,我们应该在进入或剩下的使用网格状态时增加能源成本。此外,让我们不要忘记为成本指定0初始值。
好的,完成我们的第一个州过渡图。我们已经开始了一个非常好的开始,但有一些东西缺失。每千瓦时的0.20美元的能源价格仅适用于非高峰时段。对于高峰时段,能源价格为每千瓦时0.30美元。
那么我们如何才能适应时间不同的价格?嗯,能够跟踪时间,我们所需要的只是另一个州过渡图。我们已经知道如何在州流中构建一个。通过,我们可以轻松了解能源价格基于使用时间。
现在我们有两个单独的任务,跟踪它是否是峰值时间或峰值时间和管理能源。要组织两者,我们将介绍两个叫做时间和能源经理的巨额架。使用状态层次结构有助于我们更好地组织,结构和管理状态流量的决策逻辑。
缺省情况下,在任何给定级别中只能处于一个状态,这意味着状态流程图具有独占分解。这就是为什么StateFlow警告我们,我们没有默认转换。但实际上,我们在这个级别不需要一个。
我们希望追踪时间并同时管理能源。所以让我们将图表分解切换到并行。我们称之为这些并行状态。但实际上,事情必须以特定的顺序发生。StateFlow让我们为每个并行状态指定执行顺序,这有助于我们避免在我们的决策逻辑中含糊不清。
接下来,让我们检查这两个并行状态的执行顺序。为了能够计算能源成本,我们需要先知道当前时间。所以执行顺序已经是正确的。
现在我们正在跟踪使用时间,我们可以简单地遵循流程图以确定当前的能源成本。它目前在高峰时段吗?如果是,那么能源成本为15美元。如果不是,那么能源成本为10美元。
好的,回到我们的州流程图。通过添加流程图,让我们根据一天的时间重做能量成本计算。这次默认转换将我们带到一条交界处,我们将从那里分支出来。我们可以使用IN运营商来检测使用时间。
如果它在高峰时段期间,我们将采用第一个分支,并且该行动是将成本递增15否。否则,我们将采用第二个分支并将成本增量10。就像对并行状态一样,这很重要每个转换都有正确的执行顺序。例如,如果执行顺序在此后,则永远不会检查正确的分支。
接下来,我们可以使用符号窗格定义我们图表中使用的符号。请注意,我们已经有三个输入符号,其对应于我们从顶级模型创建的三个输入端口。让我们点击解析未定义的符号。这将自动确认我们使用的符号,并根据它们的使用方式定义其数据范围。特别地,每个输入和输出数据符号将成为图表块的端口。
由于能源成本对我们很重要,因此通过将其数据范围更改为输出数据来使其成为输出信号。返回顶级模型,现在我们的状态流程图具有输出数据的输出端口。现在让我们添加一个显示块来捕获总能量成本并制作所有连接。在StateFlow中,我们可以轻松监视用于后模拟分析的活动状态数据。
由于我们有兴趣监测当天不同时间的能源使用情况,让我们记录两者的子弹。我们已准备好单击“运行”按钮来运行模拟。图表在模拟期间完全动画,因此我们可以在运行时看到我们的状态和过渡。
但我们如何确保我们的决策逻辑正常工作?让我们暂停模拟并减慢动画速度。我们此时正在使用该网格。我们可以看到我们处于峰值状态。到目前为止,我们的费用为4,855美元。
现在我们将前进一步,看看我们收费了10美元的低峰价格。当我们采取另一步时,我们向峰值状态过渡,然后我们收费了15.01美元的高峰价。最后一步,我们已经过渡到使用电池状态。正如我们所期望的那样,我们的成本没有改变。
好的,看起来我们的决策逻辑正常工作。让我们关闭动画,然后单击继续运行其余步骤。一旦仿真完成运行,我们就可以从显示器中看到总能源成本。
让我们打开范围,看看存储的能量如何随着时间的推移而变化。我们可以从不同的阳光条件下观察储存能量的强烈振荡。使用电池作为缓冲单元,我们设法从太阳能电池板获得更稳定的能源。
接下来,让我们打开模拟数据检查器。StateFlow为我们保存了活动状态数据的整个历史记录。顶部显示屏显示当前小时。它是高峰还是峰值?底部显示器告诉我们正在使用的能源,电网或电池。
仔细看看这些国家活动后,我们注意到我们的决策逻辑问题。让我们专注于这个特定的一天。我们可以从它来回切换的事实中,电池不能积累大量能量,因此它必须是阴天。结果,我们必须以非常陡峭的价格在高峰时段中间使用电网。
此时,我们后悔使用电池时的能源价格低。要解决这个问题,我们可以添加一些额外的条件。让我们等到我们在高峰状态使用电池。或者,如果我们处于峰值状态,我们只能在外面阳光充足时使用电池。
这允许更有效地利用我们全天收集的有限太阳能。这就是修改我们在eventyflow中的决策逻辑的情况是多么容易。在实践中,我们可以根据需要迭代整个设计过程,直到我们有优化的设计。
现在让我们重新训练模拟。通过这种智能决策逻辑,总能源成本下降了2%。同样,这是因为现在我们在恶劣天气期间使用电池更保守。
同时,更保守的使用模式可以导致电池存储的能量中的更高峰值。实际上,我们应该尝试在使用电池的积极和过于保守地使用电池之间的平衡。在任何一种情况下,州流都可以帮助我们评估我们的决策逻辑并识别潜在的陷阱。
我们使用StateFlow来模拟和模拟决策逻辑,具体取决于我们的系统当前状态。你也可以。既然你有一种对州流的觉得是什么样的,现在是时候了解它了。
学习州流的最佳方法是使用它。因此,启动eventsflow ondramp,这将教授您的基础知识。它是免费的,只需要几个小时。欢迎来到州流。
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