ASCMO-MOCA (Model Calibration)
ETAS ASCMO-MOCAでは、ECUやシミュレーション環境などで使用される物理モデルのパラメータを最適化できます。これは、さまざまなプラントモデルやコントローラモデルをロード、接続、またはモデリングすることで行います。さらに、計測データのロード、モデルパラメータのインポートやエクスポート、および最適化タスクの定義も可能です。ASCMO-MOCAには、使用されるデータやモデルを可視化および解析するための豊富な機能やオプションが用意されています。強力なアルゴリズムにより、滑らかさや単調性などの制約を考慮しながら多数の自由パラメータを同時に最適化することができます。
ASCMO-MOCAは一般的に、トルクや排気ガス温度などのECUモデル（仮想センサ）の予測品質を最適化する場合に使用します。これにより、エンジンテストベンチや車両での実際の計測結果とモデル予測の偏差をすべての計測ポイントで最小限に抑えることができます。
もう1つの適用例は、動的／過渡的な運転サイクルにおける複雑な内燃エンジンのエミッションや燃費の最適化です。このためには、ASCMOのデータに基づく従来型モデルをECUソフトウェアの要素にリンクさせることが必要です。ASCMO-MOCAでは、そのようなリンクやさまざまな下位コンポーネントの最適化を一度に行えます。
ASCMO-MOCAで使用される手法は内燃エンジン以外にも適用できるため、このツールは電動化モビリティ（充電方式など）やコンポーネント開発などの分野でも使用されています。利点
- 使いやすく、専門知識が不要
- ASCET、Simulink、FMI/FMUなどの一般的なモデル形式のサポート
- 柔軟なオプションにより、機能を数式として自由に再現し、モデルをリンクさせることが可能
- データや結果をインタラクティブにグラフィック表示
- 強力な最適化手法
- MATLAB®およびCOMインターフェースによるリモート制御とお客様固有の機能の統合
特徴と機能
ASCMO-MOCAは、一般的な各種ファイル形式を読み込むことができます。また、複数のデータセットをツールにロードし、異なる重み付けをして、以後の最適化処理で使用することが可能です。モデルに使用される名前には、計測ファイルに使用される個々のチャンネル名をそれぞれ割り当てることができます。このため、プロジェクトの作成の際に異なる名前が付いた新しいデータセットを再利用でき、名前を変更する必要がありません。計測チャンネルは、さまざまな装置に適応するよう、簡単に変換できます。
ASCMO-MOCAは、データや結果の妥当性を確認するための幅広いビジュアル表示オプションを備えており、それらはインタラクティブな散布図や時間ベースのスコープビューという形で使用できます。ビューを選択すると、テンプレートとして保存され、それ以降は新しいデータセットや解析の際に使用することができます。
ASCMO-MOCAで欠かせないステップは、ツールに関連したモデルを提供することです。
基本的には、純粋なプラントモデルでも、調整や最適化が行われるパラメータを持つコントローラモデルでも違いはありません。ASCMO-MOCAは、一般的なモデル形式であるSimulink、FMU、ASCET、TSim Plugin、COSYM Simulation、およびASCMO-STATIC / ASCMO-DYNAMICをサポートしています。各モデルは、それぞれの入出力や、可能な場合は内部パラメータにアクセスできるよう、ASCMO-MOCAの自動モデル解析機能によって個別に設定されます。Simulinkモデルでは、モデルがSimulink環境から直接実行されることが1つの重要な点です。そのため、Simulinkには、使用するバージョンや機能からの高度な独立性が存在します。
ASCMO-MOCAでは、自由に定義できる数式を使用して、複数の上記モデルを相互にリンクさせることができます。また、求められるモデル構造を直接再構築できる汎用的な方法である数式言語が使用されます。これは特に、完成したモデルを入手できない場合やそれらにアクセスできない場合に必要となります。この数式ベースのオプションのもう1つの大きな利点は、最適化を極めて高速に行えることです。フォーミュラエディタを使用すると、既存の計測チャンネル、パラメータ、モデル出力、および標準的な演算処理のすべての入力のサポートなどを通じて、数式の入力作業を簡素化することができます。
ASCMO-MOCAを使用すると、通常は特性マップ、特性曲線、およびスカラ値という形で存在するモデルのパラメータを容易に作成、管理、および編集することができます。一般的な形式のパラメータをインポートまたはエクスポートしたり、まったく新しいパラメータを作成したりすることもできます。パラメータはそれぞれ特性マップなどの適切な形で表示され、マウスを使用するか、またはキーボードを使用して表に値を入力することにより、グラフィカルに変更できます。また、このツールではパラメータごとに上／下限値や基準値を定義することもできます。
ASCMO-MOCAには、さまざまなパラメータセットを便利に管理する方法が用意されており、現在の作業セットと基準セットと呼ばれるものが常に存在します。また、ユーザーが他のセットを定義および命名することもできます。
さらに、最適化の際は複数のパラメータセットが自動的に保存され、すべての反復と最適化の前後の各バージョンが追加のパラメータセットとして保存されます。
ASCMO-MOCAの最重要タスクは、モデルパラメータの最適化です。これには通常、モデルの出力計算値と実際の計測値の比較が必要です。個々の計測ポイントとモデル予測との差異は、相関関係がいかに優れているかを判断するための基準として使用されます。ここでは、モデルの根平均二乗誤差（RMSE）が計算および表示されます。RMSEを最小化するには、最適化機能ですべての自由パラメータを変化させることが必要です。
- また、最適化では、多様な境界条件を自由に定義してそれを考慮することもできます。
- パラメータの調整可能範囲を定義
- 特性マップや特性曲線またはその傾斜の滑らかさと単調性
- 重み付けを含む複数の最適化基準を同時に提供
- 個々の特性マップや特性曲線の値を最適化から除外
場合によっては、最適化を複数のサブステップに分割すること（シーケンシング）が有効な事例があります。これを行うと、すばやく最適化目標を達成できたり、期待される物理的依存関係により適した影響をモデルのパラメータ設定（パラメータ値の組み合わせ）に与えられたりする場合があります。これに関連する代表的な機能は次のとおりです。
- 最適化の対象となるパラメータの選択
- 特性マップや特性曲線のブレークポイント数の変更
- データセットの重み付けや最適化基準の変更
- 上／下限値と滑らかさの調整
- 計測データのサブセットの選択
ASCMO-MOCAは、最適化の結果を詳細に解析するための幅広い統計解析機能やビジュアル表示機能を備えています。最適化の前後の誤差分布は、ヒストグラムや点群の組み合わせなどの形で表示することができます。また、このツールを使用すると、感度や相関関係の解析も行えます。
互換性
ASCMO-MOCAは、オープン性と柔軟性に優れており、このツールは、ECUソフトウェアや適合などで使用されるすべての関連データ形式をサポートしています。MATLAB®インターフェースを使用すると、お客様固有の機能の統合や調整を容易に行ったり、スクリプト操作を自動化したりすることができます。
