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望ましい制御対象モデリング(プラントモデリング)環境
2009年9月25日
大畠 明、伊藤 久弘
トヨタ自動車株式会社
2009年度第1回SICEプラントモデリング研究会
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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扱うモデルの範囲1. 制御システム開発時に用いるプラントモデルを対象とする。
2. 制御設計、適合(制御パラメータチュニング)、検証などに用いる。
3. 常微差分方程式や微差分代数方程式で扱えるモデルを対象とする。 Simulinkで扱える範囲と考えると分かり易いかも。 分布定数系が扱えない訳ではない
例)10分割の触媒モデルなど例)積層バッテリーを少数モード(時定数の違う)で記述
4. プラントモデルは、物理モデルと統計モデルを組み合わせたモデルと考える。
5. 物理・統計モデルの統合理論と統合環境が最終目標。 (モデル簡易化が重要な技術かも?)
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MBD Framework制御システム
開発活動
Model/Data Management
DatabaseModel/Data/Process/
Architecture/Schedule
ProcessManagement
RequirementManagement
Analysis &Methodologies
ModelExecution
Control Design
Calibration
Verification & Validation
Plant Modeling
Model/Data Management
DatabaseModel/Data/Process/
Architecture/Schedule
ProcessManagement
RequirementManagement
Analysis &Methodologies
ModelExecution
Control Design
Calibration
Verification & Validation
Plant Modeling サービスモデル/データ管理
ModelArchitecture
ModelArchitecture
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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ここでの用語の定義
1.制御対象モデル(プラントモデル):入力から出力(観測量と制御量)、および、外乱から出力までの関係を表現したもの。表やプログラムでもよい。
2.システム同定:プラントモデルを物理的知見や実験データに基づき決定すること!静的モデル決定や構造同定を含む。
3.集中定数系モデル:分布を少数のパラメータで表現したモデル。したがって、ここでは分布を無視したモデルとは捉えない。
4.物理モデル:関係する保存則を満たすモデル
5.統計モデル: 調整するパラメータを持つモデル
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物理・統計モデルの定義
統計モデル物理モデル
近似物理モデル
保存側を満たすモデル
Model
調整パラメータを持つモデル
目標とするモデル(最小次数・最小パラメータ数)
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目標に辿り着くアプローチ
統計モデル物理モデル
近似物理モデル
Model目標モデル
最初のモデル
A
B
A: 物理モデルを如何に簡易化し、統計モデルを組合わせるか?
B: 物理的知見をどのように加えるか?
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物理モデルの例
( )
mcatmm
mctmm
TRmTRmVpdtd
prpmmmdt
Vd
1111
,,
--
-=
þýü
îíì
-
-=
kk
kk
k
r
比熱比量スロットル弁通過空気
筒内流入空気量容積密度
:::::
k
r
t
cmm
mmV
空気のガス定数大気温度
吸気室内空気温度
:::
RTT
a
m
燃料噴射弁
スロットル弁
吸気室
空気流量計
質量保存:
エネルギー保存:
吸気脈動、伝熱など多くの現象が無視・簡略化されている。
保存則を満たす ≠ 実験と合う
簡易表現なので所詮合う訳がない!→ 統計モデルでの補正
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統計モデルの例
rpm
Pm
0
rpm
Pm
0
従来(全格子点)
DoEモデルパラメータ決定
(実験数低減)入力数が多い場合の効果はさらに大
テーブル作成
( )
++
++
++=
25
42
3
210
,
m
m
m
mc
P
PrpmrpmPrpm
prpmm
a
aa
aaa
は実験で決定,, 10 aa
基底関数としてRBFなども利用。
定常から非線形過渡にDoEを展開!
測定点
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非線形システム同定法の例
• Hammerstein-Wiener Model:
Input Nonlinearity
Linear ARX Model
Output Nonlinearity
u yw x
( ) ( )( )kufkw = ( ) ( )( )kxhky =( ) ( ) ( )( ) ( )
( ) ( )mkkkwnkx
kxkxkx
m
n
-++-++-++
-+-=
bbbaaa
1
11
1
0
21
• Volterra Series
自動車エンジン適合では,下記のモデル表現は一般的になった。
( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )NNn
NN
NN
n
n
nkukuku
nkukuku
nkukukuky
-++-++
-++-++
-++-++=
aaa
aaa
aaaa
1
1
1
10
22
221
220
1111000
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実験データへの適用例
時間[sec.]
HC
流量
[g/s
.]
時間[sec.]
HC
流量
[g/s
.]
《 HC瞬時流量 》
計測値[g]
予測
値[g
]
V6/3.5L始動時水温:25[deg.C]
予測値計測値《 累積HC量@2.0[sec.] 》
冷間HC流量モデル
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冷間始動HCの過渡モデル
燃料噴射量 fim燃料噴射時期 fit点火時期 saスロットル開度 ta
排出HC流量 HC
09288.0)10k(ta02531.0)10k(ta)10k(fim00229.0)10k(fim00609.0)10k(ta)10k(fit00083.0
)10k(fim)10k(fit00817.0)10k(fit00054.0)10k(ta)10k(sa00059.0)10k(fim)10k(sa00043.0)10k(fit)10(sa01828.0)10k(sa0039.0
)10k(ta00099.0)10k(fim00206.0)10k(fit013918.0)10k(sa016913.0)k(ta05124.0)k(ta)k(fit03198.0
)k(fit01101.0)k(ta)k(fit00525.0)k(fim)k(fit0162.0)k(fit03813.0)k(ta)k(sa00008.0)k(fim)k(sa0094.0)k(fit)k(sa05236.0)k(sa00206.0
)k(ta02281.0)k(fim01619.0)k(fit03331.0)k(sa05555.0)k(HC
22
22
222
2
+---------+----+--+
-----+-+-+---+-+
++++--+-+-
+-+=
k:time step(0.01sec./step)
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近似物理モデル
例)エンジンモデル
( )
( ) 統計モデル
:物理モデル
:322
1 awawaw
ww
++=
--=
I
TTTdtdI lfi
:負荷トルク,:エンジン正味トルク
:エンジン速度,慣性モーメント
le TTI w,:
プラントモデル
•本来、慣性モーメント I は定数であり、オリジナル物理 モデルの意味(I は定数)では、力学エネルギーも角運動量も保存されない。
•保存側を満たさない変更は各種考えられる。
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近似物理モデルの例 1
物理モデルは下記の式で表される。
( )
( ) p
Nmn
Ryuxgy
RcRuRxcuxfdtdx
C
Î=
ÎÎÎ=
,
,,,,
例1)
( )C
rn
r
NNnnRxWhere r
<<Î,
( )
( ) ( )( )uxgy
uxfwuxfw
wwuxfdt
dx
r
rNNr
Nrrr
,,,
,,,,
11
1
=++@
=
状態方程式近似や陰形式微分方程式の近似
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エンジンモデルの例
1p c_ L
6Co n n 1 0
5Co n n 8
4Co n n 7
3
Co n n 5
2Co n n 3
1Co n n 1
c yl5
c yl3
c yl1
M u x
Ato m sp h e r
Ato m sp h e r
Ato m sp h e r1
pc_L
6Conn10
5Conn8
4Conn7
3Conn5
2Conn3
1Conn1
cyl5
cyl3
cyl1
Mux
Atom spher
Atom spher
Atom spher
4
mt
3
st
2
pr
1
rps
1
Startor
pcRConn1
Conn4
Conn7
Conn3
Conn6
Conn9
right_bank
pc_LConn1
Conn5
Conn8
Conn3
Conn7
Conn10
left_bank
darea TH_fld
U_st TH_fl
Throttle_valve
st pr
Pres_sensor
Piston_Crankshaft
V_state
IN_ch
IN_port1
IN_port3
IN_port5
IN_port2
IN_port4
IN_port6
Intake_chamber
[pc_R]
[pc_L]
Atomspher
fl flow
Air_flow_sensor
1
darea
Atmosphere
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エンジンモデルの計算例
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20
50010001500
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20
50
100
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 20.0
1.0
2.0
time (s)
rpm
Intakepressure
(kPa)
筒内圧(MPa)
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0 10 20 400
20
40
60
80
100
120
時間 (s)
簡易モデル
実験データ
30
過渡モデルの簡易化例
吸気圧力
(kPa)
シミュレーションデータでの同定 → 実験データでの同定
(モデル簡易化の一手法) (実験検証)
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スロットル開度・吸気圧の近似モデル
( ) ( ) ( ){ } ( )( ) ( ){ } ( )
gqbbb
aaa
++++
++=+--
--
kkpkp
kpkpkpkp
3001.0
2002.0
1
312.0
224.0
11
( ) ( ) ( ) ( ){ } ( )( ) ( ) ( ){ } ( )( ) ( ) ( ){ }01
77
88
017
78
8
017
78
81
glgg
qbbbb
aaaa
+++++
+++++
++++=+
kpkpkp
kkpkpkp
kpkpkpkpkp
シミュレーションデータを用いた局所システム同定結果に平衡実現を適用し、局所低次元化線形モデルを大域化。
課題:パラメータ最小とする簡易式をどのように求めるか?
( ) ( ) :時間:スロットル開度:吸気圧 kkkp q
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近似物理モデルの例 2例2)
( ) ( )( )( )( ) ( ) simulatedrrmeasured
simulatedrmeasured
simulatedrmeasured
Nrrr
yuxerruxerrytypeyuxerrytype
yuxerrytypewwuxfuxerr
,,:3,:2,:1
,,,,,
21
1
+=+=
=»
例3)
例1)、例2)と例3)の組み合わせも可能
( )nrr wwuxfC ,,,, 1 =モデルパラメータを状態の関数にする
誤差関数の導入
(エンジンの慣性モーメントをエンジン速度の関数とするなど)
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誤差関数の概念
元のモデル
実験データ 補正されたモデル
input x (vector)
OUPUT y
Table points
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定常モデルへの誤差関数の適用例
( ) ( )( )XfXfXerr
actual
model=
Air Charge Estimation Error [%}
Num
ber
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-45~
-40
-40~
-35
-35~
-30
-30~
-25
-25~
-20
-20~
-15
-15~
-10
-10~
-5
-5~
00~
5
5~10
10~
15
15~
20
20~
25
25~
30
Air Charge Estimation [%]
Num
ber
物理モデル
Air Charge Estimation Error [%}-40
4
8
12
16
-30 -20 -10 0 10 20 300
Num
ber
-40 -30 -20 -10 0 10 20 30
4
8
12
16
0
Air Charge Estimation Error [%}
Num
ber
-40 -30 -20 -10 0 10 20 30
4
8
12
16
0
2次のテーラ展開
物理・統計モデル統合 モデル誤差を統計モデルで修正
()吸気弁開弁時期吸気弁リフト
吸気圧エンジン速度吸気流量=
,,,f=
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報告要旨
1. ここでの言葉の定義
2. 扱うモデルの範囲
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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制御対象モデリングの問題物理モデルは限られた範囲でしか十分な精度が得られず、想定される運転領域全体の精度は統計モデルに敵わない。
error
The number of experiments used in the model development
Polynomial modelworse
better
Traditional physical modeling
想定される全運転条件をカバーする必要がある。
( )2å -= modelexperimenterror
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物理モデルの課題のまとめ
1. 重要な現象を落とす。精度が不十分。繰り返しが多い。 (修正を繰り返しモデルが複雑化→誰も物理モデルを信じない)
2. タイムリーに開発側にモデルを提供できない。
(モデルが完成したときは開発は終わっている)
3. システムを構成するサブモデルの品質が人に依存し、全体の整合が取れない。理解し難い。再利用ができない。
1. モデリング手法の形式化2. モデリングプロセスの共有3. モデルアーキテクチャーの共有4. 統計モデルとの統合5. ツールサポートの促進
対応策
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統計モデルに関する誤解
1. 原理原則に基づいていない。 → 関数近似理論(項を増やせば求める関数に収束)、 統計理論に基づいている。逆に、物理モデルは試
行錯誤を繰り返しても収束する保証がない。統計モデルの方が理論的にはしっかりしている。
2. フィッティングした条件しか成り立たず信頼性がない。 → 全ての可能性のある運転条件をカバーするように
実験計画するのが基本なので、この批判は当たら ない(カバーするための方法論は確立していない)。
3. 新しいシステムには適用できない。 → 企業活動は継続しており、参照できるデータがある
場合が多い。適用でないとする根拠は乏しい。
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統計モデルの課題のまとめ1. 実験条件が的確ならば、必要な現象がデータに反映している。
(可能性のある運転条件をカバーするための実験数が膨大。)
2. タイムリーにモデルが開発できるかは実験可否に依存する。実験が可能であれば、タイムリーにモデルを供給できる可能性大。
3. 非線形同定は、特定のクラスに適用できる方法論として確立されている。基底関数近似は、変数間の関係が失われる(パラメータ数の増加→実験データ数の増大)。
1. モデリング手法の形式化2. モデリングプロセスの共有3. モデルアーキテクチャーの共有4. 物理モデル利用による実験数削減5. ツールサポートの促進
対応策
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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モデル流通
部品サプライヤーA
OEM
部署a 部署b 部署c
部品サプライヤーB 部品サプライヤーC
部品モデル1 部品モデル2 部品モデル3
部品モデル4 部品モデル5 部品モデル6
システムモデル
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システムとコンポーネントモデリング
System Modeling Environment
Component ModelingEnvironment
Model/Data/Requirement/Process/Physical law
Management Environment
コンポーネントをアッセンブルするだけでは、システムモデル精度は保証できない。システム全体を調整する機構が必要である。
注)
Services
Static Modeling Environment
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プラントモデリング環境
Model Simplification
System Modeling Environment
Statistical Modeling Environment
Integration of Physical and Statistical models
Physical Model Optimization
Model/Data/Requirement/Process
Management
3D Sim. HLMT Physical Law Library
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Combined Physical Domains
Mechanical domain
Electric domain
Motor
Bridge between domains(current general tool)
Fully combined physical domains(required tool)
Piston
pressure Heattransfer
Force, Velocity
Chemical reaction
Heattransfer
Desired modelingSeparated physical domains
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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モデリング手順
component
system
component
system
system
component
component
構成要素分解
相互作用の記述
式の集約
拘束の記述
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HLMD
[ ]Tmolculesofnumbermomentumenergymassquantityconserved
speedgeneratedrateflowoutletrateflowinletdt
quantityconservedd
,,,,=
+-=å å
generatedInlet flow Outlet flowelement
elementelement
element
system
HLMD: 保存則によるモデル要素挙動の記述
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拘束の記述
elementelement
HLMD: 保存則によるモデル要素挙動の記述
constraints
baba yyxx == ,リンクa
リンクb
例)
例)
既燃ガス 未燃ガス 0, VVVpp baba =+=
拘束式の例
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HLMDの基本式
モデル は下記のように表される。S~
( )
( )( )
( )( )
( )ïïï
î
ïïï
í
ì
===
==
=
S
形状の定義
保存量流量の定義
拘束
中間変数の定義
保存則の定義
:0~,~~:0~,~~:0~,~~:,~,~~~:,~~
~,~,~,~,~~
XEXEe
XEheXEgX
VefdtEd
hgf
jf
jf
(関数の可能性有り)中間変数
保存量流量保存量
PropertyRVRX
ReREqp
ln
::~::~ ~
ÎÎ
ÎÎ
~ は状態の冗長性があることを示す。
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HLMDの目的
物理的に正しいモデルの導出
物理的意味が分かり易い記述
複合物理領域モデルを同様に扱える
物理モデリングの形式化
自然なPartitioning
フレキシブルなモデル要素と接続の変更
HLMD: High Level Model Description
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7.まとめ
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High Level Modeling Tool (HLMT)
HLMD 微分代数方程式 数値計算可能な式
数式処理で簡易な式に変換
シミュレーション
• GUI Support• モデル定義• 変数定義• 物理法則定義• モデルExport• ライブラリー登録
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GUIモデリングのパラダイム
モデル要素のアッセンブルパラダイム
mass
2m
spring damper
力学モデルのモデル部品要素の例
1m
非因果的モデリングの例
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因果的モデリングの定義因果的モデリング:入出力が定義されたモデリング
従来ツールの都合により、物理法則とは無関係な制約がモデリングに課せられるていた。
Output z1
Input uy1Output y
Input uz1
y = uz1
Input uy2
Input uz2Output z2
接続は計算順序を暗に示す
因果的モデリング
モデル要素 A
モデル要素 B
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非因果的モデリングの定義非因果的モデリング:入出力を定義しないモデリング
M Fs1
M1s1F x+
-
K L+-
因果的モデリングでは入出力でモデルが変わる → 物理モデリングは非因果的モデリング
因果的モデリング 望ましいモデリング
同じ構成要素には同じモデルを利用
FSpring
xF++
LK1
Spring
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Data Flow Mechanism
s1
s1
-- xm1
d
kl+-
Data Flow Machineのモデル要素例
+-
ks1
integratorgainsum
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232
731
12
612
11
yuyu
yuyulu
=====
57
6
56
45
34
yuyxyuyuyu
=====
因果モデルの記述と式生成
結線情報モデル要素の信号伝達情報
44
32313
22
12111
1 um
y
uuyuky
uuy
=
--==
+-=
77
66
55
udy
udt
dy
udt
dy
=
=
=
s1
s1
-- xm1
d
kl+-
1 2 3
4 5 6
7
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因果モデルの実行
( )( )
( ){ }
( ){ }
6
57
56
655
674
673
62
61
1
1
yxydy
ydt
dy
ylkydmdt
dy
ylkym
y
ylkyyylky
yly
==
=
-+-=
-+-=
---=-=
-=( ){ }
( )( )( ){ }
úúúúúúúú
û
ù
êêêêêêêê
ë
é
=
-+-
-----
=
úúúúúúúú
û
ù
êêêêêêêê
ë
é
úú
û
ù
êê
ë
é -+-=úû
ùêë
é
6
5
65
67
6
6
7
4
3
2
1
5
65
6
5
1
1
yyd
ylkydm
ylkyylk
yl
xyyyyy
y
ylkydmy
ydtd
導出された常微分方程式
生成された式を統合しODE (Ordinal Differential Equation)を数値計算で解き、シミュレーションを実行。
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因果的モデリングの問題点
( ) umkxf
mx
xdtdx
+-=
=
11
1
1
s1
+- xm1
( )f
ku
1x
これまでのData flow Machineは代数ループを扱えない。これは微分代数方程式(DAE)が扱えないことに起因する。
代数ループ(algebraic loop)
代数微分方程式
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出力Portの結線
( )
( )( ) ( ) 0
,
2211 =-=
=
xhxhxgy
uxfdtdx
úû
ùêë
é=
2
1
yy
yúû
ùêë
é=
2
1
uu
u
( )
( )( )111
111
1111 ,
xhzxgy
uxfdtdx
==
=
( )
( )( )22
22
2222 ,
xhzxgy
uxfdt
dx
==
=
1u
2u
1y
2y
1z
2z= 21 zz =
DAE
ODE
出力の結線はDAEを導く
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モデリングにおける拘束の例
gm
v
0 xx
L
yxT
ïïïïïï
î
ïïïïïï
í
ì
=+
--=
-=
=
=
222 Lxx
gmxLT
dtdv
m
xLT
dtdvm
dtdx
v
dtdxv
yx
yy
xx
yy
xx
拘束式
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一般的化表現
問題 : 代数方程式を含む微分方程式の解法
( )
( )
hnn
nnmn
RRh
RxRxxx
xRuRx
xh
uxfdtdx
®
ÎÎúû
ùêë
é=ÎÎ
=
=
1
21
:
,,,,
,0
,
212
1
2
ここで
DAE: Differential Algebraic Equation
これまでのData Flow MachineはDAEソルバを持たない。
![Page 52: 望ましい制御対象モデリング (プラントモデリン …...ここでの用語の定義 1.制御対象モデル(プラントモデル): 入力から出力(観測量と制御量)、および、外乱から出](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022041704/5e43609531979e3c7c651086/html5/thumbnails/52.jpg)
望ましい物理モデリングの基本要素
保存則記述
任意なポート位置
拘束記述(Port変数による等号を含む)
DAE solver
数式処理
( )
( )( ) 0
,
==
=
xhxgy
uxfdtdx
yu
System 1 System 2
Constraints
å=
=n
iie
dtdE
1
1e
2e
3eE
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物理モデリングツールの問題
mass
2m
spring damper
1m
熱が発生
慣性が無視できない
静電力を受ける
流体からの力を受ける
伝熱
ジョイントによる結合
既存モデル部品ではカバーできない Libraryが破綻!
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Plant Modeling Toolの進展
要素分解
物理モデリングツール
実装
物理モデリング
要求分析
既存非因果的ツール
DAEソルバ
数式処理
積分アルゴリズム
数値計算アルゴリズム
物理法則記述
因果解析
HLMTData Flow Machine
コーディング
W/LINPAKコーディング
Port配置・接
続
拘束記述
問題解析
: Human effort : Graphical support : Automated support
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報告要旨
1. 扱うモデルの範囲
2. ここでの用語の定義
3. 現状の問題
4. 望ましいプラントモデリング環境
5. 物理モデル記述(HLMD)
6. 物理モデリングツール(HLMT)
7. まとめ
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まとめ
1.エンジン適合領域では非線形定常モデル(DoE or MBC)が展開され、過渡モデルに向かっている。
2.従来の物理モデリングではタイムリーにモデル開発ができない。統計モデルの実験工数低減手段として物理モデル利用を考える。
3.望ましいプラントモデリング環境を紹介した。 ① 物理・統計モデルの明確な定義を行った。
② 目標モデルは物理・統計モデルを統合したモデル。
③ 混合物理領域モデリングが必要。
④ 保存則に基づく物理モデル記述を提唱(HLMD)
⑤ HLMDから数値計算可能な式の生成(HLMT)