基于模型的智能电动汽车的设计
Shivaram NV、皮革、皮革制品的能量
皮革、皮革制品的能源已经开始做出改变人们认为电动汽车的方式。每个人都知道电动交通是未来,但缺乏良好的产品在我国空间通常是阻碍更快采用电动汽车技术。下载188bet金宝搏好的产品有多个维度需要满足在性能、用户体验,以及客户服务。450年皮革、皮革制品,连同他们的充电设施,是第一个产品的工厂,为了满足这些维度。
摩托车以及充电设施,创建一个复杂的生态系统的设备之间的交互这些需要处理的优化性能。该公司很了解系统的复杂性,对他们来说,这是一个简单的决定使用MathWorks产品。下载188bet金宝搏系统的物理模型和算法开发了很长一段路格能源在帮助理解和优化性能更快。
嗨。下午好,每个人。谢谢你的介绍,古鲁。另一件事是,是的,您的会话的设置一个很好的环境给我要什么礼物。所以我的名字叫Shivaram。我的一部分控制和系统情报小组皮革、皮革制品的能量。
我将首先介绍我们做的一个公司。所以你会看到前面的一分钟视频显示您看到我们的产品做什么。这公司成立于钦奈在2013年由塔伦梅塔和Swapnil Jain,毕业生ITT马德拉斯。
然后我们在2015年搬到班加罗尔。这个特别的摩托车,你看到的是推出了6月5日,2018年。我们装运第一个踏板车在9月11日,2018年。这些规格,您也可以在网站上发现的。但本质上,它是一个高性能、智能、智能电动自行车与一群功能,您还可以访问所有的摩托车关于应用程序的信息。
这是- - - - - -
满足点。点是电动汽车充电器。你会发现在你最喜欢的咖啡馆,餐馆,在工作中,你最喜欢在健身房,hole-no浇水。坏主意。
简单地说,你不会超过4公里。点指控你的车非常快。很容易照顾小的事情。电动汽车吗?没有问题。你可以找到一个点在应用程序或仪表盘上的如果是S340。
如果你没有看到一个点,问。我们开始有一些。但是你很快就会找到更多的在你的城市,在其他城市,整个城市。皮革、皮革制品网格,电动汽车充电网络。
当我们开始设计摩托车,尤其是电动,我们意识到,与汽油铺位,你没有尽可能多的充电基础设施在城市。这是另一件我们开始建设。我们想找出一种充电基础设施整个城市,这样客户不觉得里程焦虑当他们骑摩托车。所以小收音机,你看到的是另一个产品,我们开发了充电基础设施。这也被安装在班加罗尔的各个部分。
现在,我做什么在皮革、皮革制品。
不是很好如果摩托车是聪明吗?如果他们已经知道你和最好的方法。如果他们能找出问题结果之前,如果他们甚至可以更新自己从任何地方。如果他们做了所有这些背景,我们所要做的就是按下一个简单的按钮。
如果他们甚至使自己更简单,如果他们拥有摩托车的每一个麻烦消失,这样我们就享受旅程。这将是一个好去处。
好吧。所以,会给一个非常简短的问候我做什么在皮革、皮革制品。所以就像我说的,我在软件和情报工作团队,我在控制和系统情报工作的团队。所以我向您展示了很多东西关于产品;足够的市场营销。现在我将去我们如何去实现这一目标。
作为一个创业公司,很多人要么是新鲜的或真正的年轻工程师。和没有其他大公司的资源,我们面临很多挑战。所以我将简要带你通过我们面临的挑战。然后带你通过我们如何去克服它们。
的第一件事,我们想要的目标产品是我们想要的客户非常专注。因为这是一个全新的摩托车,它是更强大的比所有摩托车。它有更多的其他特性。
所以类似的导航,你从来没有见过导航你的轮子。这是另一个我们想要的功能。所以所有这些显示的客户集中在我们的滑板车的特点。
所以添加作为一个挑战是,我们必须要考虑的事情太多。所以就像我说的,当我们开始设计一个电动自行车,我们意识到你没有充电设施。然后我们去设计充电设施。
设计充电基础设施时,你必须了解我们能够充电电池。的最佳方式是什么充电的方式,你知道你不保险设计你的电池或充电器,但与此同时,客户应该能够收取足够快吗?所以这些相互冲突的情况下,有相当多的。
第二个是缺乏基准数据。因为这是第一的,我们真的没有或者没有基准数据,我们可以说这是,这是我们需要改进的。的,复杂的事情是我们不知道如何将使用这个产品最终的消费者。
因为这是第一次设计,客户第一次使用的,我们不知道如何决定产品的使用将如何发生。因为,那么结果是什么,我们不知道我们什么时候应该停止设计。我们不想保险设计,因为我们认为也许人们会骑一天25公里。
所以我们认为也许在班加罗尔等大城市,也许人们骑大约25公里,每天上下。但这可能不是真的。对吧?类似这样的事情。
同样,在收费方面,我们不知道如何电动车是带电的,他们起诉。这样的基准数据为电动汽车是不存在的。所以使用模型是非常困难的。再次,导致复杂的系统设计。
测试的挑战,正如我提到的,我们是一个年轻的创业公司,一大堆非常年轻的工程师,没有太多的资源。很明显,有很多投资者的压力。人的创业公司,你知道这是什么环境。所以,挑战总是存在。最后但不是最少,就像我说的,我们想增加一堆子系统和功能对我们的滑板车。这样,复杂系统。因为你有太多的互动,你现在需要处理。
所以我们做了什么呢?所以,有两个部分。一个是我们去这样做,这就是我说不管古鲁的早些时候谈到设置正确的上下文。因为我们是在一个非常相似的情况下,任何系统架构师和系统工程师将。
所以,我们必须做的第一件事是让喜欢摩托车的物理模型。以便帮助我们在一堆类似概念的选择。什么样的冷却解决方案我们需要使用吗?金宝搏官方网站也许我们需要使用,我们使用什么样的悬架?所有这些,我们建立我们的物理模型,我们建立了帮助我们在设计这些。
组件上浆,就像我说的,在前面的广告你就会看到它说,射程75公里,0到3.9秒40倍,等等。这是客户的担忧。但在此基础上,我们最终需要决定,好吧,应该是电动机的功率吗?我们电池的能源容量应该是怎样的?对于那些,我们建立的物理模型帮助我们到达这些。
很明显,我们的算法实现,控制算法,等等,等等,很明显,我们建立了物理模型是第一点的验证算法。因为我们会像一个建模的仿真。所以我会进入细节。
第二大部分的工作,我们所做的是算法的发展。所以需要很多不同的算法。因为现在你有很多单独的组件。你有一个电池。你有一个电动机。你有一个传播。你已经暂停。现在您需要找出如何使这些一起工作。
所以我们需要设计一个群算法,坐在这些组件并确保,作为一个系统,性能最优。所以我们有一堆监督算法。我们有一堆控制算法,可以控制电池的温度,电池的电压。
,另一个重要部分,在这里我想提到的是,我们必须设计一堆过滤器。我的意思是,这里的过滤器。所以,再一次,我们不得不使用,还复杂的数量是相当高的。
来,所以MathWorks实际上是如何帮助我们在我们这里吗?对于电动车的物理建模,你通常的MATLAB,仿真软件,Stateflow显然是第一首选。金宝app但除此之外,我们使用了很多的工具箱Simscape平台。我们模拟了电池。我们模拟了发动机。最后两人很有帮助,当我们不得不做大量的黑箱建模。
所以在很多情况下,它不是很容易采用基于物理建模的所有组件。或者你可以,但需要大量的时间。即使要花很多时间,也许从80%到81%的准确性,也许你需要花大量的时间和资源。所以在这一点上,你认为也许不值得做喜欢采用基于模型。这就是你决定,好吧,也许我们可以做实证建模。
所以你一堆设计测试。然后一旦你有了这些测试,你怎么说,你现在有某种曲线拟合吗?但我们想做的是系统识别,所以你有很多输入和输出。你知道工具箱告诉你如何输出与输入。
组件的参数估计,再一次,我们真的没有所有的知识完全子组件,系统中是如何工作的,我们使用参数估计。所以我们建立了一个非常基本的采用基于物理模型。我们做一些测试,得到输入,输出。现在尝试拟合这个特定模型的输入和输出。,这将告诉我们,参数等。参数B等。所以这是一个稍微不同的系统辨识方法。
算法开发,像往常一样,我的MATLAB仿真软件,Stateflow是我们的第一个首选。金宝app除此之外,我们使用一个信号处理工具箱。就像我前面提到的,我们必须设计一堆过滤器。因此,我们使用一个信号处理工具箱。控制系统工具箱我们显然需要任何类型的控制算法设计。
和post,一旦我们有一个工作算法在MATLAB和Simulink平台上,最明显的事情是直接生成代码和端口的单片机。金宝app所以,这取决于环境的算法,我们要么使用MATLAB仿真软件编码器,并在某些情况下,嵌入式编码器。金宝app
就像我说的,我将进入轻微的细节我谈到的两大水桶。第一个是电动自行车的物理建模。所以在这方面,我们基本上是在一个平台上实现我们所有的三件事,我们认为影响模型,在这种情况下,正确的比例。
在我们的例子中产品是摩托车。所以我们想看到的,好吧,如果驱动车辆,如何从A点到B点,通常你知道也许是好的,我会举一个例子。假设你是开车去你的房子,我们说,怀特菲尔德。现在我们不知道如何骑。首先我们是我们部署的像一个非常简单的数据采集系统在一群我们员工的摩托车。我们要求他们骑在城里。
所以这些数据和数据科学团队的帮助我们,我们可以想出一个代表驱动循环。所以我们开车周期咄咄逼人的骑手骑想早上,什么是成熟的骑手骑想在晚上。我们有这些代表驱动周期。
因为没有这些驱动周期,或作为一个更广泛的主题我谈到的使用模型,很难决定,如何设计一个特定的系统?所以一旦我们得到这些驱动周期,我们把这些模型。然后我们将看看各种组件的各个方面是否表现良好的范围内应该保存在,等等,等等。
显然,物理建模,我们不得不进入建模的所有组件的细节。就像我说的,在某些情况下,我们选择做实证建模。环境模型,就像我说的,我们有驱动周期模型,环境温度模型、道路坡度、道路起伏不定。很明显我们还必须照顾环境温度。
我们想知道电池如何执行在夏天也在冬天,如果我们把它到另一个城市。现在,这个产品只有在班加罗尔。但很快我们将航运在钦奈和浦那。所以我们想知道,钦奈和浦那通常是热,我们希望看到电池温度是否在检查。所以,我们想要一个环境温度模型。
路梯度模型,知道什么样的斜坡存在城市四周,知道如果模型领域的攀爬能力。因为我们必须相应地设计电动机转矩。我们提出了基于我们收集的数据。
我们必须进行分类,根据侵略性,因为积极的骑手,系统一般会倾向于更多的效率低下。所有这些低效率通常以热出去,这就意味着你的组件更强调热,温度增加。我们要确保这些也在控制。
然后来车。我谈到了环境和司机,现在来。我们有一个模型电池。电机和控制器,我们有一个模型的外围设备,车辆动力学。和其他大部分是控制算法。我之前谈到的所有控制算法和其他人,也许更简单,也就是说,所有的一大块。
正如我提到的,两种类型的模型。你可以采用基于模型。也可以是数据驱动的模型,或者两者的混合。
现在,在车辆的块,就像我提到的,你有这种分裂和各种子系统相互作用的方式。现在你们可能会有一个问题是否我们做任何验证。它的建立模型。但除非是验证,这是毫无用处的。
所以一旦我们有样品准备好了,我们实际上做了很多游乐设施,控制以及不受控制的,正如我所说。控制最初因为我们想验证我们的模型对至少某种控制,这样我们知道其余的参数,它们是如何不同。所以一开始,一群骑控制。
然后,一旦我们得到的数据,数据验证,发现模型。某某地方的,它不是表现得很好。我们调整了。这是,一个迭代锻炼。
算法开发,所以我们大多数人都熟悉V循环,我们通常遵循软件实现。我们必须采取一种稍微不同的方式。这看起来不像一个V,但它可能是,如果你真的经历它,它可能只是一个V循环看起来略有不同。
所以就像我说的,我们将建立电动车的物理模型。我们有一堆需求文档的形式。我们建立了算法模型,在MATLAB仿真软件,Stateflow环境。金宝app把这两个在一起,做了一堆闭环模拟,我称之为建模循环。
后,我们去到热电联产的阶段。生成的代码之后,我们做了一堆软件和循环模拟是否有代码和模型之间的一致性。但这也再次在MATLAB环境本身。
但你们中的大多数可能会指出,有几个方面V循环不止。但就像我提到的,对于我们的约束,我们必须限制我们使用作为一个过程。和我谈论我们计划为我们的下一个设计。所以,希望,我们将讨论的很多其他方面的V循环,这将是非常有用的工具。
来外卖的关键。就像我说的,测试时间,测试工作,资源始终是一个挑战,即使对一个大公司。你可以想象我们会发起挑战。这个模型基于模型+设计+算法开发了很长一段路减少测试工作。因为就像我说的,一大堆的仿真模型上进行环境或在一个控制设置。
所以我们能做的就是测试100例,也许我们会做一些模拟运行更快。也许只有,假设模型无法捕捉,因为它的准确性,也许假设它是无法捕捉的某些方面,比方说,电池或运动。那么在这种情况下,只有那些10个测试用例是我们会去执行。所以这样我们可以节省很多时间测试。
第二个是增加易于实现复杂算法。所以通常在软件,你的算法是复杂的。如果您还需要手工编写它,还有额外的复杂性。这样的一件事,我们能够使用这些产品很好是我们集中所有的努力使算法复杂,因为我们不想担心,现在手工编码。下载188bet金宝搏
否则,它就像一个两步,你必须解决的问题。所以我们我们所有的努力集中在算法的发展。后,一旦我们觉得该算法是足够好,我们就像,点击一个按钮,我们会得到嵌入C代码。然后我们将继续进行集成和测试过程。
所以问题迅速解决。任何新产品一定会有问题。所以当我们9月份装运我们的摩托车,最初我们确实面临很多问题。再次,基于模型设计的帮助我们很多,因为一个框架模型,物理模型以及算法的模型,因为他们都是在一个框架中,我们确实想退出字段数据,通过模型玩回来,看到模型似乎似乎是行为不端行为不端或算法。我们可以快速修复错误。因为你会看到在前面的,这个,我们ODS软件更新功能。所以我们马上能够解决客户车辆的问题。
另一个事情,我觉得帮助很多是因为仿真软件,所以当你有你的算法在仿真软件或一种Stateflow环境,在我看来,这也是自我金宝app记录。因为你没有出去的文档。因为它已经图形。从某种意义上说,它已经非常像一个流程图,自我记录。
所以再次帮助我们的导航算法,假设有设计的算法,但是别人不得不解决的问题,因为也许我并不是可用的。因为该算法已经在图形形式,很容易可读性,可追溯性,导航代码。所有这一切变得更简单,如果它不是以文本的形式。这是一个非常关键的外卖,我认为。
所以我提到,至少第一代的摩托车,这是冲着450年和340年,我们的焦点领域,基于模型的设计主要是想出一个精确的模型。其次,对算法的发展。我可能忘了提到的一件事是,现在我们有很多字段数据,我们显然可以调整我们的算法,所有我提到的第二点。和ODS软件更新功能,我们可以用更多的改进算法更新摩托车。这是我们的第一代摩托车。
现在来,我们已经开始我们的工作在第二代的摩托车。现在我们要做的是,我们不必从头开始建立一个工厂模型。我们已经有一个体面的工作装置模型。它将只是微调的基于现场数据,我们得到了某些东西。
第二个对我们是非常重要的,因为就像我说的,当我们早些时候开始建立我们的第一个产品,我们没有像基准数据,说这是踏板车将如何被使用,这是它将如何运行,这是何时被起诉,类似这样的事情。
但是现在,我们有相当多的摩托车,我们利用该字段数据。这将形成我们使用模型的核心。所以希望,当我们设计下一个摩托车,我们将使用为基础,我们假设我们过度设计的第一代踏板车。然后我们将能够减少。
第三位是最大化使用MBD的软件。所以在第一代,正如我提到的,我们的主要关注领域是使用MBD想出一个很好的植物模型,并使用复杂的算法。但是现在我们打算做的是,因为我们已经看到了缓解,当我们使用一个MBD-based方法,我们计划最大化的使用基于模型的设计在很多我们的固件。
差不多就是这样。谢谢你!
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