Technical Computing Prague 2025

Náplň semináře

Vývoj metodou Model-Based Design je postaven na systematickém využívání simulačních modelů napříč vývojovým procesem. Simulace s virtuálním modelem systému umožňují rychle získat vhled do chování v reálném světě, provádět virtuální testování různých scénářů a ověřovat funkčnost vestavěného softwaru (embedded sw). Využití modelů pomáhá urychlit posouzení variant, bezpečně studovat mezní případy a zlepšit celkovou kvalitu vyvíjeného systému. Typickým příkladem jejího využití je návrh řídicího systému a jeho implementace na cílovou platformu ve formě automaticky generovaného zdrojového kódu.

V jakých oblastech je možné metodu Model-Based Design využít:

• optimalizace návrhu a analýza možností pomocí simulací
• vývoj, testování a implementace algoritmů
• ověření splnění požadavků v raných fázích vývoje pomocí metody rapid prototyping
• generování kódu pro vývoj prototypu i výrobu, pro mikroprocesory, FPGA i SoC.
• analýza dat z provozu zařízení včetně konceptu „digitální dvojče“
• testování systémů a algoritmů v reálném čase

Vývoj elektrických systémů v prostředí MATLAB je postaven na nástrojích pro fyzikální modelování, kde jsou v grafickém prostředí vytvářeny simulační modely z prvků reprezentujících reálné systémy, na základě jejich fyzického uspořádání. Knihovny Simscape Electrical a Simscape Battery poskytují bloky pro stejnosměrné, střídavé, jednofázové i třífázové systémy. Mezi typické prvky patří nejrůznější zdroje elektrické energie, modely vedení a zátěže, výkonová elektronika, napěťové měniče a střídače, elektrické pohony a další. V průběhu semináře se budeme zabývat aplikacemi z oblasti:

• microgrid a smart grid
• obnovitelné zdroje energie
• baterie a bateriové systémy
• elektrické pohony
• AI

Na modely elektrických soustav navazují nástroje pro návrh a ladění řídicích systémů, které tyto soustavy ovládají. Řídicí systémy mohou být navrhovány v tradiční formě, jako je PID regulace, ale také modelově a datově orientovanými přístupy, jako jsou adaptivní a prediktivní řídicí systémy nebo systémy učené za pomoci AI.

Umělá inteligence se může promítnout do vývoje a provozování elektrických systémů na mnoha úrovních. Příkladem mohou být virtuální senzory pro obtížně měřitelné veličiny, předpovídání spotřeby energie, nebo vytváření redukovaných modelů, které aproximují složité fyzikální chování prostředky umělé inteligence.