基于数据驱动的动态行为建模,模型驱动开发

多源数据驱动与建模 2023-12-12 17:37 513 墨鱼

多源数据驱动与建模

基于数据驱动的动态行为建模,模型驱动开发

●▽● 根本原因是PID控制器还没有充分利用系统产生的数据。显然，系统产生的数据本身就包含了被控对象系统结构的变化、未建模的动态特性以及无法建模的未知干扰。信息。基于这些的常见动力系统的行为是由多个物理场的复杂相互作用决定的。因此，系统行为和系统响应建模通常需要复杂的第一原理支持，并且仿真也需要大量的计算（例如有限元模型）。这也是本次演讲的出发点，提供数据驱动

无论是哪种动态系统，单纯从系统建模的角度来看，通常有两个方向：基于第一性原理和基于数据驱动。第一原理建模是领域工程师所熟悉的。例如，可以使用Mscripting语言、Simulink或Simscap。在我们上一篇文章中，深度学习用于动态系统建模（点击跳转），重点介绍动态系统的特性和特性。讨论了数据驱动的动机。我们引入动态系统的当前输出不仅取决于当前输入，还取决于系统过去的行为。

＋△＋这些动态系统的行为是由多个物理场的复杂相互作用决定的。因此，系统行为和系统响应的建模通常需要复杂的第一原理支持，并且仿真还需要大量的计算（例如有限元模型）。这也是本文的起点。我们提供了第4节中列出的行为系统理论和数据驱动控制的相关参考资料。 1行为系统理论1.1动态系统动态系统Σ是三元组Σ=(T,W,B)，其中T代表时间轴，

当建模对象的内部物理机制清晰、过程完全可观察时，即可采用机理建模。如果对象的行为复杂、参数难以观察、行为结果随机性强，则可以采用数据驱动建模。如果模型训练样本帮助我们通过上述结构（左右分支）对依赖于时间历史的物理行为和包含状态行为的动态行为进行建模。查看预测结果如图所示，红色和蓝色分别代表测量数据和模型预测结果，如右图所示

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标签：模型驱动开发