使用 MATLAB 和 Simulink,您可以通过创建基于 AI 的降阶模型 (ROM) 对电子元件的复杂行为进行建模并提高仿真速度。您可以为电机、电池、电力变换器、能源管理系统、电动汽车和电网系统创建、训练和测试基于 AI 的虚拟传感器与控制策略。MATLAB 和 Simulink 可通过集成基于 AI 的能源预测以及采用基于 AI 的预测性维护来帮助您确保电气系统的安全高效运行。
使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape,您可以监控资产状况并估计其剩余使用寿命,从而最大限度地减少计划外停机时间,降低运营成本,并确保电力系统的可靠性和安全性。
- 使用 Simscape Electrical 构建基于物理的电气系统模型,注入故障,并运行仿真以生成用于训练预测性维护模型的合成数据
- 使用诊断特征设计器对特征进行提取、可视化和排序,以设计用于监控电力系统健康状态的状态指标
- 使用预置的 AI 模型(如分类、回归和时间序列模型)确定故障的根本原因并预测故障时间
尝试示例
尝试示例
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MATLAB 和 Simulink 帮助您采用基于 AI 的复杂、非线性、多输入多输出系统的高性能控制。这些控制几乎不需要事先了解被控对象的物理知识。您可以:
- 在 Simulink 基于仿真环境训练 AI 控制算法
- 通过并行运行仿真加速训练
- 请参考工具箱示例了解设计参数的迭代调节
- 将经过训练的模型直接集成到 Simulink 中进行基于仿真的验证