Moving Media Simulink

Sugeno-Type Inference Fuzzy Il processo fuzzy weve riferendosi alla finora è noto come metodo di Mamdanis sfocata inferenza, la metodologia più comune. In questa sezione, si discute la cosiddetta Sugeno, o Takagi-Sugeno-Kang, il metodo di fuzzy. Introdotta nel 1985 Sug85, è simile al metodo Mamdani sotto molti aspetti. Le prime due parti del processo fuzzy, fuzzificatori ingressi e applicando l'operatore fuzzy, sono esattamente gli stessi. La differenza principale tra Mamdani e Sugeno è che le funzioni di appartenenza di uscita Sugeno sono lineare o costante. Una regola tipica in un modello Fuzzy Sugeno ha la forma Se l'ingresso 1 x e y Ingresso 2. poi uscita è z ascia da C per un modello di Sugeno di ordine zero, il livello di uscita z è una costante (ab 0). Il livello di uscita z i di ogni regola è ponderato con la forza di tiro w i della regola. Ad esempio, per un AND regola con ingresso 1 x e y Ingresso 2, la forza di cottura è dove F 1,2 (.) Sono le funzioni di appartenenza per gli ingressi 1 e 2. L'output finale del sistema è la media ponderata di tutti le uscite della regola, calcolate come regola Sugeno opera come mostrato nella figura seguente. La figura sopra mostra il modello di ribaltamento Fuzzy sviluppato in precedenti sezioni di questo manuale adattati per essere utilizzati come sistema di Sugeno. Fortunatamente, è frequente il caso che le funzioni di uscita singoletto sono completamente sufficiente per le esigenze di un determinato problema. Come esempio, il tippersg. fis sistema è la rappresentazione Sugeno tipo del modello ribaltamento ormai familiare. Se si carica il sistema e tracciare la sua superficie di uscita, si vedrà che è quasi lo stesso del sistema Mamdani weve stato a guardare. Il modo più semplice di visualizzare i sistemi Sugeno primo ordine è quello di pensare di ogni regola a definire la posizione di un Singleton in movimento. Cioè, i picchi di uscita singleton possono muoversi in modo lineare nell'arco di uscita, a seconda di ciò l'ingresso è. Questo tende anche a rendere la notazione sistema molto compatto ed efficiente. modelli sfocate ordine superiore Sugeno sono possibili, ma introducono complessità significativa con poco merito evidente. modelli sfocate Sugeno la cui produzione appartenenza funzioni sono maggiori di primo ordine non sono supportati dalla Toolbox Fuzzy Logic. A causa della dipendenza lineare di ogni regola sulle variabili di input di un sistema, il metodo Sugeno è ideale per agire come un supervisore interpolatore di più controllori lineari che devono essere applicate, rispettivamente, alle diverse condizioni di funzionamento di un sistema non lineare dinamico. Ad esempio, le prestazioni di un aereo può cambiare drasticamente con l'altitudine e numero di Mach. regolatori lineari, anche se facile da calcolare e ben si adatta a qualsiasi condizione di volo, devono essere aggiornati regolarmente e senza intoppi per tenere il passo con lo stato mutevole del veicolo volo. Un sistema fuzzy Sugeno è estremamente adatto al compito di interpolazione senza problemi guadagni lineari che si sarebbero applicate attraverso lo spazio di ingresso proprio uno scheduler guadagno naturale ed efficace. Allo stesso modo, un sistema di Sugeno è adatto per la modellazione di sistemi non lineari interpolando tra più modelli lineari. Costruire il proprio Fuzzy Simulink ModelsUser Case Study: Maplesoftrsquos batteria Modeling soluzione aiuta ad aumentare la sicurezza e ridurre i costi, Set-Up Time in HIL testare l'uso di batterie ricaricabili nei prodotti di consumo, applicazioni aziendali e sistemi industriali continua a crescere in modo sostanziale. Il mercato globale per tutte le batterie raggiungerà quasi 74 miliardi di quest'anno, e le batterie ricaricabili rappresenterà quasi il 82 di quello, o 60 miliardi, secondo il ricercatore di mercato di Frost Sullivan amp. La crescita come questo significa diverse cose. In primo luogo, le grandi aziende si sono mosse o si stanno spostando verso il mercato, progettando e offrendo prodotti che vanno dai dispositivi palmari ai grandi sistemi di back-up di potenza. In secondo luogo, come i sistemi diventano più grandi, tecnologie per le batterie devono corrispondere le sfide tecniche di aumentare la capacità delle cellule, stabilità termica, estensione della vita e lo smaltimento. Incontro con il monitoraggio sfide tecniche e di controllo array di celle più grandi attraverso sistemi di gestione della batteria (BMS) aiuta a ridurre al minimo i tempi di ricarica e massimizzare l'efficienza e la durata della batteria. Progettazione e sperimentazione di un sofisticato BMS può pongono sfide, tuttavia, come è stato scoperto da uno dei maggiori produttori di prodotti elettronici in tutto il mondo. Thatrsquos il motivo per cui di recente invocata Maplesoft e ControlWorks Inc. in tempo reale di sistemi di prova integratore con profonda esperienza di sviluppo di test BMS stand, per sviluppare un (HIL) sistema di test hardware-in-the-loop per la BMS in una delle loro grandi dimensioni Energy Storage System (ESS) prodotti. Il modello di MapleSim della batteria agli ioni di litio è stato scelto per la sua comprovata capacità di raggiungere prestazioni in tempo reale. Gli strumenti di generazione di codice e compilazione sono molto facile da usare, rendendo l'integrazione del modello nel sistema HIL molto veloce e conveniente. Questo, più il sostegno allo sviluppo eccellente che abbiamo ricevuto da Maplesoftrsquos Engineering Solutions team ha fatto questo un progetto molto liscia. - Kenny Lee. PhD, Direttore del Centro di Ricerca Automotive Electronics, Inc. ControlWorks una soluzione attraente a queste sfide di test è quello di utilizzare batterie virtuali - modelli matematici di batterie che sono in grado di visualizzare lo stesso comportamento dinamico come quelli reali - per la prova fase iniziale di BMS. non solo hanno questi modelli dimostrato di essere estremamente preciso, sono computazionalmente efficiente e sono in grado di raggiungere l'esecuzione necessaria per fornire prestazioni in tempo reale per le batterie che contengono centinaia di cellule su piattaforme real-time. La tecnica di modellazione della batteria impiegata da Maplesoft utilizza una tecnica di discretizzazione parziale equazione differenziale (PDE) per semplificare il modello di un insieme di equazioni differenziali ordinarie (ODE) che possono essere facilmente risolti con gli strumenti a livello di sistema, come MapleSim. Le avanzate funzioni di ottimizzazione del modello di MapleSim permettono anche il codice risultante di essere molto veloce e in grado di funzionare in tempo reale. I modelli di batteria risultanti possono anche essere impiegati nella previsione dei tassi chargedischarge, stato di carica (SOC), la generazione di calore e lo stato di salute (SOH) attraverso una vasta gamma di cicli di carico all'interno del complesso, modelli di sistema multi-dominio. Questo approccio fornisce le prestazioni necessarie per gli studi a livello di sistema con una perdita minima nel modello di fedeltà. L'utente può anche consentire perdita di energia attraverso il calore, rendendo questi modelli utile per eseguire studi termici per determinare le dimensioni dei componenti in sistemi di raffreddamento per gestire temperatura della batteria. Non attentamente controllando la temperatura può portare ad una riduzione della vita operativa o, in casi estremi, la distruzione o addirittura esplosione a causa di instabilità termica, un problema comune a molti sistemi alimentati a batteria. Modello Struttura per questa applicazione Ai fini di questo progetto di sviluppo del sistema di test ESS, i requisiti fondamentali per il modello della batteria sono stati: Fino a 144 celle polimeriche agli ioni di litio per prove di BMS dei prodotti clientrsquos ESS Facilità di configurazione per le diverse esigenze (parallelseries reti) Diversi sensori per cella (corrente, tensione, SoC, SoH) Variazione della chimica make-up a causa di produzione tolleranze Fault-inserimento su ogni cella (circuito aperto, corto circuito) Capacità di eseguire in tempo reale (bersaglio di esecuzione in tempo budget di 1 ms) nel caso di sistemi di accumulo di energia, come in questo esempio, ogni batteria ESS è fatta di diversi ldquostacksrdquo che, a loro volta, contengono diverse celle. Il modello di MapleSim segue questa struttura con ciascuna cella un sottosistema comune completamente parametrizzato. Ogni cella può anche essere commutata in circuito aperto utilizzando parametri logici. Il modello pila è fatta di 18 sottosistemi di celle collegate in parallelo o serie, a seconda della necessità. I segnali di ingresso sono previste per la carica d'equilibrio dal BMS. I segnali di uscita sono previsti torna alla BMS per monitorare le condizioni del pacco (tensione di alimentazione, SoC e SoH). Infine, la piena ESS è costituito da molte pile con segnali IO alimentati da e verso il BMS. La calibrazione del modello e Validazione Gran parte della accuratezza di questo modello dipende da parametri sperimentalmente derivati, determinata dai risultati dei test chargedischarge. progettisti hanno stabilito che qualsiasi deviazione in termini di prestazioni a causa di variazioni di produzione necessari per essere inclusi al fine di testare la capacità di carico-bilanciamento della BMS. Invece di testare ogni cellula, ingegneri invocato varianti casuali generati dalla distribuzione statistica determinata dai risultati del test chargedischarge su 48 cellule. Questo è stato applicato a tutti i 144 cellule e poi confrontato con i reali risultati del test. La varianza massimo della tensione dai dati sperimentali era 14mV, mentre dalla simulazione era 13mV, accettabile ai fini di questo progetto. Maplesoft e ControlWorks Inc. ingegneri anche determinato la risposta media delle cellule con lo strumento dei parametri di stima fornita con la libreria batteria MapleSim. Questo utilizza tecniche di ottimizzazione per determinare i valori dei parametri di cella di reazione che offrano la ldquofitrdquo vicina ai risultati sperimentali. Questa risposta è stato poi convalidato contro dati di risposta provenienti da altre cellule per assicurare una stretta stima del modello risultante. comportamento SoH stato implementato come una tabella di look-up sulla base dei risultati sperimentali. Il modello determina la capacità e la resistenza interna in base al numero di cicli chargedischarge e profondità di scarica (DOD) dalla ricerca. Infine, il modello è stato convertito in ANSI-C attraverso il connettore MapleSim, producendo un S-Function del modello batteria che può essere testato per prestazioni e precisione con un risolutore a passo fisso su un computer desktop in MATLABSimulink reg prima di spostarlo ad un piattaforma in tempo reale. Il solutore più semplice è stato utilizzato e la panchina prestazioni ha dimostrato che il tempo medio di esecuzione è di circa 20 volte più veloce del tempo reale, che occupa 5.5 del bilancio ora di sistema in tempo reale. Questo dimostra che il modello batteria può essere scalata facilmente fino, se necessario. Il risultato finale era un modello di batteria in grado di essere configurato per rappresentare una pila di fino a 144 cellule che possono essere collegati in qualsiasi combinazione di reti parallele e in serie. modalità di guasto sono stati anche incorporato come singole cellule cortocircuito o di apertura, oltre a riprendere variazioni nella capacità di carica da cellula a cellula, e la degradazione della capacità durante la vita delle cellule. La stazione di collaudo finale BMS fornisce gli ingegneri clientrsquos con la possibilità di configurare il modello di batteria (numero di cellule, seriesparallel, ecc) e applicare una serie di test per esso. L'ingegnere può tornare al modello di MapleSim in qualsiasi momento per apportare le modifiche necessarie alla configurazione del modello, e quindi generare il modello da utilizzare sulla piattaforma in tempo reale. In questo sistema, il software in tempo reale è nazionale Instrumentsrsquo VeriStandtrade, alla guida di un sistema in tempo reale PXI. Il connettore MapleSim per NI VeriStandtrade automatizza il processo di integrazione del modello, consentendo al tecnico di produrre il modello in tempo reale in modo rapido e affidabile. Il sistema ControlWorks Inc. integra anche la piattaforma in tempo reale, elaborazione del segnale, strumenti di fault-inserimento e protocolli di comunicazione standard (CANbus per il settore automotive, Modbus per applicazioni industriali), consentendo al tecnico di eseguire il BMS attraverso una serie di test sul modello della batteria , tra cui corrente costante (CC) e cicli chargedischarge tensione costante (CCCV), così come il potere costante (CP) e costante cicli di scarica di resistenza (CR). ldquoWe stati lieti di essere in grado di collaborare con Maplesoft su questo progetto, rdquo, ha detto Kenny Lee, PhD, Direttore del Centro di Ricerca Automotive Electronics, Inc. ControlWorks uso ldquoThe di modelli di batteria, in questo caso ha dimostrato di essere una valida alternativa all'uso di batterie reali, rdquo, ha aggiunto. automazione dei test e la simulazione è fondamentale in fase di test a livello di sistema, dando il tempo e il costo di analisi dei guasti, la pressione costante sviluppo, spese di prove ripetute, e tempi di set-up lunghi tutto da affrontare. ldquoThe uso di alta fedeltà, modelli di batteria pronti consente al tecnico di evitare i rischi di danni alle batterie, insieme ai costi successivi, durante il test e ottimizzare la progettazione BMS in un ambiente carico vicino-alla-realtà, rdquo, ha detto Paul Goossens , Maplesoft VP of Engineering Solutions. L'utilizzo della tecnologia delle batterie virtuale nella progettazione di sistemi di test in grado di facilitare lo sviluppo di prodotti migliori, ridurre i rischi di progetto, e ottenere prodotti sul mercato faster. Raspberry Pi 2 - Modello B v1.2 - ARM Cortex-A53 con 1G di RAM Descrizione Descrizione - Didn39t pensa che il Raspberry Pi poteva andare meglio You39re in una grande sorpresa il Raspberry Pi 2 Modello B è fuori e it39s sorprendente, con un processore quad-core ARM Cortex-A53 aggiornato, dual core VideoCore IV Multimedia coprocessore, e un gigabyte pieno di RAM, questo computer tascabile è spostato dall'essere un 39toy39 ad un vero e proprio PC desktop il primo aggiornamento è stata una mossa dalla BCM2835 (single core ARMv6) a BCM2836 (quad-core ARMv7). It39s ultimo grande aggiornamento è dalla BCM2836 a BCM2837 (ARM Cortex-A53). L'aggiornamento di tipi di processori significa vedrete aumento 2x le prestazioni solo su un solo processore di aggiornamento. Per il software in grado di sfruttare i processori multiple-core, ci si può aspettare prestazioni 4 volte, in media, e per il codice veramente multi-thread-friendly, fino a 7.5x aumento della velocità That39s nemmeno tenendo conto della 1 giga di RAM, che sarà migliorare notevolmente i giochi e le prestazioni del browser web più bene di tutti, il Pi 2 mantiene la stessa forma, connettori e fori di montaggio come il Raspberry Pi B. Ciò significa che tutti i cappelli e le altre schede figlie plug-in funzionano bene. 99 dei casi e accessori saranno pienamente compatibili con entrambe le versioni Si prega di notare: il processore è completamente cambiato sul nuovo Raspberry Pi 2 v1.2, invece di un chip di core ARM v6 (arm6l) o ARM v7, il BCM2836 è stato aggiornato a un BCM2837 (ARM Cortex-A53) di base. Tuttavia, le immagini SD card Raspberry Pi esistenti potrebbero non funzionare perché il firmware e kernel deve essere recompiledadapted per il nuovo processore. Se si dispone di un Raspberry Pi 2, e si sta cercando di aggiornare la scheda SD esistente, è necessario aggiornare l'installazione. Per fare questo, accedere al proprio Pi 1 e ad una console o il tipo di terminale in sudo apt-get upgrade per eseguire la procedura di aggiornamento. You39ll bisogno del vostro Pi di essere su Internet per fare questo. Una volta aggiornato, la scheda funziona su entrambi i computer Pi Pi 1 e 2. In caso di binari precompilati che si sta scaricando, quelli potrebbe essere necessario aggiornare anche, al fine di sfruttare l'aumento di velocità. Tutto ciò in cui si ha accesso al codice sorgente può essere ricompilato e dovrebbe funzionare bene. Si prega di notare: Alcune schede sono fatte nel Regno Unito, alcuni in Cina. NON SAPPIAMO IN ANTICIPO che quelli che si possono ricevere Dettagli tecnici Possiamo anche suggerire. Possiamo anche suggerire. - Distributori Raspberry Pi 2 - Modello B v1.2 - ARM Cortex-A53 con 1G di RAM