ASCMO-MOCA (Model Calibration)
ETAS ASCMO-MOCA erlaubt die Optimierung von Parametern in physikalisch motivierten Modellen, wie sie beispielsweise im Steuergeräte- und Simulationsumfeld verwendet werden. Dazu ist es möglich, verschiedene Strecken- und Reglermodelle einzuladen, anzubinden oder nachzubilden. Des Weiteren können Messdaten eingelesen, Modellparameter importiert beziehungsweise exportiert sowie Optimieraufgaben definiert werden. ASCMO-MOCA bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Visualisierung und Analyse sowohl der Daten als auch der verwendeten Modelle. Leistungsfähige Algorithmen sind in der Lage, eine große Zahl an freien Parametern unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen wie Glattheit oder Monotonie gleichzeitig zu optimieren.
Eine weitverbreitete Anwendung von ASCMO-MOCA besteht in der Optimierung der Vorhersagegüte von Steuergerätemodellen (virtuelle Sensoren) für beispielsweise Drehmoment oder Abgastemperatur. Das bedeutet, dass die Abweichung der Modellvorhersage gegenüber einer realen Messung vom Motorprüfstand oder dem Fahrzeug für alle Messpunkte minimiert wird.
Eine weitere Anwendung liegt in der Optimierung der Emissionen und des Kraftstoffverbrauchs komplexer Verbrennungsmotoren in dynamischen/transienten Fahrzyklen. Dazu ist die Koppelung von klassischen ASCMO-datenbasierten Modellen mit Teilen der Steuergerätesoftware nötig. Genau diese Verbindung und gemeinsame Optimierung von unterschiedlichen Teilkomponenten ist in ASCMO-MOCA einfach möglich.
Da die in ASCMO-MOCA eingesetzte Methodik unabhängig vom Verbrennungsmotor ist, wird das Tool auch in Bereichen wie der E-Mobilität (z. B. Ladestrategie) und Komponentenentwicklung eingesetzt.
Vorteile
- Einfache Bedienung ohne Spezialkenntnisse
- Unterstützung gängiger Modellformate wie ASCET, COSYM, FMI/FMU, Simulink und TSim-PlugIns
- Flexible Möglichkeit, Funktionen als Formel frei nachzubilden sowie Modelle zu verknüpfen
- Interaktive grafische Darstellung von Daten und Ergebnissen
- Leistungsstarke Optimierverfahren
- MATLAB®- und COM-Schnittstellen zur Fernsteuerung und Integration kundenspezifischer Funktionen
Funktionsbereiche
ASCMO-MOCA bietet die Möglichkeit, gängige Dateiformate einzulesen. Dabei können mehrere Datensätze eingeladen und für die spätere Optimierung unterschiedlich gewichtet werden. Die in den Messdateien verwendeten individuellen Kanalnamen können jeweils den in den Modellen verwendeten Namen zugeordnet werden. So kann ein einmal angelegtes Projekt unverändert mit neuen Datensätzen, die unterschiedliche Namen enthalten, verwendet werden. Zum Umgang mit den verschiedenen Einheiten können die Messkanäle komfortabel umgerechnet werden.
Zur Plausibilisierung sowohl der Daten als auch der Ergebnisse bietet ASCMO-MOCA vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung. Diese können in Form von interaktiven Scatter-Plots oder auch zeitbasierten Scope-Views dargestellt werden. Die einmal ausgewählten Ansichten können als Vorlagen gespeichert und so für spätere neue Datensätze und Auswertungen genutzt werden.
Ein wesentlicher Arbeitsschritt in ASCMO-MOCA besteht darin, dem Tool die relevanten Modelle zur Verfügung zu stellen.
Dabei macht es prinzipiell keinen Unterschied, ob die Modelle als reine Streckenmodelle verwendet werden sollen oder als Reglermodelle Parameter beinhalten, die verstellt und optimiert werden sollen. Von ASCMO-MOCA werden folgende gängige Modellformate unterstützt: Simulink, FMU, ASCET, TSim Plugin, COSYM Simulation sowie ASCMO-STATIC / ASCMO-DYNAMIC. Unterstützt von automatischen Modellanalysen durch ASCMO-MOCA wird jedes Modell separat konfiguriert, um auf die jeweiligen Ein- und Ausgänge sowie, bei Verfügbarkeit, auf interne Parameter zugreifen zu können. Wichtig bei den Simulink-Modellen ist, dass die Modelle direkt in der Simulink-Umgebung ausgeführt werden. Innerhalb von Simulink besteht demnach weitestgehend Unabhängigkeit von Versionen und verwendeten Funktionalitäten.
ASCMO-MOCA erlaubt es, mehrere der oben genannten Modelle mithilfe von frei definierbaren Formeln miteinander zu verknüpfen. Daneben wird durch die Formelsprache eine universelle Möglichkeit geboten, die benötigte Modellstruktur direkt neu aufzubauen. Dies ist vor allem dann nötig, wenn keine fertigen Modelle vorhanden sind oder wenn kein Zugriff darauf besteht. Ein weiterer großer Vorteil dieser Variante ist die extrem hohe Geschwindigkeit bei der Optimierung. Ein Formeleditor erleichtert die Eingabe der Formeln unter anderem dadurch, dass alle bereits bestehenden Messkanäle, Parameter und Modellausgänge sowie Standard-Rechenoperationen zur Verfügung gestellt werden.
Die Parameter der Modelle, die in der Regel in Form von Kennfeldern, Kennlinien oder Skalarwerten vorliegen, können in ASCMO-MOCA einfach angelegt, verwaltet und editiert werden. Es besteht die Möglichkeit, Parameter in gängigen Formaten zu importieren oder zu exportieren sowie auch komplett neu anzulegen. Die Parameter werden jeweils in geeigneter Form, wie beispielsweise in Kennfeldern, dargestellt. Sie können sowohl grafisch per Maus als auch per Tastatureingabe in Tabellen verändert werden. Für jeden Parameter wird zudem die Möglichkeit geboten, untere/obere Grenz- sowie Referenzwerte zu definieren.
ASCMO-MOCA bietet eine komfortable Verwaltung verschiedener Parametersätze an. Dabei gibt es stets einen sogenannten aktuellen Arbeits- sowie einen Referenzsatz. Daneben können weitere Sätze vom Anwender definiert und benannt werden.
Zusätzlich werden beim Optimiervorgang automatisch mehrere Parametersätze gespeichert. Jede Iteration sowie auch der Stand vor und nach der Optimierung wird jeweils als zusätzlicher Parametersatz angelegt.
Die Kernaufgabe von ASCMO-MOCA besteht darin, Parameter von Modellen zu optimieren. Dazu wird der berechnete Ausgang eines Modells üblicherweise mit einer realen Messung verglichen. Die Abweichung zwischen jedem einzelnen Messpunkt und der Modellvorhersage wird dann als Maß verwendet, um zu beurteilen, wie gut die Übereinstimmung ist. Dazu wird der mittlere quadratische Modellfehler (RMSE) berechnet und angezeigt. Der Optimierer minimiert dann durch die Variation aller freien Parameter den RMSE.
Zusätzlich können vielfältige und frei definierbare Randbedingungen bei der Optimierung berücksichtigt werden:
- Definition des Bereichs, innerhalb dessen ein Parameter verstellt werden darf
- Glattheit von Kennfeldern oder Kennlinien bzw. deren Gradienten und Monotonie
- Mehrere Optimierkriterien gleichzeitig, inklusive deren Gewichtung
- Ausschluss einzelner Kennfeldwerte von der Optimierung
Aus mehreren Gründen kann es sinnvoll sein, die Optimierung in verschiedene Teilschritte zu unterteilen (Sequenzierung). Dies kann zu einem schnelleren Erreichen des Optimierziels führen oder die Bedatung der Modelle (Kombination der Parameterwerte) so beeinflussen, dass es der erwarteten physikalischen Abhängigkeit besser entspricht. Typische Funktionalitäten hierzu sind:
- Auswahl der Parameter, die optimiert werden sollen
- Veränderung der Stützstellenanzahl von Kennlinien/-feldern
- Änderung der Gewichte von Datensätzen oder Optimierkriterien
- Anpassung von oberen/unteren Limits und der Glattheit
- Auswahl von Teilmengen der Messdaten
Zur detaillierten Analyse der Optimierergebnisse bietet ASCMO-MOCA eine Reihe statistischer Auswertungen und Visualisierungen an. Die Fehlerverteilung vor und nach einer Optimierung kann dazu beispielsweise in Form eines Histogramms oder durch beliebige Kombinationen von Punktwolken dargestellt werden. Darüber hinaus werden Sensitivitäts- und Korrelationsanalysen angeboten.
Offen und flexibel
ASCMO-MOCA ist offen und flexibel. Das Werkzeug unterstützt alle relevanten Datenformate, welche zum Beispiel in der Steuergerätesoftware und der Applikation verwendet werden. Mithilfe der MATLAB®-Schnittstelle lassen sich kundenspezifische Funktionalitäten und Erweiterungen einfach integrieren sowie Abläufe per Scripting automatisieren.
