使用 MATLAB 和 Simulink，您可以通過創建基于 AI 的降階模型 (ROM) 對電子元件的復雜行為進行建模并提高仿真速度。您可以為電機、電池、電力變換器、能源管理系統、電動汽車和電網系統創建、訓練和測試基于 AI 的虛擬傳感器與控制策略。MATLAB 和 Simulink 可通過集成基于 AI 的能源預測以及采用基于 AI 的預測性維護來幫助您確保電氣系統的安全高效運行。

AI 在電氣技術開發中的應用

降階建模

您可以使用 AI 和數據驅動方法來創建物理組件（如無刷電機和電機負荷）或物理系統的降階模型，并在您的設計中使用這些模型。這些方法有助于顯著加快仿真速度，同時仍能捕獲系統的必要行為。

使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape，您能夠：

創建基于物理的系統仿真模型，運行仿真，并為訓練 AI 模型生成合成數據

從預置 AI 模型的庫中進行選擇，并通過運行多個試驗來評估模型性能

在 Simulink 中直接集成 AI 模型，通過運行仿真進行模型驗證和測試

虛擬傳感器建模

在實現電力電子控制時，您可以使用 AI 來開發虛擬傳感器模型以提供關鍵信號。虛擬傳感器沒有重復的材料成本，它們是非侵入性的，并且沒有維護需求。

使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape，您可以：

創建基于物理的系統模型，運行仿真，并為訓練基于 AI 的虛擬傳感器生成合成數據

從預置 AI 模型的庫中進行選擇，并通過運行多個試驗來評估模型性能

將 Simulink 中的虛擬傳感器模型直接集成到物理系統模型中進行驗證

為嵌入式設備生成可讀、高效的 C/C++ 代碼

控制策略

MATLAB 和 Simulink 幫助您采用基于 AI 的復雜、非線性、多輸入多輸出系統的高性能控制。這些控制幾乎不需要事先了解被控對象的物理知識。您可以：

在 Simulink 基于仿真環境訓練 AI 控制算法

通過并行運行仿真加速訓練

請參考工具箱示例了解設計參數的迭代調節

將經過訓練的模型直接集成到 Simulink 中進行基于仿真的驗證

AI 在電氣系統運行中的應用

能源預測

MATLAB 和 Simulink 可以幫助減少實現基于 AI 的能源預測系統所需的工作，以預測電力供應、需求和定價，并減輕電力系統運行中的不確定性和風險。您可以：

使用數據清洗器和實時編輯器任務自動進行數據預處理

從各種內置的機器學習和深度學習模型中進行選擇，無需或只需很少手動編碼動作即可上手

使用深度網絡設計器以交互方式設計深度神經網絡，使用試驗管理器管理深度學習試驗

使用并行計算加速 AI 訓練過程

使用云中的 MATLAB 和 Simulink 將模型運營化并部署到生產云環境中

預測性維護

使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape，您可以監控資產狀況并估計其剩余使用壽命，從而最大限度地減少計劃外停機時間，降低運營成本，并確保電力系統的可靠性和安全性。

使用 Simscape Electrical 構建基于物理的電氣系統模型，注入故障，并運行仿真以生成用于訓練預測性維護模型的合成數據

使用診斷特征設計器對特征進行提取、可視化和排序，以設計用于監控電力系統健康狀態的狀態指標

使用預置的 AI 模型（如分類、回歸和時間序列模型）確定故障的根本原因并預測故障時間

審核編輯 ：李倩