Shivaram NV, ther Energy
ather能量已经阐述了人们感知电动车的方式变化。每个人都知道电动运输是未来的,但我国空间中缺乏良好的产品通常会妨碍电动汽车技术的更快采用。下载188bet金宝搏良好的产品有多个维度,需要在性能,用户体验和客户服务中满足。接地450以及其充电基础设施点是他们工厂中的第一个产品,该产品看起来能够满足这些尺寸。
滑板车和充电设施创造了一个复杂的设备生态系统,这些设备之间的相互作用需要很好地处理,以优化性能。该公司很早就知道系统的复杂性,对他们来说,使用MathWorks的产品是一个很容易的决定。下载188bet金宝搏系统的物理模型和开发的算法在帮助atherenergy更快地理解和优化性能方面有很大的帮助。
嗨。下午好,每个人。谢谢你的介绍,古罗。另一件事是,是的,你们的会议为我要讲的内容提供了一个很好的背景。我叫希瓦兰。我是阿瑟能源公司控制和系统情报团队的一员。
首先我要介绍一下我们公司是做什么的。你们应该看过之前一分钟的视频它向你们展示了我们产品的功能。2013年,塔伦·梅塔(Tarun Mehta)和斯瓦尼尔·贾恩(Swapnil Jain)在金奈创立了这家公司,他们都毕业于ITT马德拉斯。
然后我们在2015年搬到班加罗尔。你看到的这个特殊的滑板车在2018年6月5日推出。我们在2018年9月11日发布了第一个踏板车。这些是您也可以找到的一些规格网站。但本质上,它是一种高性能,智能,智能电动滑板车,具有一堆功能,您还可以在您的应用程序上访问所有滑板服务器信息。
这是- - - - - -
满足点。点是一款电动汽车充电器。你会在你最喜欢的咖啡馆,餐厅,工作场所,健身房,你最喜欢的酒吧找到Point。坏主意。
简单地说,你永远不会超过4公里。点充电你的车辆很快。这很容易,并照顾小东西。有电动车吗?没问题。如果它是S340,您可以在应用程序上或仪表板上找到一个点。
如果你看不出有什么意义,那就要求一个。我们从几个开始。但你很快就会在你所在的城市、其他城市和其他城市发现更多。阿瑟电网,一个电动汽车充电网络。
所以当我们开始设计滑板车,尤其是电动滑板车时,我们意识到不像汽油铺位,城市里没有那么多的充电设施。这是我们开始建立的另一个东西。我们想要在整个城市建立某种充电基础设施,这样顾客在骑摩托车时就不会感到里程焦虑。你们看到的小收音机是我们开发的另一种产品是充电设施。班加罗尔的很多地方都安装了这个系统。
现在来谈谈我在阿瑟学院的工作。
如果踏板车是聪明的话,这不会好吗?如果他们已经知道你去哪儿,那就是到达那里的最佳方式。如果他们能够在结果之前弄清楚问题,如果他们甚至可以从任何地方更新自己。如果他们在后台做过所有这些,我们所要做的就是按下一个简单的按钮。
如果他们能让自己变得更简单,如果他们能让拥有摩托车的所有麻烦消失这样我们就能享受旅程。那太好了。
好吧。这就是我在艾瑟所做的简单介绍。就像我说的,我在软件和情报团队工作,我在控制和系统情报团队工作。我已经给你们展示了很多关于产品的东西;足够的市场营销。现在我来谈谈我们是如何实现这个目标的。
所以作为一个初创公司,我们中的很多人要么是新鲜的要么是非常年轻的工程师。没有其他大公司拥有的资源,我们面临很多挑战。我将简要地向你们介绍我们所面临的挑战。然后我们会逐一介绍我们是如何克服这些困难的。
所以我们的产品首先要瞄准的目标之一就是我们希望它非常以客户为中心。因为这是一款全新的踏板车它的动力比市面上所有的踏板车都要强大。它还有很多其他功能。
比如导航,你从来没有在你的两轮车上见过导航。这是我们想要的另一个特性。所有这些都显示了我们摩托车的特点是以顾客为中心。
所以这就增加了一个挑战我们需要考虑的东西太多了。就像我说的,当我们开始设计电动滑板车时,我们意识到在城市里没有充电的基础设施。然后我们开始设计城市的充电基础设施。
当您设计收费基础架构时,您必须了解我们如何为电池充电。以一种让电池充电的最佳方式是你知道你不知道你的电池或充电器的方式,但同时客户应该能够足够快地收费吗?所以那些相互矛盾的情况,有很多矛盾的情况。
二是缺乏基准测试数据。因为这是第一次,我们没有或者说我们没有基准数据来证明这是我们需要改进的。对我们来说,复杂的事情是我们不知道这个产品最终会如何被消费者使用。
因为这将是第一次设计,第一次被客户使用,我们不知道如何决定如何使用产品。因为这样的结果是我们不知道应该在什么时候停止设计。我们不想过度设计,因为我们认为人们可能会一天骑行25公里。
所以我们认为在像班加罗尔这样的大城市,也许人们每天大概骑20到25公里的车,上上下下。但这可能不是真的。对吧?类似这样的事情。
同样,在充电方面,我们不知道电动汽车是如何充电的,它们在哪里充电。这种基准数据对于电动汽车来说是不存在的。所以使用模式非常困难。这又导致了复杂的系统设计。
测试挑战,正如我提到的,我们是一家年轻的初创公司,有一群非常年轻的工程师,没有很多资源。很明显,投资者的压力很大。对于这里的创业者来说,你知道那里的环境是什么样的。所以挑战总是存在的。最后一点,就像我说的,我们想给滑板车添加一些子系统和功能。这又使系统变得复杂了。因为有太多的交互需要处理。
我们做了什么?总的来说,有两部分。一是我们所做的,这就是我之前说过的无论古罗之前说过什么都为这个问题提供了合适的背景。因为我们所处的情况与任何系统架构师或系统工程师所处的情况非常相似。
所以我们必须做的第一件事就像踏板车的物理模型一样。所以它帮助我们在概念选择等一堆。我们需要使用什么样的冷却解决方案?金宝搏官方网站我们需要使用,如,我们使用什么样的悬架?对于所有这些,我们实际建立了我们建立的物理模型,帮助我们设计了这些。
组件大小,就像我说的,在之前的广告中你会看到它说的范围是75公里,0到40乘以3.9秒,等等。这些都是消费者的担忧。但在此基础上,我们最终需要决定,电机的瓦数应该是多少?我们的电池的能量容量应该是多少?对于这些,我们所建立的物理模型帮助我们得到了这些。
显然,我们实施的算法,控件算法,et cetera,等等,显然是我们构建的物理模型是那些算法的第一点。因为我们会像模拟的模拟一样。所以我会进入其中的细节。
我们做的第二项工作是算法开发。所以需要很多不同的算法。因为现在有了一堆独立的分量。你有一个电池。你有一个马达。你有一个变速器。你已经暂停。现在你需要弄清楚如何让它们一起工作。
所以我们需要设计一堆算法,这些算法都适用于这些组件,并确保作为一个系统,性能是最优的。我们有很多管理算法。我们有很多控制算法可以控制电池的温度,控制电池的电压。
我想在这里提到的另一个重要的部分是我们必须设计一堆过滤器。我的意思是,这里有过滤器。所以为了这个,我们必须,在这里,复杂度也是很高的。
接下来,MathWorks是如何帮助我们的呢?对于电动滑板车的物理建模,通常的MATLAB, Simulink, statflow显然是你的第一个要点。金宝app除此之外,我们还使用了一些来自Simscape平台的工具箱。我们为电池建模。我们制作了马达的模型。最后两个非常有用当我们需要做很多黑盒建模的时候。
所以在很多情况下,对所有的部件进行基于第一性原理的物理建模并不容易。或许你可以,但要花很多时间。即使这需要花费很多时间,也许要达到80%到81%的准确率,也许你需要花费大量的时间和资源。这时,你就会觉得不值得用第一性原理模型。这就是你决定的地方,好吧,也许我们可以做经验模型。
所以你设计了一堆测试。有了这些测试之后,怎么说得到了某种曲线拟合呢?但是我们想做的是系统识别,你有一堆输入和一堆输出。你知道工具箱告诉你输出和输入之间的关系。
参数估计,对于那些我们不完全了解系统中子组件是如何工作的组件,我们使用参数估计。所以我们建立了一个非常基本的第一性原理物理模型。我们做了很多测试,得到输入,得到输出。现在试着将输入和输出匹配到特定的模型。它告诉我们参数A是什么。参数B是某某。所以这是一种稍微不同的系统识别方法。
说到算法开发,和往常一样,我的MATLAB, Simulink, statflow是我们的第一个切入点。金宝app除此之外,我们使用了信号处理工具箱。就像我之前提到的,我们必须设计一堆过滤器。为此,我们使用了信号处理工具箱。控制系统工具箱,我们显然需要任何类型的控制算法设计。
并发布,一旦我们实际上在Matlab和Simulink平台上有了工作算法,最明显的事情就是直接从中生成代码并将其移植到微控制器。金宝app因此,根据算法的环境,我们要么使用MATLAB或Simulink编码器,以及在某些情况下嵌入式编码器。金宝app
就像我说过的,我将详细介绍我说过的两个大桶。第一个是电动滑板车的物理模型。所以在这个实验中,我们所做的基本上是在一个平台上我们能够模拟所有我们认为影响,在这个例子中,正确的比率的三种东西。
在我们的例子中,产品是摩托车。所以我们想知道,如果车辆被驾驶,比方说从A点到B点,你通常知道可能-好,我举个例子。假设你开车去你家,你家在怀特菲尔德。现在我们不知道旅程到底会怎样。所以我们开始做的第一件事是我们实际上部署了一个非常简单的数据采集系统在我们员工的摩托车上。我们让他们骑着车在镇上转转。
因此,通过该数据和我们从数据科学团队获得的帮助,我们能够提出代表性的驱动周期。所以我们有一个激进的骑手将像早上一样骑行的驱动循环,那么柔和的骑手会像晚上一样骑。所以我们有这些代表性的驱动循环。
因为没有这些驱动循环,或者作为一个更广泛的话题我刚才谈到的使用模型,很难决定,你如何设计一个特定的系统?一旦我们得到了这些驱动循环,我们就把它们放到模型中。然后我们会看各个组成部分的各个方面看它是否在它应该保持的范围内表现良好,等等。
如此明显,物理建模,我们必须详细介绍所有组件。就像我说的那样,在某些情况下,我们选择进行实证建模。所以在环境模型中,就像我说的那样,我们有开车循环模型,环境温度模型,道路梯度,道路起伏。显然我们也不得不照顾环境温度。
我们想看看电池在夏天和冬天的表现如何,如果我们把它带到另一个城市。现在,这个产品只在班加罗尔有。但很快我们就会把它运到金奈和浦那。所以我们想知道,金奈和浦那通常更热,我们想知道电池温度是否在可控范围内。因此,我们需要某种环境温度模型。
道路坡度模型可以了解城市周围存在什么样的坡度,了解该模型是否具有区域的爬坡能力。因为我们要相应地设计电机的转矩。根据我们收集的数据得出的结论。
我们必须根据侵略性分类,因为对于侵略性的骑手,该系统通常往往是效率更低。所有这些低效率通常都是热量的,这意味着您的部件热量变得更加强调,温度增加。我们希望确保这些也在控制中。
然后是车辆。我说了环境和司机,现在来谈谈汽车。我们有一个电池模型。我们有一个电机和控制器,外围设备,车辆动力学的模型。另一大块是控制算法。我之前讲过的所有控制算法和其他的,可能更琐碎,所有这些,都是一大块。
正如我提到的,模型有两种。你可以有第一性原理模型。也可能是数据驱动的模式,或者两者兼而有之。
现在,在交通工具中,就像我提到的,你有这种分裂以及不同的子系统如何相互作用。所以现在你们可能会有问题关于我们是否做了任何验证。建立一个模型是很棒的。但除非经过验证,否则是没用的。
所以一旦我们准备好了最初的原型,我们实际上做了很多的飞行,有控制的,也有不控制的,正如我所说的。一开始是受控的,因为我们想通过至少某种控制来验证我们的模型,这样我们就知道其余的参数,它们是如何变化的。一开始,是一堆可控的飞车。
然后,一旦我们从该数据验证获得数据,就会意识到模型关闭。在骑行的所以部分,它表现不佳。我们有点精细调整它。所以这是一个非常迭代的运动。
谈到算法开发,我们大多数人都熟悉软件实现通常遵循的V周期。我们必须以略微不同的方式采用它。这看起来不像V,但它很可能,如果你真的经过它,它可能只是一个看起来有点不同的V循环。
所以我说,我们将建立电动滑板车物理模型。我们有一堆以文件形式的要求。我们在Matlab,Simulink,StateFlow环境中再次构建了算法模型。金宝app将两者放在一起,做了一堆闭环模拟,我称之为建模循环。
发布,我们转到同一阶段。在代码生成之后,我们做了一堆软件和循环模拟,以查看代码和模型之间是否存在一致性。但是,这也是在Matlab环境本身上完成的。
但是你们大多数人可能会指出V循环还有很多方面。但就像我提到的,由于我们的限制,我们必须限制我们作为过程使用的东西。我还谈到了我们的下一个设计计划。希望在这里,我们能学到V循环的其他方面,这是非常有用的工具。
来看看关键的要点。就像我说的,测试时间,测试努力,测试资源总是一个挑战,即使是对一个大公司。你可以想象这对我们来说有多困难。所以这个模型加上基于模型的设计加上算法开发在减少测试工作上有很大的帮助。因为就像我说的,很多模拟都是在模型环境中或者在一个非常可控的环境中完成的。
所以我们可以做的不是测试100个案例,也许我们可以做一些模拟这样运行起来会快很多。也许只是,假设模型不能捕捉,因为它的准确性,假设它不能捕捉电池或马达的某些方面。在那种情况下,只有这10个测试用例是我们真正要去执行的。这样我们就可以节省很多测试时间。
第二,提高了复杂算法的实现难度。所以通常在软件中,你的算法是很复杂的。如果你还必须手工编写代码,那么就会有额外的复杂性。所以我们能够很好地使用这些产品的一件事就是我们把所有的努力都集中在让算法变得复杂上,因为我们不想再担心,手下载188bet金宝搏工编码。
因为否则,它就像你必须解决的两步问题就像。因此,我们将所有努力集中在算法开发上。并发布,一旦我们觉得算法足够好,我们就会喜欢,点击一个按钮,我们只会获得嵌入式C代码。然后我们将继续进行集成和测试过程。
所以现场问题很快就解决了。任何新产品都必然有问题。所以当我们在9月份推出滑板车时,我们一开始确实遇到了一些问题。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,看看模型或算法哪里表现不佳。我们可以快速修正这些错误。因为你已经在前面看到了,这个,我们有ODS软件更新能力。因此,我们能够立即解决客户车辆上的问题。
另一件我觉得很有帮助的事情是,因为Simulink,所以当你在Simulink上有自己的算法或状态流环境时,在我看来,它金宝app也是自我文档化的。因为你不需要再去记录它。因为它已经是图形化的了。在某种意义上,它已经非常像一个流程图,某种自我记录。
所以再次帮助我们的是,在通过算法的导航方面,让我们说我设计了ALGO,但其他人必须解决这个问题,因为也许我没有。因为算法已经处于图形形式,因此可以容易地易于可读性,可追溯性,通过代码导航。如果它不是文本的形式,所有这些都变得更加容易。所以我认为这是一个真正的关键外卖之一。
我提到过,至少对于第一代摩托车,也就是阿瑟450和340,我们基于模型设计的重点领域主要是提出一个精确的工厂模型。其次,对算法进行了开发。有一件事我可能忘了提现在我们有很多现场数据,我们显然可以调整我们的算法,所有我在第二个要点中提到的事情。有了我们现有的ODS软件更新能力,我们可以用更完善的算法来更新摩托车。这就是我们的第一代摩托车。
现在,我们已经开始了第二代摩托车的研制工作。我们现在要做的是,我们不需要从头开始建立一个植物模型。我们已经有了一个正常工作的工厂模型。它只是根据我们得到的现场数据对某些东西进行微调。
第二个是对我们来说非常重要的事情,因为就像我说的那样,当我们开始建立我们的第一个产品时,我们没有像基准数据一样说,这就是如何使用踏板车,这就是它的方式跑步,这是它将被充电,类似的东西。
但现在我们有了一些滑板车,我们利用了现场数据。这将形成我们使用模式的核心。所以希望,当我们设计下一款滑板车时,我们会以此为基础,假设我们在第一代滑板车中过度设计了一些东西。这样我们就能减少开支了。
第三位基本上最大化MBD用于软件的使用。所以在第一代中,正如我所提到的那样,我们的主要焦点区域正在使用MBD来提出一个非常好的植物模型,并使用它类似于复杂的算法。但现在我们打算做的是,因为我们在使用基于MBD的方法时,我们已经看到了我们得到的容易,我们计划最大限度地在许多固件中使用基于模型的设计。
所以这很多。谢谢你。
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