실험 계획

基于模型的标定工具箱™를사용하면실험계획을바탕으로테스트계획을설계할수있습니다。실험계획은사용자의시스템응답를결정하는데필요한테스트만수행할수있으므로테스트시간을단축하는방법론입니다。본工具箱는공간채움설계,최적설계,클래식설계를비롯해수많은검증된실험계획을제공합니다。

엔진성능최적화

基于模型的标定工具箱의MBC优化앱을사용하면스파크점화,연료분사,흡기및배기밸브타이밍등엔진기능을제어하는룩업테이블에대한최적의캘리브레이션을생성할수있습니다。이특성들을캘리브레이션하려면보통엔진성능,경제적요소,신뢰도및배기문제간의상반관계를고려해야합니다。다음을수행할수있습니다。

• 여러설계목간의절충결정
• 복수의목적을갖는제약조건이적용된최적화수행
• 전형적，드라이브사이클을바탕으로가중치가적용된최적화수행
• 캘리브레이션을etas印加및ati vision으로내보내기

견，전기모터의성능최적화

견전기모터는차량전동화에서핵심적역할을합니다。MBC를전기모터제어보정에적용하면모터제어엔지니어는최적의토크와약계자제어를달성하고토크및속도범위전체에서전기모터의효율을극대화할수있습니다。다음과같은작업을수행할수있습니다。

• 다양한토크및속도동작점에서쇄교자속곡면피팅
• Id /iq전류와속도를기반으로전기모터코어손실모델피팅
• Dc버스전압과플럭스테이블을이용하여토크-속도포락선생성
• 전기모터의효율을극대화하는id/iq약계자제어룩업테이블생성

다중작동모드를갖는시스템최적화

복잡한캘리브레이션문제에는다양한테이블영역에대해서로다른최적화가필요할수있습니다。Table-filling마법사로기존의테이블값을보간하여다중최적화결과로부터테이블값을점증적으로입력할수있습니다。서로다른작동모드하의시스템응답을나타내는여러모델을결합할수도있습니다。이때목표는모든모드에대해단일테이블을채우거나각모드에대해테이블을채우는것이됩니다。

추정기기능캘리브레이션

제어기소프트웨어에는엔진토크,에어체인지와같이프로덕션에서측정하기어렵거나비용이많이드는상태를추정하기위한기능이포함되는경우가많습니다。MBC优化앱을사용하면动态仿真模块^®블록다이어그램으로추정기특징을그래픽방식으로설명하고,이들특징에대해룩업테이블을채운다음,측정된데이터로부터도출한경험적모델과추정기를비교할수있습니다。