每个实验(GUI)估计模型参数
这个例子展示了如何使用多个实验估计混合模型参数值;一些估计使用的所有实验和其他人估计使用单独的实验。示例还展示了如何配置估计实验与实验相关的参数值。
你估计的参数基于实验,收集的数据的可充电电池放电和充电电池。
打开模型,得到实验数据
这个例子估计参数的一个简单的、可充电电池模型,sdoBattery
。模型的输入是电池电流和模型输出电池终端电压,计算从电池电荷状态。
open_system (“sdoBattery”)
模型是基于方程
在方程:
伏电池端电压。
伏电池恒压。
是电池的欧姆极化电阻。
在安时最大的电池容量。
电池充电状态,1是完全充电和0放电。电池电荷状态计算的积分与积极的电流放电指示电池电流和负电流指示充电。指定的电池初始电荷状态 在安时。
充电时的电压降,表示为电池恒压的一小部分。电池放电时这个值是零。
V
,K
,Qmax
,Q0处
,损失
模型中的变量定义的工作区。
评估实验数据
一个1.2 v (6500 mah)电池受到放电和充电实验。实验数据被加载到一个预配置评估会议。
使用下面的命令来加载预配置评估会议。
负载sdoBattery_spesessionspetool (SDOSessionData)
充电和放电测量实验数据加载和绘制。单击向右箭头的情节选项卡并选择瓷砖>左/右情节,这样布置实验场景:Charge_Exp
和实验场景:DCharge_Exp
都是可见的。点击图模型反应看看模型仿真与实验测量数据。
故事情节显示电池初始充电Q0处
没有设置正确的吗Charge_Exp
实验和模型V
,K
,损失
参数需要估计。
设置实验参数值
前面的情节表明Charge_Exp
电池的初始,Q0处
,没有被正确设置。添加这两个实验的初始费用。右击Charge_Exp
并选择编辑。打开一个对话框编辑实验。
点击选择参数打开一个对话框将模型参数添加到实验。选择损失
和Q0处
添加到实验。选择损失
因为我们需要估计该参数只使用Charge_Exp
实验。点击好吧添加Q0处
和损失
参数实验。
设置电池的初始费用Q0处
在Charge_Exp
为0,即没有初始进料。
同样添加电池初始充电Q0处
到DCharge_Exp
实验并设置初始进料至6.5。,i.e. for this experiment there is an initial charge.
现在实验更新正确的初始充电点击图模型反应模拟模型和比较测量和模拟数据。
实验图表明,实验初始条件但电池反应并不匹配。下一步是估计的K
和V
模型参数。
选择估计参数
前面的情节显示模型响应不匹配测量数据,我们需要估计模型V
和K
参数。
点击选择参数打开一个对话框来选择模型参数。
上部的选择参数对话框有一节为参数调谐使用所有实验。点击选择参数并添加V
和K
模型参数估计的参数。设置V
最低为0,最大值为2,同样设置K
0.1最低1 e-6和最大。
较低的部分的对话框中有一节对初始状态和使用各个实验参数调整。
为Charge_Exp
我们调优损失
参数并设置它的最大最小值为0至0.5。电池的初始费用Q0处
固定为0,不应估计;取消估计。
选择DCharge_Exp
从实验组合框查看的参数设置DCharge_Exp
实验。电池的初始费用Q0处
6.5,不应估计是固定的;取消估计。
估计参数值
实验和估计参数配置,我们可以运行评估。首先创建一个阴谋监控评估进展。点击添加图并选择参数轨迹。这将创建一个图显示,在估计估计参数值的变化。单击视图选项卡来布局图,以便实验和参数轨迹情节都是可见的。
单击估计按钮开始评估。您可以修改估计通过设置选项成本函数组合框并点击更多的选择。
估计运行时情节更新和出现一个对话框显示评估进展。进度对话框显示了估计的迭代,模型评估的次数(F-count在每一次迭代时),估计成本。
后估计收敛的迭代次数和终止。实验图显示测量和仿真数据匹配。的EstimatedParams
图显示了V
,K
,损失
在估计参数变化;的规模V
,K
,损失
情节不同,右键单击并选择显示比例值看到所有的参数从原来的值。
相关的例子
学习如何估计参数/实验使用sdo.optimize
命令,看到每个实验估计模型参数(代码)。
关闭模式
bdclose (“sdoBattery”)