ASCMO-MOCA – 모델 매개변수의 최적화

ASCMO-MOCA는 다양한 일반 파일 포맷을 읽을 수 있습니다. ASCMO-MOCA 툴은 복수의 데이터 세트를 불러올 수 있으며, 추후 최적화 작업을 위해 이러한 데이터 세트에 상이한 가중치를 부여합니다. 측정 파일에 사용된 개별 채널명에는 모델에 사용된 명칭이 부여될 수 있습니다. 즉, 사용자는 일단 프로젝트를 생성한 다음에는 프로젝트를 수정하지 않고도 상이한 명칭이 포함된 새로운 데이터 세트를 재사용할 수 있습니다. 사용자는 이러한 측정 채널을 손쉽게 전환하여 상이한 단위 유닛을 다룰 수 있게 됩니다.

ASCMO-MOCA는 데이터 및 결과의 타당성을 확인하기 위한 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 이러한 옵션은 쌍방향 산포도일 수도 있고 시간 기반 범주 보기 화면일 수도 있습니다. 일단 선택된 보기 방법은 기본 양식으로 저장되며, 추후 새로운 데이트 세트 및 분석을 위하여 재사용될 수 있습니다.

ASCMO-MOCA의 필수적인 작업 단계는 ASCMO-MOCA 툴에 관련성 있는 모델을 제공하는 과정입니다.

원칙적으로 모델이 완전한 플랜트 모델로만 사용될 것인지, 혹은 조정 및 최적화될 매개변수를 포함한 컨트롤러 모델로 사용될 것인지는 큰 차이가 없습니다. ASCMO-MOCA는 Simulink, FMU, ASCET, TSim Plugin, COSYM Simulation, ASCMO-STATIC / ASCMO-DYNAMIC과 같은 일반적인 모델 포맷을 지원합니다.

ASCMO-MOCA의 자동 모델 분석을 바탕으로 각 모델은 개별적으로 구성됩니다. 그 결과 각 모델은 해당 입력값 및 출력값, 그리고 가능한 경우 내부 매개변수에 접근할 수 있습니다. Simulink 모델과 관련하여 중요한 점은 이러한 모델이 Simulink 환경에서 직접 실행될 수 있다는 사실입니다. 따라서 Simulink 내에서는 사용된 버전 및 기능으로부터 높은 수준의 독립성이 보장됩니다.

ASCMO-MOCA에서는 손쉽게 정의할 수 있는 공식을 통해 상기의 모델들을 서로 링크로 연결할 수 있습니다. 이러한 공식에 사용된 언어는 보편적이기 때문에 사용자는 필요한 모델 구조를 직접 다시 구성할 수 있습니다. 이러한 기능은 완성된 모델이 없거나 완성된 모델에 접근할 수 없을 때 특히 필요합니다. 옵션 기반 공식의 또 다른 특징점은 최적화 속도가 현격히 빠르다는 점입니다. 공식 편집기는 사용자에게 이미 존재하는 측정 채널, 매개변수, 모델 산출값 및 표준 연산 작업 등을 모두 제공하기 때문에 사용자의 공식 입력 작업이 간소화됩니다.

ASCMO-MOCA의 주요 과제는 모델 매개변수 최적화입니다. 대개 이러한 과제에는 모델의 계산 산출값을 실제 측정값과 비교하는 작업이 포함됩니다. 개별 측정점과 모델 예측값의 차이는 상관관계가 얼마나 높은지를 판단하기 위한 척도로 사용되며,

ASCMO-MOCA는 이를 위하여 평균 제곱근 오차를 산출 및 표시합니다. 이후 모든 자유 매개변수를 조정하는 과정에서 평균 제곱근 오차가 최소화됩니다.

뿐만 아니라 ASCMO-MOCA의 최적화 작업은 사용자가 재량껏 정의할 수 있는 다음의 다양한 경계조건을 고려합니다:

• 매개변수 조정 범위의 정의
• 특성 맵 또는 곡선의 평활도 또는 기울기 및 단조성
• 가중치 등 다양한 최적화 기준 동시 고려
• 개별 특성 맵 또는 곡선값을 최적화에서 배제

몇몇 상황에서는 최적화 작업을 복수의 하위 단계(시퀀싱)로 구분하는 것이 유용할 수 있습니다. 구분의 결과 최적화 목표에 보다 신속히 도달할 수 있거나, 모델이 물리적 의존도 기대값에 보다 잘 상응할 수 있도록 모델 매개변수화(매개변수값의 조합)에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 이러한 시퀀싱과 관련한 일반적인 기능은 다음과 같습니다:

• 최적화 대상 매개변수 선택
• 특성 맵 및 곡선의 중단점 개수 수정
• 데이터 세트 또는 최적화 기준에 대한 가중치 수정
• 최대/최소값 및 평활도 조정
• 측정 데이터의 하위 세트 선택