모델 매개변수의 최적화

ASCMO-MOCA는 다양한 파일 포맷을 지원하여 여러 데이터 세트를 불러와 최적화를 위한 가중치를 부여할 수 있습니다. 측정 파일의 채널명을 모델명에 쉽게 매핑할 수 있어 사용자가 일단 프로젝트를 생성한 다음에는 프로젝트를 수정하지 않고도 다른 명칭이 포함된 새로운 데이터 세트를 재사용할 수 있습니다. 필요에 따라 측정 단위를 변환할 수도 있습니다. 이 툴은 산포도, 범주 보기 같은 대화형 시각화를 제공하며, 추후 사용을 위해 템플릿으로 저장할 수 있습니다.

ASCMO-MOCA는 플랜트 시뮬레이션 또는 컨트롤러 최적화를 위한 관련 모델을 제공하는 것으로 시작됩니다. ASCMO-MOCA는 Simulink, FMU, ASCET, TSim Plugin, ASCMO-STATIC/DYNAMIC과 같은 포맷을 지원합니다. 각 모델은 해당 입력값과 출력값, 내부 매개변수에 접근할 수 있도록 구성되며, 버전 독립성을 위해 Simulink 환경에서 직접 실행할 수 있습니다.

ASCMO-MOCA 사용자 정의 가능한 공식을 통해 여러 모델들을 링크로 연결할 수 있으며, 이를 통해 유연하게 모델 생성 및 개선할 수 있습니다. 이 공식 기반 접근 방식은 최적화 속도를 높이고, 공식 편집기는 사용자에게 이미 존재하는 측정 채널, 매개변수, 모델 산출값 및 표준 연산 작업 등을 제공하기 때문에 사용자의 작업 프로세스를 간소화합니다.

ASCMO-MOCA로 맵, 곡선, 스칼라 값과 같은 모델 매개변수를 쉽게 생성, 관리 및 편집할 수 있습니다. 매개변수를 일반적인 포맷으로 불러오기 또는 내보내기 할 수 있고, 완전히 새로운 매개변수를 생성할 수도 있습니다. 각 매개변수는 맵과 같은 적절한 형태로 표시되며, 사용자는 마우스를 이용하거나 키보드로 표에 값을 입력하여 그래프 상의 매개변수를 조정할 수 있습니다. 각 매개변수별로 최대/최소값, 기준값을 설정할 수도 있습니다. 또한 현재 작업 세트, 기준 세트, 사용자 정의 세트 등 다양한 매개변수 세트를 관리할 수 있으며, 모든 최적화 반복 및 버전이 자동으로 저장됩니다. 매개변수 평활도 조정 및 비교도 가능합니다.

ASCMO-MOCA는 모델 매개변수를 최적화합니다. 모델 산출값을 실제 측정값과 비교하고, 상관관계를 판단하기 위해 평균 제곱근 오차(RMSE)를 계산합니다. 이후 모든 자유 매개변수를 조정하는 과정에서 평균 제곱근 오차가 최소화됩니다. 또한 사용자는 최적화 작업에서 고려되는 다양한 경계조건을 정의할 수 있습니다:

• 매개변수 조정 범위
• 맵/곡선의 평활도, 기울기 및 단조성
• 가중치 등 다양한 최적화 기준 동시 고려
• 개별 특성 맵/곡선값을 최적화에서 배제

ASCMO-MOCA는 최적화 작업을 하위 단계로 나누어 최적화 목표에 더 신속하게 도달할 수 있게 하고, 더 나은 매개변수화를 보장합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

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

ASCMO-MOCA는 최적화 결과를 상세 분석할 수 있는 여러 시각화 툴을 제공합니다. 예를 들어, 최적화 전후의 오류 분포를 히스토그램 또는 점 구름 조합의 형태로 나타냅니다. 이 툴은 민감도 및 상관도 분석도 제공합니다.