Simulink Design Optimization™提供了用于分析和调优模型参数的函数、交互工具和块。您可以确定模型的灵敏度，使模型适合测试数据，并调整它以满足需求。使用像蒙特卡洛模拟和实验设计这样的技术，您可以探索您的设计空间并计算参数对模型行为的影响。
Simulink Design Optimization帮助您提高模型精度。您可以对测试数据进行预处理，自动估计模型参数，如摩擦和气动系数，并验证估计结果。
为了改善系统设计特性，如响应时间、带宽和能耗，您可以联合优化物理设备参数和算法或控制器增益。这些参数可以调整以满足时域和频域的要求，如超调量和相位裕度，以及自定义要求。
开始:
参数估计量的应用
交互式地导入和预处理您的测量数据，选择模型参数进行估计，执行估计，并比较和验证估计结果。您可以从应用程序中生成MATLAB代码来自动化整个过程。
配置选项
选择从各种衍生和全局优化求解器。您还可以使用并行计算工具箱™设置参数范围、在稳定运行点初始化模型和加速参数估计过程。
数字双调优
自动更新已部署的数字孪生模型的参数，以匹配当前资产状况。使用Simulink Compiler™部署参数估计工作流。
响应优化器的应用
交互式设置和运行优化问题来调优Simulink模型参数。您可以图形化地指定多个设计需求，选择要优化的模型参数，并从应用程序生成MATLAB代码，以自动化整个过程。
设计要求及限制
选择时间和频域要求，如阶跃响应特性、要跟踪的参考信号和波德幅度边界。针对频域要求，利用Simulink控制设计对模型进行线性化。您还可以定义自定义需求和约束。
配置选项
通过考虑模型参数中的不确定性来提高设计的鲁棒性。您可以选择优化求解器、设置参数范围、在稳态运行点初始化模型，并使用并行计算工具箱™加速响应优化过程。
查找表
为增益计划控制器等应用程序调优查找表。可以对查找表值施加单调性和平滑性等约束。使用自适应查找表解决校准问题。
利用测试数据近似发动机容积效率曲面的自适应查找表。
敏感性分析应用
通过抽样概率分布交互创建一组参数值并执行全局敏感性分析。可视化和分析结果，以确定关键的模型参数。从应用程序中生成MATLAB代码以实现过程的自动化。
电路模型的灵敏度分析与蒙特卡罗模拟。
设计空间探索
使用蒙特卡洛模拟和实验设计分析模型的设计空间。这可以让您检查设计的健壮性，并确定关键模型参数对成本函数和设计要求的影响。
优化的性能改进
通过可视化您的灵敏度分析结果，直接从灵敏度分析器应用程序中选择可以作为参数估计器和响应优化器应用程序会话的良好初始条件的参数值。
产品资源:
您也可以从以下列表中选择网站: