Moving average simulink

Sugeno-Type Inferência Fuzzy O processo de inferência fuzzy weve referindo-se até agora é conhecido como método de inferência Mamzanis fuzzy, a metodologia mais comum. Nesta seção, discutimos o chamado Sugeno, ou Takagi-Sugeno-Kang, método de inferência fuzzy. Introduzido em 1985 Sug85, é semelhante ao método Mamdani em muitos aspectos. As duas primeiras partes do processo de inferência fuzzy, fuzzificando as entradas e aplicando o operador fuzzy, são exatamente as mesmas. A principal diferença entre Mamdani e Sugeno é que as funções de adesão de Sugeno são lineares ou constantes. Uma regra típica em um modelo de Sugeno fuzzy tem a forma If Input 1 x e Input 2 y. Então Saída é z ax por c Para um modelo de Sugeno de ordem zero, o nível de saída z é uma constante (ab 0). O nível de saída z i de cada regra é ponderado pela força de disparo w i da regra. Por exemplo, para uma regra AND com entrada 1 x e entrada 2 y, a força de disparo é onde F 1,2 (.) São as funções de associação para as entradas 1 e 2. A saída final do sistema é a média ponderada de todos Regra, calculada como A regra Sugeno funciona como mostrado no diagrama a seguir. A figura acima mostra o modelo de inclinação fuzzy desenvolvido nas seções anteriores deste manual adaptado para uso como sistema Sugeno. Felizmente, é freqüentemente o caso que as funções de saída singleton são completamente suficientes para as necessidades de um determinado problema. Como exemplo, o sistema tippersg. fis é a representação do tipo Sugeno do modelo de inclinação agora familiar. Se você carregar o sistema e traçar sua superfície de saída, você verá que é quase o mesmo que o sistema de Mamdani weve que olha. A maneira mais fácil de visualizar sistemas Sugeno de primeira ordem é pensar em cada regra como definindo a localização de um singleton em movimento. Ou seja, os picos de saída singleton podem se mover de forma linear no espaço de saída, dependendo do que a entrada é. Isso também tende a tornar a notação do sistema muito compacta e eficiente. Maior ordem Sugeno modelos fuzzy são possíveis, mas eles introduzem complexidade significativa com pouco mérito óbvio. Sugeno modelos difusos cujas funções de membro de saída são maiores do que a primeira ordem não são suportados pelo Fuzzy Logic Toolbox. Devido à dependência linear de cada regra nas variáveis ​​de entrada de um sistema, o método de Sugeno é ideal para atuar como supervisor de interpolação de controladores lineares múltiplos que devem ser aplicados, respectivamente, a diferentes condições operacionais de um sistema dinâmico não-linear. Por exemplo, o desempenho de uma aeronave pode mudar drasticamente com a altitude eo número de Mach. Os controladores lineares, embora sejam fáceis de calcular e adequados a qualquer condição de vôo, devem ser atualizados regularmente e suavemente para acompanhar o estado em mudança do veículo de vôo. Um sistema de inferência fuzzy de Sugeno é extremamente bem adaptado à tarefa de interpolar suavemente os ganhos lineares que seriam aplicados através do espaço de entrada, um programador de ganho natural e eficiente. Da mesma forma, um sistema Sugeno é adequado para modelar sistemas não-lineares interpolando entre múltiplos modelos lineares. Construindo seu próprio simulador Fuzzy Simulink Estudo de caso: Solução de modelagem de bateria Maplesoftrsquos ajuda a aumentar a segurança e reduzir custos, tempo de instalação em testes HIL O uso de baterias recarregáveis ​​em produtos de consumo, aplicações comerciais e sistemas industriais continua a crescer substancialmente. O mercado global para todas as baterias chegará a quase 74 bilhões este ano, e baterias recarregáveis ​​serão responsáveis ​​por quase 82 dos que, ou 60 bilhões, de acordo com o pesquisador de mercado Frost amp Sullivan. Crescimento como este significa várias coisas. Primeiro, as grandes empresas se mudaram ou estão se movendo para o mercado, projetando e oferecendo produtos que vão desde dispositivos portáteis a grandes sistemas de back-up de energia. Em segundo lugar, à medida que os sistemas se tornam maiores, as tecnologias de bateria têm de corresponder aos desafios técnicos de aumentar a capacidade das células, estabilidade térmica, extensão da vida e eliminação. Enfrentando os Desafios Técnicos Monitorar e controlar conjuntos de células maiores através de Sistemas de Gerenciamento de Baterias (BMS) ajuda a minimizar os tempos de carga e maximizar a eficiência ea vida útil da bateria. Design e teste de um BMS sofisticado pode representar desafios, no entanto, como foi descoberto por um dos maiores produtores de produtos eletrônicos do mundo. Thatrsquos por que recorriam recentemente a Maplesoft e ControlWorks Inc. um integrador de sistemas de teste em tempo real com profunda experiência em desenvolver stands de teste BMS, para desenvolver um sistema de teste Hardware-in-the-Loop (HIL) para o BMS em um dos seus grandes Energy Sistema de Armazenamento (ESS). O modelo MapleSim da bateria Li-Ion foi selecionado por causa de sua comprovada capacidade de obter desempenho em tempo real. As ferramentas de geração e compilação de código são muito fáceis de usar, tornando a integração do modelo no sistema HIL muito rápida e econômica. Isso, além do excelente suporte de desenvolvimento que recebemos da equipe de Soluções de Engenharia da Maplesoftrsquos fez deste um projeto muito suave. - Kenny Lee. PhD, Diretor do Centro de Pesquisa de Eletrônica Automotiva, ControlWorks Inc. Uma solução atraente para esses desafios de teste é usar baterias virtuais - modelos matemáticos de células de bateria que são capazes de exibir o mesmo comportamento dinâmico que os reais - para testes de estágio inicial O BMS. Não só estes modelos provaram ser altamente precisos, eles são computacionalmente eficientes e são capazes de atingir a execução necessária para fornecer desempenho em tempo real para baterias contendo centenas de células em plataformas em tempo real. A técnica de modelagem de bateria empregada por Maplesoft usa uma técnica de discretização de equações diferenciais parciais (PDE) para simplificar o modelo para um conjunto de equações diferenciais ordinárias (ODE) que podem ser prontamente resolvidas por ferramentas de nível de sistema como MapleSim. Os avançados recursos de otimização de modelos do MapleSim também permitem que o código resultante seja muito rápido e capaz de rodar em tempo real. Os modelos de bateria resultantes também podem ser empregados na previsão de taxas de carga-descarga, estado de carga (SoC), geração de calor e estado de saúde (SoH) através de uma ampla gama de ciclos de carga dentro de complexos modelos de sistemas multidomínio. Essa abordagem fornece o desempenho necessário para estudos no nível do sistema com perda mínima na fidelidade do modelo. O usuário também pode permitir a perda de energia através do calor, tornando estes modelos úteis para a realização de estudos térmicos para determinar os tamanhos dos componentes em sistemas de refrigeração para gerenciar a temperatura da bateria. Não controlar cuidadosamente a temperatura pode levar a uma vida útil reduzida ou, em casos extremos, a destruição ou mesmo a explosão devido a fugas térmicas, um problema comum em muitos sistemas a pilhas. Estrutura do Modelo para esta Aplicação Para o propósito deste projeto de desenvolvimento do sistema de teste ESS, os principais requisitos para o modelo de bateria foram: Até 144 células de polímero de Li-Ion para testar o BMS dos produtos ESS do cliente Facilidade de configuração para diferentes requisitos (parallelseries Várias sensores por célula (corrente, tensão, SoC, SoH) Variação de composição química devido a tolerâncias de fabricação Inserção de falhas em cada célula (circuito aberto, curto-circuito) Capacidade de execução em tempo real Orçamento de 1 ms) No caso de sistemas de armazenamento de energia, como neste exemplo, cada bateria ESS é feita de vários ldquostacksrdquo que, por sua vez, contém várias células. O modelo MapleSim segue esta estrutura, sendo cada célula um subsistema compartilhado totalmente parametrizado. Cada célula também pode ser comutada para circuito aberto usando parâmetros lógicos. O modelo de pilha é feito de 18 subsistemas de células conectadas em paralelo ou em série, dependendo da necessidade. Os sinais de entrada são fornecidos para balanceamento de carga a partir do BMS. Os sinais de saída são fornecidos de volta ao BMS para monitorar a condição da pilha (tensão de alimentação, SoC e SoH). Finalmente, o ESS completo é feito de várias pilhas com sinais IO alimentados de e para o BMS. Calibração e validação do modelo Grande parte da precisão deste modelo depende dos parâmetros derivados experimentalmente, determinados a partir dos resultados dos testes de carga e descarga. Os engenheiros do projeto determinaram que qualquer desvio no desempenho devido a variações de fabricação precisava ser incluído para testar a capacidade de balanceamento de carga do BMS. Em vez de testar cada célula, os engenheiros se basearam em variantes aleatórias geradas a partir da distribuição estatística determinada pelos resultados do teste de carga-descarga em 48 células. Isto foi aplicado a todas as 144 células e depois comparado com os resultados reais do teste. A variação máxima da tensão dos dados experimentais foi de 14mV, enquanto a simulação foi de 13mV, aceitável para o propósito deste projeto. Os engenheiros da Maplesoft e ControlWorks Inc. também determinaram a resposta de célula média usando a ferramenta de estimação de parâmetros fornecida com a Biblioteca de Baterias MapleSim. Isso usa técnicas de otimização para determinar os valores de parâmetros de resposta de célula que fornecem o ldquofitrdquo mais próximo aos resultados experimentais. Esta resposta foi então validada contra dados de resposta de outras células para assegurar a estimativa aproximada do modelo resultante. O comportamento SoH foi implementado como uma tabela de consulta com base em resultados experimentais. O modelo determina a capacidade ea resistência interna com base no número de ciclos de carregamento e profundidade de descarga (DOD) da pesquisa. Finalmente, o modelo foi convertido para ANSI-C através do MapleSim Connector, produzindo uma S-Function do modelo de bateria que pode ser testado para desempenho e precisão com um solucionador de passo fixo em um computador desktop em MATLABSimulink reg antes de movê-lo para um Em tempo real. O solucionador mais simples foi utilizado eo banco de desempenho mostrou que o tempo médio de execução era aproximadamente 20 vezes mais rápido do que o tempo real, ocupando 5,5 do orçamento de tempo do sistema em tempo real. Isso mostra que o modelo de bateria pode ser facilmente ampliado, se necessário. O resultado final foi um modelo de bateria capaz de ser configurado para representar uma pilha de até 144 células que podem ser conectadas em qualquer combinação de redes paralelas e em série. Modos de falha também foram embutidos, como células individuais de curto-circuito ou abertura, bem como incorporar variações na capacidade de carga de célula para célula e degradação da capacidade ao longo da vida das células. A estação de teste BMS final fornece aos engenheiros do cliente a capacidade de configurar o modelo de bateria (número de células, série paralela, etc.) e aplicar uma série de testes a ele. O engenheiro pode voltar ao modelo MapleSim a qualquer momento para fazer as alterações necessárias na configuração do modelo e, em seguida, gerar o modelo para uso na plataforma em tempo real. Neste sistema, o software em tempo real é National Instrumentsrsquo VeriStandtrade, dirigindo um sistema PXI em tempo real. O MapleSim Connector para NI VeriStandtrade automatiza o processo de integração do modelo, permitindo que o engenheiro produza o modelo em tempo real de forma rápida e confiável. O sistema ControlWorks Inc. também integra plataforma em tempo real, processamento de sinal, ferramentas de inserção de falhas e protocolos de comunicação padrão (CANbus para automóveis, Modbus para aplicações industriais), permitindo que o engenheiro execute o BMS através de uma série de testes no modelo de bateria , Incluindo ciclos de descarga de Corrente Constante (CC) e de Tensão Constante (CCCV), bem como ciclos de descarga de Potência Constante (CP) e Resistência Constante (CR). LdquoWe foram satisfeitos poder partner com Maplesoft neste projeto, rdquo disse Kenny Lee, PhD, diretor do centro de pesquisa da eletrônica automotriz, ControlWorks Inc. ldquoThe uso dos modelos da bateria neste caso provou ser uma alternativa eficaz ao uso de Baterias reais, rdquo acrescentou. A automação e a simulação de testes são fundamentais nos testes ao nível do sistema, permitindo o tempo e o custo da análise de falhas, a constante pressão de desenvolvimento, a despesa com testes repetidos e os longos tempos de preparação a serem abordados. O uso de modelos de baterias de alta fidelidade e ready-made permite que o engenheiro evite os riscos de danos às baterias, juntamente com os custos subseqüentes, ao mesmo tempo que testa e otimiza o design do BMS em um ambiente de carregamento próximo à realidade, disse Paul Goossens , Maplesoft VP de Soluções de Engenharia. O uso de tecnologia de bateria virtual na concepção de sistemas de teste pode facilitar o desenvolvimento de melhores produtos, reduzir riscos de projeto, e obter produtos para o mercado mais rápido. Raspberry Pi 2 - Modelo B v1.2 - ARM Cortex-A53 com 1G RAM Descrição Descrição - Não pense que o Pi da framboesa poderia começar mais melhor Você está dentro para uma surpresa grande O modelo 2 do Pi 2 da framboesa está para fora e it39s surpreendente Com um processador ARC Cortex-A53 processador quad-core, Dual Core VideoCore IV Multimedia coprocessor e um Gigabyte completo De RAM, este computador de bolso passou de ser um 39toy39 para um PC de mesa real. A primeira atualização foi um movimento do BCM2835 (single core ARMv6) para BCM2836 (quad-core ARMv7). It39s última grande atualização é a partir do BCM2836 para BCM2837 (ARM Cortex-A53). A atualização nos tipos de processador significa que você verá um aumento de desempenho de 2x apenas no upgrade do processador somente. Para o software que pode tirar proveito dos processadores do núcleo múltiplo, você pode esperar o desempenho 4x na média e para o código realmente multi-thread-friendly, até 7.5x aumento na velocidade That39s nem mesmo tendo em conta o 1 Gig de RAM, que irá Melhoram muito os jogos eo desempenho do navegador web O melhor de tudo, o Pi 2 mantém a mesma forma, conectores e furos de montagem como o Raspberry Pi B. Isso significa que todos os seus HATs e outros plug-in daughterboards funcionará muito bem. 99 de casos e acessórios serão totalmente compatíveis com ambas as versões. Nota: O processador mudou completamente no novo RaspberryPi 2 v1.2, em vez de um ARM v6 core chip (arm6l) ou ARM v7, o BCM2836 foi atualizado para um BCM2837 (ARM Cortex-A53). No entanto, as imagens do cartão SD Raspberry Pi existentes podem não funcionar porque o firmware e o kernel devem ser recompilados para o novo processador. Se você tem um Raspberry Pi 2, e você está tentando atualizar seu cartão SD existente, você precisará atualizar sua instalação. Para fazer isso, faça login no Pi 1 e em um console ou tipo de terminal no sudo apt-get upgrade para executar o procedimento de atualização. Você precisará do seu Pi para estar na Internet para fazer isso. Uma vez atualizado, o cartão funcionará em computadores Pi 1 e Pi 2. Se você tiver pré-compilado binários que você está baixando, aqueles podem precisar de atualização também, a fim de aproveitar o aumento da velocidade. Qualquer coisa onde você tem acesso ao código-fonte pode ser recompilado e deve funcionar muito bem. Por favor note: Algumas placas são feitas no Reino Unido, alguns na China. NÓS NÃO SABEMOS EM ANTECEDÊNCIA QUE VOCÊ PODE RECEBER Detalhes técnicos Detalhes técnicos PODEMOS TAMBÉM SUGERIR. PODEMOS TAMBÉM SUGERIR. - Distribuidores Raspberry Pi 2 - Modelo B v1.2 - ARM Cortex-A53 com 1G de RAM