ETAS ASCMO Dynamic V5 · 1.1.3 再帰型ニューラルネットワーク ASCMO Dynamic V5.1 より、過渡的モデリングにおいて「RNN」（Recurrent Neural Network: 再帰型ニューラルネットワーク）を利用できるようになりました。

ETAS ASCMO Dynamic V5.4ユーザーズガイド

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Document AM012002 V5.4 R01 JP - 12.2019　

目次

ETAS 目次

1 はじめに .......................................................................................................................61.1 ETAS ASCMO DYNAMIC .....................................................................................6

1.1.1 モデルベース適合 .......................................................................................61.1.2 外生入力を伴う非線形自己回帰 ...................................................................71.1.3 再帰型ニューラルネットワーク ...................................................................81.1.4 ETAS ASCMO Dynamic の応用分野 .............................................................8

1.2 安全に関する注意事項..........................................................................................91.2.1 適切な製品の使用について ..........................................................................91.2.2 安全に関する注意事項の記述書式................................................................91.2.3 本製品に関する特殊な注意事項 .................................................................10

1.3 個人情報保護に関する方針 .................................................................................101.3.1 データの処理 ............................................................................................101.3.2 技術的／組織的な対策...............................................................................10

1.4 本書について .....................................................................................................101.4.1 ユーザー要件 ............................................................................................101.4.2 本書の構成 ...............................................................................................111.4.3 マニュアルの利用法 ..................................................................................111.4.4 オンラインヘルプ .....................................................................................12

2 インストール...............................................................................................................142.1 準備 ..................................................................................................................14

2.1.1 システム要件 ............................................................................................142.1.2 その他のソフトウェア要件 ........................................................................142.1.3 ユーザー権限 ............................................................................................14

2.2 プログラムのインストール .................................................................................152.2.1 スタートメニュー .....................................................................................182.2.2 ファイルとディレクトリ ...........................................................................192.2.3 ETAS ASCMO の P コードバージョン.........................................................19

2.3 ソフトウェアのライセンス管理 ..........................................................................20

3ETAS ASCMO Dynamic V5.4 - ユーザーズガイド

4

目次 ETAS

2.4 アンインストール...............................................................................................20

3 チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作 ..........................................................223.1 同定対象システム...............................................................................................223.2 データのインポート ...........................................................................................233.3 データ分析.........................................................................................................26

3.3.1 トレーニングデータテーブル.....................................................................273.3.2 散布図 ......................................................................................................273.3.3 リサンプリング .........................................................................................293.3.4 ノイズフィルタリング ...............................................................................303.3.5 入力の相互相関 .........................................................................................303.3.6 振幅スペクトル .........................................................................................323.3.7 位相プロットと ACF ／ IACF .....................................................................32

3.4 モデルトレーニング ...........................................................................................343.4.1 モデリングメソッドとアルゴリズム...........................................................373.4.2 フィードバック構造 ..................................................................................383.4.3 次元削減 ...................................................................................................38

3.5 モデル予測.........................................................................................................413.5.1 シグマ予測................................................................................................423.5.2 多段先行予測と 1 段先行予測 ....................................................................42

3.6 モデル検証.........................................................................................................423.6.1 散布図 ......................................................................................................443.6.2 測定データと予測データ............................................................................453.6.3 交差検証 ...................................................................................................463.6.4 CCR 検証 ..................................................................................................47

3.7 モデルのエクスポート ........................................................................................493.7.1 Simulink® へのエクスポート .....................................................................493.7.2 MATLAB スクリプトへのエクスポート.........................................................513.7.3 INCA ／ MDAへのエクスポート................................................................513.7.4 C コードへのエクスポート ........................................................................523.7.5 GT-SUITE へのエクスポート .......................................................................533.7.6 FMI（Functional Mockup Interface）へのエクスポート .............................54

4 チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic ExpeDes の操作 ............................................554.1 ASCMO Dynamic ExpeDes の起動 ......................................................................554.2 ステップ 1：一般設定（"General Settings" タブ）..............................................57

4.2.1 入力コンフィギュレーション（"Input Configuration" 領域）......................574.2.2 測定量の設定 ............................................................................................59

4.3 実験計画の視覚化...............................................................................................594.4 ステップ 2：範囲制限（"Constraints" タブ）......................................................63

4.4.1 制限タイプ "Curve" ／ "Map"..................................................................644.5 ステップ 3：入力の圧縮（"Input Compression" タブ）.......................................73

4.5.1 圧縮のコンフィギュレーション（"Compression Configuration" 領域）......734.5.2 ビュー（"View" 領域）..............................................................................744.5.3 入力の圧縮例 ............................................................................................74

4.6 ステップ 4：定常状態ポイント（"Steady State Points" タブ）.............................754.6.1 軸の選択（"Select Axis" 領域）..................................................................754.6.2 ユーザー定義ポイント（"User Defined Positions" 領域）.................................. 754.6.3 ランダムポイント（"Random Positions" 領域）..........................................80

ETAS ASCMO Dynamic V5.4 - ユーザーズガイド

ETAS 目次

4.7 ステップ 5: スニペット設定（"Snippet Configuration" タブ）.............................814.8 ステップ 6：エクスポート（"Export" タブ）.......................................................81

5 用語集.........................................................................................................................86

6 お問い合わせ先 ...........................................................................................................88

図 ...............................................................................................................................89

索引 ............................................................................................................................91


6

はじめに ETAS

1 はじめに

本章には以下の内容が含まれます。

• ETAS ASCMO DYNAMIC についての簡単な紹介（6 ページの 1.1 項）

• 安全に関する注意事項（9 ページの 1.2 項）

• 個人情報保護に関する方針（10 ページの 1.3 項）

• 本書について（10 ページの 1.4 項）

1.1 ETAS ASCMO DYNAMIC

今日のモデルベース適合ツールでは、モデリング時に定常状態のエンジン挙動しか考慮しないため、動的影響を予測に反映させることができません。これでは、時間に依存する関係や過渡的な関係を伴う動的なエンジンプロセス（エンジン吸気系や排ガスエミッションなど）をシミュレートするには不十分です。

このような問題は、ASCMO Dynamic のダイナミックモードで解決することができます。

1.1.1 モデルベース適合

昨今の ECU の適合作業は、さまざまな要因により複雑化の一途をたどり、コストも増大しています。

主な要因としては以下のようなものが挙げられます。

• 派生車種の多様性

• テスト対象（エンジン、車両）の可用性の低下

• 燃費、排出物、診断に関する要件の厳格化

このように複雑化した適合作業は、従来の「古典的な」手法では扱いきれなくなってきています。定型的な作業を自動化したとしても、以下のようなステップを反復的に行う必要があります。

• ECU パラメータの測定と変更

• 実験車両／エンジンのレスポンス測定

• 測定値の解析

• 段階的な適化

出力y(t)

t

入力x(t)

t

回帰モデル


ETAS はじめに

この手続きをすべて実行することにより、1 つの適なデータセットが算出されます。

一方、ASCMO Dynamic で行うモデルベースの適合では、以下のような処理がすべてモデル上で行えるため、実験計画の立案後に行う実システム上での計測作業は、1回だけですみます。

• 適化目標を定義した後、1 回の適化実行により適なパラメータセットを算出できます。

• マップを変更し、その結果得られる挙動を予測することができます。

• 適合対象の仕様に応じた適な結果を達成できます。

－小型車の場合は燃費、スポーツカーの場合はトルク

－スポーティな運転挙動（トルクを即座に得られる）vs. 快適性

この場合、n 回の反復により、適化されたデータセットが n 個算出されます。

例

直噴エンジンの「モデルトレーニング」と「適化」の一例を、22 ページの「チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作」という章で紹介しています。この例では、一連のマップがいくつかのファクタ（燃費、エンジンのスポーティさ、煤煙、NOx 排出量）に関して適化されています。

1.1.2 外生入力を伴う非線形自己回帰

ASCMO Dynamic の ASC モデリング部のようなデータ駆動型モデリングアルゴリズムによる動的影響については、高次モデル構造を使用することにより考慮できます。離散時間の場合は、8 ページの図 1-1 に示すように、過去の入力値と出力値のフィードバックによりシステム入力空間が所定の計画対象期間まで拡大されます。文献ではこれを、「外生入力を伴う非線形自己回帰」（NARX: nonlinear autoregression with exogenous inputs）と呼んでいます。以下の説明ではフィードバック値を「フィーチャー」（feature）と呼びます。

このアプローチにより、動的同定問題は以下の式のような準定常的関係に変換されます（式中の k は離散時間ステップを示します）。

式 1-1 y(k) = f(x1(k),x1(k-1),…,x2(k),x2(k-1),…,y(k-1),…)

連続的に測定されるシステム入力とシステム出力のデータセットに基づいて、ASCモデリングアルゴリズム、あるいは他のすべてのデータ駆動型回帰を式 1-1 の関数関係のモデリングに適用できます。

1 段先行予測と多段先行予測

モデルトレーニング実施後のモデル予測のシナリオは、以下の 2 通りに分かれます（図 1-1 を参照してください）。

• 1 段先行予測

このタイプの予測においては、過去のシステム出力はセンサなどから実測により得られる既知の値です。モデルが予測しなければならないのはすぐ次の時間ステップだけです。

• 多段先行予測

過去のシステム出力値の代わりにモデルの予測が使用されます。これはオフラインシミュレーションに相当する標準的な使用事例であり、ユーザーは所定のさまざまな入力に対するモデルの応答を要求します。多段先行予測によって得られるモデルは、予測誤差の累積により、1 段先行予測によるモデルよりも品質が低くなるのが一般的です。


8

はじめに ETAS

図 1-1 外生入力を伴う非線形自己回帰（NARX）のモデル構造－ 1 段先行予測（左）と多段先行予測（右）

予測メカニズムの選択方法は、42 ページの「多段先行予測と 1 段先行予測」を参照してください。

1.1.3 再帰型ニューラルネットワーク

ASCMO Dynamic V5.1 より、過渡的モデリングにおいて「RNN」（Recurrent Neural Network: 再帰型ニューラルネットワーク）を利用できるようになりました。

このモデルタイプは、オープンソースの機械学習プラットフォーム Tensorflow を基盤としています。

RNN は、1 つの隠れ層を持つネットワーク（ASCMO MOCA のサンプルプロジェクトにも含まれています）といった単純なフィードフォワードネットワークのような従来のニューラルネットワークとは一線を画しています。従来の「パーセプトロン」と呼ばれるものとは異なり、RNN セルは、トレーニング可能な重みとバイアスに加え「状態」を保持して再利用します。この「状態」は、RNN が 1 つの入力を処理する際に更新され、次の入力を処理する際に利用することができます。つまり、過去の入力評価の結果が後の入力評価に影響することになるので、そのセルは「記憶を持つ」と見なされます。そのため、RNN は一連のデータからモデルを構築する際に用いる候補として非常に興味深いものであると言えます。

RNN についての詳細はオンラインヘルプに記載されています。

1.1.4 ETAS ASCMO Dynamic の応用分野

ASCMO Dynamic は以下のような分野に応用できます。

ECU（ガソリン／ディーゼル）の適合

• エンジンパラメータの適化 : エミッション、O2 センサヒーターなど

• 動的ファンクションの適化 : ドライバビリティ、過給圧など

• ECU モデルのパラメータ化（シリンダ充填率、トルクなど）

「適合」分野で ASCMO Dynamic を使用することには以下のような利点があります。

• 測定と解析の工程全体の効率が大幅に向上します。

• 複雑性を適切に扱うことができます。

• データの品質が向上します。

• モデルの再利用が可能になります。

プラント

ASCモデル

…

…

プラント

ASCモデル

…

…

1段先行予測多段先行予測

x(k) x(k) y(k)

y(k)y(k)

y(k)


ETAS はじめに

研究、ファンクションとシステムの開発

• 実験エンジンの適合と評価を迅速に行えます。

• 新規ファンクション（コントローラストラテジなど）のテストや開発に実エンジンのモデルを使用できます。

• 未知のシステムの解析と適化が可能です。

－ハイブリッド車（バッテリサイズ、排気量など）

－スタータジェネレータシステム : ジェネレータ電流や軸受温度などのモデリング

－噴射システムの開発（形状の適化）

「研究開発」分野における主な利点は、システム理解が迅速化され向上することと、さまざまな方法でインパクト解析を行えることが挙げられます。

1.2 安全に関する注意事項

本製品を使用する際には、ユーザーの負傷やデバイスの損壊などを避けるため、製品の信頼性に関する免責条項（「ETAS Safety Advice - 安全上の注意事項」）、および下記の注意事項をよくお読みいただき、その指示に従ってください。

1.2.1 適切な製品の使用について

製品の不適切な使用や安全に関する注意事項に従わないことにより生じた一切の損害について、ETAS GmbH は責任を負いません。

1.2.2 安全に関する注意事項の記述書式

本書内に記述されている安全に関する注意事項には、下記の標準シンボルが併記されます。

安全に関する注意事項は以下の書式で記述されます。これらの情報は必ずよくお読みください。

警告中程度の危険性に関する注意事項です。記載事項を守らないと、重傷や生命の危険を招く可能性があります

注意

軽度の危険性に関する注意事項です。記載事項を守らないと、軽～中程度の負傷を招く危険性があります。

注記

物的損傷を招く可能性のある挙動についての説明です。


10

はじめに ETAS

1.2.3 本製品に関する特殊な注意事項

本製品を安全に使用するには、一般的な注意事項に加え、以下の特殊な要件も守ってください。

• 本製品の準備や操作を行う前に、本製品を使用する環境が所定の条件を満たしていることを確認してください。各条件については、使用する PC やハードウェアのドキュメントを参照してください。

1.3 個人情報保護に関する方針

ユーザーの個人情報保護の問題は ETAS にとっても重要な案件であるため、本項では、ASCMO Dynamic 内でどのようなデータが処理されるか、どのような種類のデータを ASCMO Dynamic が使用するか、また個人情報の保護のためにユーザー自身がどのような技術的対策を講じるべきか、といった内容について説明します。さらに、本製品が個人データやそれに関連するデータを保存する場所や、それらのデータの削除方法についても説明します。

1.3.1 データの処理

本製品の使用時には、個人データやそれに関連するデータが処理されます。本製品の購入者は、GDPR（General Data Protection Regulation： EU の一般データ保護規則）の Article 4 No. 7 に従ってデータ処理を行う法的責任があります。製造者である ETAS GmbH は、当該データの不適切な扱いに関して、いかなる場合も責任を負いません。

また、ETAS ライセンスマネージャでユーザーベースライセンスを扱うと、以下のような個人データまたはそれに関連するデータが、ライセンス管理の目的で記録される可能性があります。

• 通信データ： IP アドレス

• ユーザーデータ：ユーザー ID、Windows のユーザー ID

1.3.2 技術的／組織的な対策

本製品は、個人データまたはそれに関連するデータを記録する際に暗号化を行いません。記録されるデータの機密保持のため、ユーザー側の IT システムに適した技術的対策または組織的対策を講じてください。

ログファイル内の個人データまたはそれに関連するデータは、オペレーティングシステムのツールを用いて削除することができます。

1.4 本書について

1.4.1 ユーザー要件

本書は、エンジン自動車用 ECU の開発と適合の熟練者を対象にしています。計測や制御ユニットに関する技術的知識も必要です。


ETAS はじめに

1.4.2 本書の構成

本書は以下の章で構成されています。

• 第 1 章「はじめに」（本章）

本章です。

• 第 2 章「インストール」

本章では、製品のインストール準備とインストール方法、および ETAS ASCMO のライセンス管理について説明します。

• 第 3 章「チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作」

本章では、ASCMO Dynamic（動的システム同定用 ETAS ASCMO ツールボックス）の基本的機能を紹介します。チュートリアルの構成は以下のとおりです。

• 第 4 章「チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic ExpeDes の操作」

本章では、ASCMO Dynamic ExpeDes を用いて過渡モデル作成のための実験計画を作成する方法を、ステップを追って説明します。

• 第 5 章「用語集」

本章では、ETAS ASCMO で用いられる重要な専門用語や略語について説明します。

ASCMO Static と ExpeDes については、『ETAS ASCMO Static ユーザーズガイド』（<installation>1 \Manuals\Manual_jp.pdf）に説明されています。

1.4.3 マニュアルの利用法

表現について

ユーザーが実行するすべてのアクションは、いわゆる "Use-Case” 形式で記述されています。つまり以下に示すように、操作を行う目標がタイトルとして初に簡潔に定義され（例：「ハードウェアの検索を行う」、「ログファイルを表示する」）、その下に、その目標を実現するために必要な操作手順が列挙されます。以下にその例を示します。

目標の定義：

前置き ...

• 手順 1

手順 1 についての説明 ...

• 手順 2


• 手順 3


まとめ ...

ヒント

本書『ETAS ASCMO Dynamic V5.4 - ユーザーズガイド』は、ETAS ASCMO DYNAMIC V4.10 の概要と、インストールや操作の流れについてまとめたものです。ユーザーインタフェースの詳細な情報（メニューコマンドや操作ボタン、各種ダイアログボックスの機能など）はオンラインヘルプを参照してください。

1. <installation> はインストール時の指定に応じて異なります。デフォルトでは

C:\Program Files\ETAS\ASCMO 5.4です。


12

はじめに ETAS

具体例：

新しいファイルを作成する：

新しいファイルを作成する際は、他のファイルをすべて閉じてから以下のように操作します。

• ファイル → 新規作成を選択します。

" ファイルの作成 " ダイアログボックスが開きます。

• 新しいファイルの名前を、" ファイル名 " フィールドに入力します。

ファイル名は 8 文字以内でなければなりません。

• OK をクリックします。

新しいファイルが作成され、指定した名前で保存されます。このファイルを使用して以降の作業を行います。

表記上の規則

本書は以下の規則に従って表記されています。

特に重要な注意事項は、以下のように表記されています。

1.4.4 オンラインヘルプ

ASCMO Dynamic を操作する際にはオンラインヘルプが役立ちます。 Help →Online Help コマンドですべてのトピックが開き、<F1> キーを押すとアクティブウィンドウに関連するトピックが開きます。

表記例説明

File → Open を選択して、... メニューコマンドは、青の太字で表記します。

OK をクリックして、... ユーザーインターフェース上のボタン名は、青の太字で表記します。

<Ctrl> を押して、... キーボードの各キーは、< > で囲んで表記します。

"Open File" ダイアログボックスが表示されます。

プログラムウィンドウ、ダイアログボックス、入力フィールド等のタイトルは、" " で囲んで表記します。

setup.exeファイルを選択します。

ファイル名、プログラムコード等の英文字のみのテキスト文字列は、Courierフォントで表記します。

論理型のデータから算術型のデータへの変換はできません。

注意すべき個所、または新出の用語は太字で、または「」で囲んで表記します。

OSEK グループ（ÜííéWLLïïïKçëÉâîÇñKçêÖL を参照してください）によって一定の基準が制定されています。

web サイトへのリンクは下線付きの青色で表記します。

ヒント

ユーザー向けの重要な注意事項


ETAS はじめに

P コードバージョンのファンクションについてのヘルプは、Help → Interface Help で開きます。


14

インストール ETAS

2 インストール

本章では、製品のインストール準備とインストール方法、および ETAS ASCMO のライセンス管理について説明します。

• 準備（14 ページ）

• プログラムのインストール（15 ページ）

• ソフトウェアのライセンス管理（20 ページ）

2.1 準備

インストールを行う前に、PC がシステム要件を満たしていることを確認してください。またインストールを実施するユーザーは、オペレーティングシステムやネットワーク接続について必要なユーザー権限を持っていることを確認してください。

2.1.1 システム要件

システムは以下の条件を満たしている必要があります。

• プロセッサ：動作周波数 1GHz（推奨： 2GHz Dual-Core 以上）

• OS： Windows® 7（64 ビット）、Windows® 8（64 ビット）、Windows® 10（64 ビット）のいずれか

• メモリ： RAM 容量 1GB （推奨： 8GB）

• ハードディスク：空き容量 1GB 以上（推奨： 2GB）

2.1.2 その他のソフトウェア要件

必要なソフトウェアコンポーネントが PC にインストールされていない場合は、

ETAS ASCMO のインストール時にすべてインストールされます。

2.1.3 ユーザー権限

ETAS ASCMO V5.4 のインストールと操作のためのユーザー権限については、以下の注記に従ってください。

インストール時に必要なユーザー権限

PC に ETAS ASCMO V5.4 をインストールするには、管理者のユーザー権限が必要です。詳しくはシステム管理者の方にお問い合わせください。

操作時に必要なユーザー権限

ETAS ASCMO V5.4 の操作を行う際は標準ユーザーのユーザー権限で充分です。

ヒント

ソフトウェアのインストールや操作を行うには、Windows レジストリデータベースに対するアクセス権が必要です。アクセス権が不明な場合は、システム管理者の方にお問い合わせください。


ETAS インストール

2.2 プログラムのインストール

ETAS ASCMO をインストールする：

• インストールディスクを、インストール先の PC の適切なドライブに挿入します。

• インストールファイルが含まれるディレクトリを開きます。

• Setup_ASCMO_x64.exeをダブルクリックします。

インストーラが起動し、セットアップウィザードが開きます。

• Next をクリックします。

"License Agreement" ページが開きます。

• ライセンス許諾書の内容をよく読み、I accept the agreement オプションをオンにします。

ライセンス許諾書に同意しない場合は、インストールは実行できません。

ヒント

ETAS ASCMO V5.4 は、64 システムにのみインストール可能です。


16



"Set Destination Location" ページが開きます。

• デフォルトのインストールフォルダが表示されるので、別のフォルダを指定するには Browse をクリックします。


"Select Start Menu Folder" ページが開きます。

• スタートメニューのデフォルトフォルダが表示されるので、別のフォルダを指定するには Browse をクリックします。




"Additional Tasks" ページが開きます。

• デスクトップアイコンを作成するには Create a desktop icon オプションをオンにします。

• MATLAB Compiler Runtime のインストールに関するオプションを選択します。

• 必要に応じて Install Prerequisites をオンにします。


"Ready to Install" ページが開き、ここまでの設定内容が表示されます。

－インストールディレクトリ

－スタートメニューのフォルダ

－デスクトップアイコン作成の有無


18


• 設定内容を変更するには < Back をクリックします。

• インストールを開始するには Install をクリックします。

インストールが実行され、進捗状態が表示されます。

インストール処理がすべて終了すると、"Completing the ETAS ASCMO Setup Wizard" ページが開きます。

• Finish をクリックします。

インストールが完了し、ETAS ASCMO が起動できる状態になります。

2.2.1 スタートメニュー

インストールが正常に終了すると、"Select Start Menu Folder" ページで設定したスタートメニューのフォルダに、以下のエントリが追加されます。

• ASCMO Desk V5.4　

ETAS ASCMO DESK ウィンドウを開きます。ここから ETAS ASCMO の各コンポーネントを起動することができます。

• ASCMO Dynamic V5.4 　

ASCMO Dynamic を起動します。

• ASCMO ExpeDes Dynamic V5.4　

ASCMO Dynamic ExpeDes を起動します。

• ASCMO ExpeDes V5.4　

ExpeDes を起動します。

• ASCMO MOCA Runtime V5.4　

ETAS ASCMO MOCA（ETAS ASCMO MOCA の一部の機能が制限されたもの）を起動します。

• ASCMO MOCA V5.4　

ETAS ASCMO MOCA を起動します。

• ASCMO Static V5.4 　

ASCMO Static を起動します。

• Manuals and Tutorials　

ASCMO ドキュメントディレクトリ（<installation>1 \Manuals）を開きます。ここには以下の情報や文書が保存されています。

－ ASCMOInterfaceDocフォルダ

ASCMO のコマンドライン引数や API 関数などについての情報

－ *.chm

インストール済みコンポーネント用のオンラインヘルプファイル（ASCMO ウィンドウから <F1> キーを押すと、このヘルプファイルが開きます。）

ヒント

次のステップで実際のインストールが始まります。

1. <installation> はインストール時の指定に応じて異なります。デフォルトでは

C:\Program Files\ETAS\ASCMO 5.4です。



－ Manual_en.pdf／ Manual_jp.pdf（本書）

ASCMO Static の基本機能の説明やチュートリアルが含まれるユーザーズガイド

－ Manual_dynamic_en.pdf／ Manual_dynamic_jp.pdf

ASCMO Dynamic の基本機能の説明やチュートリアルが含まれるユーザーズガイド

－ MOCA_*.pdf

ASCMO MOCA の基本機能の説明やチュートリアルが含まれるユーザーズガイド

2.2.2 ファイルとディレクトリ

プログラムのインストール時には、プログラムに属するすべてのファイルが、インストール時に選択された <installation>1ディレクトリとそのサブディレクトリにコピーされます。

MATLAB®/Simulink® 用 P コードファイルは以下のディレクトリにコピーされます。

<installation>\pCode\ascmo

詳細は 2.2.3 項「ETAS ASCMO の P コードバージョン」を参照してください。

2.2.3 ETAS ASCMO の P コードバージョン

P コードバージョンの ETAS ASCMO（19 ページの「ファイルとディレクトリ」を参照してください）を使用すると、MATLABから ETAS ASCMO を起動することとができます。

前提条件

P コードバージョンの ETAS ASCMO を使用するには、バージョン R2016a 以降の

MATLABがインストールされている必要があります。また、以下の 2 つの MATLABツールボックスが必要です。

• Optimization Toolbox™　

• Statistics and Machine Learning Toolbox ™　

ヒント

ETAS ASCMO 用アドオンとして提供されている ETAS ASCMO V5.4 の P コードバージョンを使用するには、"ASCMO_SDK" という専用のライセンスを別途ご購入いただく必要があります。


20


ETAS ASCMO の実行

MATLABで、以下のディレクトリに切り替えます。

<installation>\pCode\ascmo

続いてコマンドウィンドウに以下のコマンドを入力します。

ETAS ASCMO ツール（スタンドアロン散布図ツールと ASCMO Calibration Data Editor を除く）内で実行される全ステップは、コマンドを使用して自動化することができます。コマンドについての説明は、ASCMO インターフェースヘルプ

（ASCMO のメインメニューから Help → Interface Help を選択）に記載されています。

2.3 ソフトウェアのライセンス管理

ETAS ASCMO を使用するには、ライセンス契約に基づいて発行されたライセンスファイルが必要です。このファイルは、社内のツール管理者の方から、または ETASホームページのライセンスポータルサイト（http://www.etas.com/support/licensing）から入手できます。ライセンスファイルのお申し込み時には、製品購入時に ETAS から発行された「アクティベーション番号」が必要です。

ETAS 製品のライセンスの管理は、ETAS ライセンスマネージャで行います。これを起動するには、Windows スタートメニューからすべてのプログラム → ETAS → License Management → ETAS License Manager を選択します。

ETAS のライセンスモデルについての説明や、ライセンスマネージャの操作方法（ライセンスの確認、登録／削除、借用／返却など）については、ライセンスマネージャのオンラインヘルプを参照してください。オンラインヘルプを開くには、ライセンスマネージャで <F1> キーを押します。

2.4 アンインストール

ETAS ASCMO のアンインストールは、以下の方法で行います。

• Windows コントロールパネルのプログラムと機能を使用する

コマンド機能

AscmoDesk ASCMO Desk の起動

ascmo static ASCMO Static の起動

ascmo expedes ExpeDes の起動

ascmo dynamic ASCMO Dynamic の起動

ascmo expedesdynamic ASCMO Dynamic ExpeDes の起動

ascmo moca ASCMO MOCA の起動

ascmo mocaruntime ASCMO MOCA Runtime の起動

ascmo cyclegenerator ASCMO Cycle Generator の起動

ascmo scatterplot スタンドアロン散布図ツールの起動

ascmo calibrationdataeditor ASCMO Calibration Data Editor の起動


http://www.etas.com/support/licensing

http://www.etas.com/support/licensing


ETAS ASCMO をアンインストールする：

• アンインストール処理を開始します。

確認のメッセージが開きます。

• はいをクリックして続行します。

ETAS ASCMO のアンインストールが開始され、プログレスバーに進捗状況が表示されます。

アンインストールが正常終了すると、その旨を通知するウィンドウが開きます。

• はいをクリックしてアンインストールを完了します。

ヒント

この操作により、ETAS ASCMO のコンポーネント（ASCMO Static、ASCMO MOCA Runtime など）がすべてアンインストールされます。コンポーネントを個別にアンインストールすることはできません。


22

チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作 ETAS

3 チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作

本章では、ASCMO Dynamic（動的システム同定用 ETAS ASCMO ツールボックス）の基本的機能を紹介します。チュートリアルの構成は以下のとおりです。

• 同定対象システム（22 ページ）

• データのインポート（23 ページ）

• データ分析（26 ページ）

• モデルトレーニング（34 ページ）

• モデル予測（41 ページ）

• モデル検証（42 ページ）

• モデルのエクスポート（49 ページ）

3.1 同定対象システム

測定対象の例（ディーゼルエンジン）の入力と出力は図 3-1 と表 3-1 に説明されています。

図 3-1 測定対象となるディーゼルエンジン

表 3-1 測定対象となるディーゼルエンジンの入力と出力

モデリング用データ

測定済みのデータセットは 18000 の測定ポイントからなる連続的データストリームで、そのうち 4000 ポイントがモデリングに使用され、残りの 14000 ポイントがテストデータセットになります。サンプリング間隔は 0.1 秒です。

名前意味

入力 PedalPosition スロットルペダル位置 [%]EngineSpeed エンジン回転数 [rpm]

出力 TurboChargerShaftSpeed ターボチャージャー回転数 [rpm]mdot_exhaust 排ガスの質量流量 [kg/h]

入力

Engine-Speed

TurboCharger-ShaftSpeed

mdot_exhaust

Pedal-Position

出力


ETAS チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic の操作

3.2 データのインポート

本項では、トレーニングデータのインポートについて説明します。

ASCMO Dynamic を起動する :

• Windows スタートメニューの ETAS ASCMO 5.4 プログラムグループから、ASCMO Desk V5.4 を選択します。

"ASCMO Desk" ウィンドウが開きます。

図 3-2 "ASCMO Desk" ウィンドウ

• "ASCMO Desk" ウィンドウで、Transient Modeling タイルをクリックします。

ASCMO Dynamic が開きます。

図 3-3 ASCMO Dynamic スタートウィンドウ


24


トレーニングデータをロードしてインポートする :

新しくプロジェクトを作成するには、まずモデルトレーニングに必要なトレーニングデータをロードする必要があります。

• ASCMO Dynamic スタートウィンドウで、"2. Import Measured Dynamic Data" の下の Start Import をクリックします。

ファイル選択ダイアログボックスが開きます。

• <installation>1\Example\AscmoDynamicにある Example_Dynamic_Engine.*2 というファイルを選択します。

• 開くをクリックします。

• *.xlsファイルを選択した場合は、以下を行います。

－ファイルに複数のワークシートが含まれている場合は、"Select Sheet" ダイアログボックスのワークシート一覧から "Training Data" というシートを選択します。

－ OK をクリックします。

"Time Vector / Sample Time" ダイアログボックスが開きます。

－ "Sample Time" フィールドに、トレーニングデータのサンプルレート（秒単位）を入力します。

トレーニングデータテーブルには時間列がないため、ここでは "Time Vector" フィールドは無視できます。


データが読み取られます。

1. <installation> のデフォルトは C:\Program Files\ETAS\ASCMO 5.4です。

2. * = xls、mf4

ヒント

ファイルのサイズによっては読み取り処理に時間がかかる場合があります。



• 入力として PedalPositionと EngineSpeedを選択し、出力として mdot_exhaustとTurboChargerShaftSpeedを選択します。

インポートデータインターフェースでも、ASCMO Static の場合と同様に、データの妥当性を視覚的に確認したり（Plot Selected）、選択されている入力と出力の割り当ての設定を保存／ロードしたり（File → Save/Load Channel Config (*.ini)、26 ページ参照）することができます。

ヒント

ASCMO Static の場合とは異なり、ASCMO Dynamic では動作ポイントは考慮されません、使用できるのは "Normal" だけです。


26


• "ASCMO Data Import" ウィンドウで OK をクリックします。

測定データがインポートされ、プロジェクトが作成されます。データのインポートが終わると、ウィンドウに入力（上）と出力（下）の時系列グラフが表示されます。

コンフィギュレーションの保存とロードを行う：

• File → Save Channel Config (*.ini) を選択します。

• ファイル選択ダイアログボックスが開くので、現在のコンフィギュレーションを保存するファイルのパスと名前を入力し、保存をクリックします。

• すでに保存されているコンフィギュレーションをロードするには、File → Load Channel Config (*.ini)を選択します。

3.3 データ分析

ASCMO Dynamic の実際のモデリング（34 ページの「モデルトレーニング」を参照）はシンプルで、データの前処理は必要なく、初めてのユーザーでも実行できますが、ここで、ロードされたデータセットの分析を行っておくことをお勧めします。

Data メニューにはモデル品質の向上に役立つツールが用意されていて、ロードされたデータセットの確認や変更を行うことができます。



3.3.1 トレーニングデータテーブル

Data → Table → Training Data を選択すると、データが時系列に一覧表示されます。

3.3.2 散布図

散布図ウィンドウ（Data → Scatter Plot → Training Data）に表示される各プロットを見ると、発生し得る入力および出力の範囲内におけるトレーニングデータのカバー率がわかります。これらのプロットのうち、データポイントを時系列的に表示する "Data Set vs. Time" プロット上の任意のブロックをマークすると、そのブロック内のポイントに該当する入力値と出力値が他のプロット内で示されます。

散布図は、後のモデル検証（42 ページの「モデル検証」を参照）において、データが入力データの範囲内に収まっているかどうかをチェックする際に役立ちます。

ASCMO Dynamic はデータ駆動型のモデリングアルゴリズムを使用し、カバーされない領域への正しい外挿は保証されないため、このチェックは非常に重要です。


28


各プロットの表示設定は、散布図ウィンドウの View → Select Axes で変更できます。

図 3-4 ASCMO Dynamic - 散布図ウィンドウ（デフォルト設定）



図 3-4（28 ページ）内の 2 番目の勾配プロット（下図参照）は、システムの動的スティミュレーションのカバー率を示しています。

3.3.3 リサンプリング

適切なサンプリング周期は、およそ Ts ≤ T/10（Tはシステムの主要時定数）です。実際の測定データのサンプリング周期 Tが短すぎる（つまりサンプリング周波数が高すぎる）場合は、データセットをリサンプリングすることによってトレーニング時間を短縮でき、後のモデリングにも役立ちます。

リサンプリングは "Resampling" ダイアログボックス（Data → Resampling）で設定します。ここでリサンプリング係数 nを指定すると、元データから n番目ごとにデータポイントが抽出され、新しい時系列によるデータが生成されます。


30


Sample Time は 2 つのサンプル間の絶対時間（秒単位）です。それに対して、

Sampling Factor は元のサンプリングレートに対する係数で、たとえばこれを 2 に設定すると、元のサンプルが 1 つおきにピックアップされ、周期は倍になります。どちらのオプションでもリサンプリングを行うことができ、必要に応じて値のリニア補間が行われます。

ダイアログボックス下部の Data Sizes 領域には、トレーニングデータとテストデータについて、元のデータのサンプル数と、現在のオプション設定に応じたリサンプリング後のサンプル数が表示されます。

3.3.4 ノイズフィルタリング

信号の擾乱（測定ノイズや測定値の欠落など）をなくすため、移動平均フィルタを使用してデータセットを修正することができます（Data → Noise Filtering）。このフィルタを使用すると、以下の式で表される新しい信号が生成されます。

ここで n はウィンドウサイズです。

測定ノイズは、信号の振幅スペクトルなどにより識別できます（32 ページの「振幅スペクトル」を参照）。

3.3.5 入力の相互相関

すべての入力に相関関係がまったくないというのが理想的ですが、これについては相互相関分析（Data → Cross Correlation Inputs）で調べることができます。

ヒント

このチュートリアルのディーゼルエンジンの例では、リサンプリングは必要ありません。

ヒント

このチュートリアルのディーゼルエンジンの例では、ノイズフィルタリングは必要ありません。

ヒント

相互相関分析は、Advanced Settings オプション（File → Options）がオンになっている場合にのみ実行できます。

ヒント

ダイナミックモードにおいて "Advanced Settings" オプションの設定（オン／オフ）を変更した場合は、新しい設定は、次にプロジェクトを開いた後に有効になります。



ディーゼルエンジンを例に、望ましい挙動を下図に示します。左上と右下のCCF(xi,xi)のプロットは各入力のそれ自体との相互相関性を示すもので、実際にはタイムラグ（時間差）に応じた信号の自己相関を示しています。

理想的なケースでは、タイムラグが 0 の時に 1.0 という（完全）相関になり、指数関数的に減少する関数が得られます。CCF/ACF の減少が緩やかであればあるほど、時間経過に対する信号の変化が小さいことになります。

さらに注目すべきものは CCF を示す非対角のプロットです。このディーゼルエンジンの例のように無相関であることが望ましく、相互相関内にピークがあれば、それは入力チャンネル間に相関関係があることを示します。相互相関が 1.0 であれば、それらは冗長信号ということになります。


32


3.3.6 振幅スペクトル

Data → Spectrum of Channels を選択すると、入力と出力の振幅スペクトルを表示できます。やや狭いピークが見られる場合は、当該周波数程度のノイズが存在しています。

3.3.7 位相プロットと ACF ／ IACF

Data → Phase Plot and IACF Outputs を選択すると、同定タスクの時間依存性を明らかにできます。プロットは出力ごとに個別のウィンドウに表示されます。

図 3-5 1 つの出力についての位相プロットと IACF プロット

位相プロット（"Phase Plot"）

出力 (k-t)に対する出力 (k)の散布図です。位相 / ラグ tの値はウィンドウ左下部で調整できます（標準的な値は 1 です）。

図 3-5 上部のプロットは、あるステップから tステップ後までの時間経過に伴う出力値の変化を示しています。多くの点がほぼ対角線上にあってあまり分散していなければ、「依存性が高い」ということになります。

この図の例では、多くの点が対角線上にあることから、出力 (k)と位相シフト後の出力 (k-t)との間に強い依存関係があることがわかります。一般的に、このようになるのは t = 1の場合です。tを 1ずつ大きくしていくと、点の分布はだいたい等しくなります。このようにして出力の時間依存性を見積ることができます。



自己相関関数（"Autocorrelation Function (ACF)）と逆自己相関関数（"Inverse Autocorrelation Function (IACF)）

ACF とその逆関数 IACF による分析では、外生入力変数を伴わない線形時系列が想定されます。これはディーゼルエンジンの例のような非線形システムの同定には当てはまりませんが、これに基づいて、存在する時間依存性について初の仮説を立てることはできます。

期待される ACF の形状は、指数関数的に減少する曲線か、または正弦曲線です。数タイムラグ後に突然減少している場合は、その時系列の中に自己回帰部分がない

（つまり時間依存性がない）ことがわかります。

図 3-5 下部の IACF プロットは数ステップ後に減衰するべきもので、それにより自己回帰部分の次数が決まります。破線はカットオフ目標を表し、これは下の式で求められる 95% の信頼区間です。

IACF の挙動が指数関数的または正弦関数的な場合は、自己回帰性はありません。ディーゼルエンジンの例では、IACF は 3 タイムラグの信号シフト後に減衰します。この 3 タイムラグが、この次に行うモデルトレーニングのタイムラグ期間として考慮されます。


34


3.4 モデルトレーニング

モデルトレーニングは、Model → Properties（34 ページ参照）または Model → Training（36 ページ参照）から開始できます。

Model → Properties で開始すると、出力ごとにモデルプロパティを設定することができます。設定については以下の内容について説明します。

• モデリングメソッド（このチュートリアルでは NARX Structureを使用）

• メソッドパラメータ

NARX Structureメソッドには以下のパラメータがあります。

－モデリングアルゴリズム（37 ページ参照）

－フィードバック（NARX）構造（38 ページ参照）

－次元削減（38 ページ参照）

モデルの個々のプロパティを設定してトレーニングを開始する：

• Model → Properties を選択します。

"Model Properties" ウィンドウが開き、各出力のプロパティがそれぞれのタブに表示されます。

図 3-6 "Model Properties" ウィンドウ

(b) (c)

(d)

(e)

(f)

(a)



• "Modeling Method" ドロップダウンリスト（図 3-6の (a)）で、NARX Structureを選択します。

• "Model" 領域（図 3-6 の (b)）で、以下のように操作します。

－ドロップダウンリストからモデルタイプ（ASC GP-Spectrum、ASC GP-SCS、ASC GP、ASC Compressed、Linearのいずれか）を選択します。

モデルタイプについては、37 ページの「モデリングメソッドとアルゴリズム」を参照してください。

"<output> - Parameters" ダイアログボックスが開きます。ダイアログボックスの内容はモデルタイプに応じて異なります。

図 3-7 "<output> - Parameters" ダイアログボックス - 各モデルタイプ

－ "<output> - Parameters" ダイアログボックスで、モデルパラメータを設定します。

設定内容はオンライヘルプを参照してください。

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)


36


－ OK をクリックして "<output> - Parameters" ダイアログボックスを閉じます。

このダイアログボックスは Edit ボタンでも開きます。

• "Feedback Structure" 領域（図 3-6 の (c)）で、入力と出力の小／大のタイムラグを設定します。

38 ページの「フィードバック構造」を参照してください。

• "Dimensionality Reduction" 領域（図 3-6 の (d)）で、

None を選択します。

このディーゼルエンジンサンプルでは None で十分です。詳しくは 38 ページの「次元削減」を参照してください。

• すべての出力についてモデルパラメータを設定したら、OK または Apply をクリックしてトレーニングを開始します。

モデルのグローバルプロパティを設定してトレーニングを開始する：

Model → Training を選択すると、全出力について小限のパラメータのみを設定してトレーニングを開始することができます。



• Model → Training を選択します。

"Model Training" ウィンドウが開きます。

このウィンドウに含まれるエレメントは "Model Properties" ウィンドウ（34 ページの図 3-6）と同じですが、すべての出力が対象となるため、出力ごとのタブがありません。

• 「モデルの個々のプロパティを設定してトレーニングを開始する：」（34 ページ）に説明されている方法でモデルプロパティを設定します。

• OK をクリックしてトレーニングを開始します。

3.4.1 モデリングメソッドとアルゴリズム

デフォルトのモデリングメソッドは NARX Structure で、デフォルトのモデリングアルゴリズムは ASC GP-Spectrumです。近、標準的な ASC アルゴリズムが改良され、大量のデータセットを処理できるようになりました。

ASC GP-Spectrumを使用する場合は、サブセットのサイズ（"Size"）を設定する必要があります。モデルトレーニングでは、データセット全体に含まれる情報が、 "size" 個の仮想基本ポイントからなるセットに変換されます。"size" の値が大きいほどモデリング結果が向上しますが、モデリングに掛かる時間は長くなります。推奨される "size" 値 sの範囲は 50 < s < 200です。

ヒント

ここでの設定内容は、すべての出力に適用されます。


38


サブセットサイズなどのその他のモデルパラメータは、"<output> - Parameters" ダイアログボックス（図 3-7 の (a)）で設定します。このダイアログボックスは、モデルタイプ ASC GP-Spectrumを選択した際に開き、Edit ボタンで開くこともできます。

リニアモデルのトレーニングを行うためのモデルタイプ Linearも用意されています。リニアモデルは、リニアモデル用の "<output> - Parameters" ダイアログボックス（図 3-7 の (b)）でパラメータを設定します。

モデルタイプ ASC GP-SCS（図 3-7 の (c)）は、トレーニングデータの数が多い場合に有用です。

モデルタイプ ASC GP（図 3-7 の (d)）は、トレーニングデータの数が少ない場合に有用です。

モデリングのメソッドとアルゴリズムについての詳細は、オンラインヘルプを参照してください。

3.4.2 フィードバック構造

すべての入力と出力について、NARX 構造内で考慮される大タイムラグの定義です。以下の説明ではフィードバック値を「フィーチャー（feature）」と呼びます。

初は、IACF 分析の結果（32 ページの「位相プロットと ACF ／ IACF」を参照）を使用することをお勧めします。ディーゼルエンジンの例では、両方の値が 3 になっています。

3.4.3 次元削減

フィードバック値（「フィーチャー」）の数を少なくすると、モデル品質を高め、さらにモデルトレーニングを高速化することができます。

"Model properties" ウィンドウ（34 ページの図 3-6）で、以下のオプションを選択できます。

None : NARX 構造内のすべてのフィーチャーを、設定されている大タイムラグに応じて使用します。ディーゼルエンジンの例の場合は、これで十分です。

Feature Extraction (PCA) : 主成分分析（PCA: principle component analysis）を使用して、指定されたフィーチャー数までフィードバック構造の次元を削減します。

Automatic Feature Selection : 手動でのフィーチャー選択（41 ページの「Manual Feature Selection」を参照）の代わりに、自動検索により適切なフィーチャー設定を行うことができます。

フィーチャーを自動選択する：

• "Model Properties" ウィンドウの "Dimensionality　Reduction" 領域（図 3-6 の (d)）で、Automatic Feature Selection をオンにします。

Configure ボタンが有効になります。

ヒント

多くの場合、冗長性などの理由から、フィードバック構造のすべてのフィーチャーが必要なわけではありません。フィーチャー数を少なくすることがモデルトレーニングの高速化に役立ちます。

ヒント

複数のシステム出力が存在する場合は出力ごとにこの処理を行う必要があります。



• このボタンをクリックします。

"Automatic Feature Selection <output>" ウィンドウが開きます。

図 3-8 "Automatic Feature Selection <output>" ウィンドウ

• "Model Type" ドロップダウンリストでモデルタイプを選択します。

ここでは、実際のモデルトレーニングで使用するものと同じタイプを選択します。

• 必要に応じて、Edit Model をクリックして

"<output> - Parameters" ダイアログボックス（35ページの図 3-7）を開き、モデルパラメータを編集します。


40


• "Search Method" フィールドで、使用するメソッドオプションを選択します。

• "Stop Criteria [%]" フィールドに停止目標値を入力します。

モデル品質がこれ以上向上できない場合（Forward Selection 使用時）、または指定された停止値よりも悪くなる場合（Backward Elimination 使用時）に、検索が停止します。

• "Min Time Lag" ／ "Max Time Lag" フィールドに、入力と出力の小／大のタイムラグを設定します。

• Search Features をクリックして自動フィーチャー選択を開始します。

検索には時間を要する場合があります。"Automatic Feature Selection <output>" ウィンドウの右上のプロット内に進捗状況が表示され、検索が終了すると、

良の結果がマークされます。

Forward Selection

空のフィーチャーセットから始め、モデル品質を大限高めるフィーチャーを追加していく処理を繰り返します。

Backward Elimination

初めはすべてのフィーチャーを使用し、モデルに与えるインパクトが小のフィーチャーを除外していく処理を繰り返します。

Lag-Wise Search

このオプションをオンにすると、ラグ単位で入力検索され、検索処理が高速化します。

RMSE on Validation Data

このオプションをオンにすると、検証用データセットの RMSE に基づいた良のモデルが選択されます。

ヒント

後方除外（Backward Elimination）にはフィーチャー間の相互依存性が明らかになるという利点がありますが、より早く収束する前方選択（Forward Selection）の方を推奨します。



• Apply をクリックして結果を適用します。

すべての出力についてフィーチャーを選択したら、"Model Properties" ウィンドウに戻り、OK ボタンでモデルトレーニングを開始します。

Manual Feature Selection:

"Inputs" および "Output" テーブル（図 3-6 の (e) と (f)）で、フィーチャーのセットを明示的に選択することができます。

このオプションは、"Dimensionality Reduction" = None によるモデルトレーニングで十分なモデル品質が得られなかった場合や、システム固有の時間依存性が分かっている場合に有用です。

3.5 モデル予測

モデルトレーニングが終了すると、トレーニングデータセットの出力測定値の上に重ねてモデル予測がプロットされます。モデルの品質は RMSE および R2 という指標により示されます。


42


3.5.1 シグマ予測

ASC GP-Spectrumアルゴリズムでは、モデルの不確かさを示すシグマ予測を得ることもできます（View → Show Sigma）。

モデルの挙動が弱い（つまり R2 の値が小さい）ほど、シグマの値が大きくなります。ディーゼルエンジンの例では、モデル品質が非常に優れているため、シグマの値が小さくなっています。

3.5.2 多段先行予測と 1 段先行予測

NARX モデルの予測メカニズムを 1 段先行予測または多段先行予測（7 ページの「1段先行予測と多段先行予測」を参照）に切り替えることができます（Model → NARX Model Options → One Step Ahead Prediction または Model → NARX Model Options → Multi Step Ahead Prediction）。

3.6 モデル検証

ある 1 つのデータセットに基づくモデル品質を確認する目的で、第 2 のデータセット（「テストデータ」）をインポートすることができます。

テストデータをインポートする :

• File → Import Data → Test を選択します。


• <installation>1\Example\AscmoDynamic フォルダにナビゲートし、Example_Dynamic_Engine.xlsというファイルを選択します。

• 開くをクリックします。

• "Select Sheet" ウィンドウで、"Test Data" というシートを選択します。

ヒント

多段先行予測は、測定値の代わりに過去のモデル予測をフィードバック（NARX）構造内で使用するという点が、1 段先行予測と大きく異なります（8 ページの図

1-1 を参照）。デフォルトでは多段先行予測が選択されていて、これは実際のオフラインシミュレーションに相当し、モデル予測中にシステム応答を得ることはできません。

1. <installation> のデフォルトは C:\Program Files\ETAS\ASCMO 5.4です。




"Time Vector / Sample Time" ダイアログボックスが開きます。

• "Sample Time" フィールドに、トレーニングデータのサンプルレート（秒単位）を入力します（22 ページ

「モデリング用データ」を参照）。

テストデータテーブルには時間列がないため、ここでは "Time Vector" フィールドは無視できます。



"Import Test Data" ダイアログボックスが開きます。

トレーニングデータとテストデータは同じ測定サイクルのものなので、そのままマッピングできます。

• OK をクリックしてテストデータをインポートします。

データセットがロードされると、ASCMO Dynamicウィンドウにモデル予測が表示されます。


44


3.6.1 散布図

Data → Scatter Plot → All Data と View → Select Axes で、テストデータの分布とその勾配を調べることができます。

外挿が行われないようにするためには、ディーゼルエンジンの例のように、テストデータ（上図の黒い点）がトレーニングデータの範囲内（上図の黄色い点）に収まっている必要があります。



3.6.2 測定データと予測データ

メニューコマンド Model → Measured *1 vs. Predicted と Model → All Measured Data vs. Predicted により、トレーニングデータまたはテストデータ、あるいはその両方の測定値をモデル予測に照らしてプロットできます。期待される結果は左下から右上に向かう対角線で、これは予測と測定結果が完全に一致している状態に相当します。

1. * = Training Data ／ Validation Data ／ Test Data


46


3.6.3 交差検証

検証に使用するテストデータセットがない場合は、トレーニングデータセットで n重の交差検証を行うことができます。

交差検証を行う：

• Model → Cross Validation on Training Set を選択します。

• "Cross Validation" ウィンドウで、交差検証に使用したいデータセットの数を指定します。


設定に応じて、データセットが等しい n個の部分に分割されます。

出力ごとに n個のプロットが表示されます。各プロットは n-1個のデータセットに照らして行われたモデルトレーニングの結果と、モデリングに使用されないデータセットについての予測を示しています。



3.6.4 CCR 検証

相互相関分析（CCR）により、残差の相関を調べることができます。

• Model → CCR Validation → Residuals *1 Data

トレーニングデータまたはテストデータについて、予測残差の自己相関が表示されます。望ましい挙動は、タイムラグが 0 の時に相関が 1.0 になり、指数関数的に減少することです。

ヒント

CCR 検証は、Advanced Settings オプション（File → Options）がオンになっている場合にのみ実行できます。

ヒント

ダイナミックモードにおいて "Advanced Settings" オプションの設定（オン／オフ）を変更した場合は、新しい設定は、次にプロジェクトを開いた後に有効になります。

1. * = Training／Test


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• Model → CCR Validation → Residuals and Inputs *1 Data

残差と入力の間に期待される相互相関は 0 で、顕著なピークがまったくないことです。

1. * = Training ／ Test



3.7 モデルのエクスポート

本項では、ASCMO Dynamic モデルを Simulink®、INCA / MDA、C コード、GT-SUITE、FMI 用にエクスポートする方法を説明します。

3.7.1 Simulink® へのエクスポート

モデルトレーニングが終了すると、生成されたモデルを Simulink にエクスポートすることができます。

Simulink へのエクスポートを行うと、Simulink モデルファイル（*.mdl、*.sxl）と、データを含むスクリプト M ファイルがエクスポートされます。これらのスクリプトは、Simulink モデルを開くと自動的に開始されます。このスクリプトに入力データを定義することもできます（“inputData”）。

動的に作成されるこれらのファイルだけでなく、出力ごとに S ファンクションもエクスポートされます。これらの S ファンクション

（call_asc_predict_novar.mexw32などの DLL ファイル、または *.tlcファイル）は、Simulink でのシミュレーションにおいて必要になります。

ダイナミックモデルを Simulink にエクスポートする：

• ASCMO Dynamic ウィンドウで File → Export Model → Simulink を選択します。


• エクスポート先のファイルのタイプ（*.mdl、*.slx）を選択し、ファイルの場所と名前を指定します。

• 保存をクリックします。

MATLAB/Simulink が起動し、モデルが指定のファイルにエクスポートされます。

ヒント

モデルのエクスポート機能は ETAS ASCMO のアドオンとして提供されています。これを利用するには専用のライセンス（"ASCMO_EXPORT"）が必要です。

• メソッドが NARX Structure、タイプが Linearのモデルはエクスポートできません。

• メソッドが NARX Structure、タイプが ASC GP-SCSまたは ASC GPのモデルを INCA/MDA 用にエクスポートすることはできません。

• メソッドが Recurrent Neural Networkのモデルは、サポートされているすべてのフォーマットにエクスポートできます。

ヒント

Simulink へのエクスポートを行うには、PC に Simulink がインストールされている必要があります。

ヒント

PC に MATLAB/Simulink がインストールされていない場合は、 File → Model Export → Simulink Script を選択してモデルを MATLAB M スクリプトにエクスポートしておくことができ、後にこれを用いて Simulink モデルを生成することができます。詳しくはオンラインヘルプを参照してください。


50


モデルは、一般的な Simulink ブロックとして表示されます。

図 3-9 Simulink にエクスポートされたモデル（簡略化したもの）

使用されるモデルパラメータはすべて projectname_init.mというファイルにエクスポートされます。このモデルを Simulink で実行するには、MATLAB からそのパスにナビゲートし、init ファイルを実行します。



Simulink ブロック（例：図 3-9 の Example_Dynamic2）をクリックすると、基本的なモデル構造が、選択されているフィーチャーとともに表示されます。

エクスポートされたモデルは、コントローラ適化などのための閉ループシミュレーションにも使用できます。ただしその際には、シミュレーションのサンプリング時間をモデルのサンプリング時間と等しくすることが重要です。

3.7.2 MATLAB スクリプトへのエクスポート

PC に MATLAB/Simulink がインストールされていない場合は、モデルを MATLAB スクリプト（*.m）にエクスポートしておくことができ、後にこれを用いて Simulink モデルを生成することができます。

詳しくはオンラインヘルプを参照してください。

3.7.3 INCA ／ MDAへのエクスポート

モデルを INCA ／ MDA 用の演算シグナルとしてエクスポートします。演算シグナルは Perl モジュール（*.pm）として所定のディレクトリに保存されます。


52


モデルを INCA ／ MDA 用にエクスポートする：

• ASCMO Dynamic ウィンドウで File → Export Model → INCA / MDA を選択します。

"Export to INCA / MDA" ウィンドウが開きます。

• "Export" 列で、INCA または MDA のバージョンを選択します。

• "Basename" フィールドにファイルのベース名を入力します。

実際のエクスポートファイル名は以下のようになります。

<Basename>_<Output>.pm

"Basename" フィールドの右側にファイル名の例が表示されます。

• Export をクリックします。

"Path" 列に表示されているシステムディレクトリにデータがエクスポートされます。

3.7.4 C コードへのエクスポート

モデルを C コードとしてエクスポートすると、出力ごとに *.cファイルが作成されます。さらに以下のようなフォーマットのサンプルファイル mexPredict.c（3つの有効な入力を持つモデル）も作成されます。

モデルを C コードにエクスポートする：

• ASCMO Dynamic ウィンドウで File → Export Model → C Code を選択します。


• エクスポート先のファイルのタイプ（*.c）を選択し、ファイルの場所とベース名（basename）を指定します。


<basename>_<output>.c

ヒント

INCA ／ MDA へのエクスポートを行うには、INCA ／

MDA の V6.2 以降が必要です。それより古いバージョンのものがインストールされていても、それらは

"Export to INCA / MDA" ウィンドウに表示されません。

ヒント

エクスポートされたデータを INCA や MDA で使用する方法については、それぞれのマニュアル（ユーザーズガイドとオンラインヘルプ）を参照してください。各マニュアルは INCA ／ MDA と共に PC にインストールされますが、ETAS ウェブサイトのダウンロードセンター（https://www.etas.com/ja/products/download_center.php）にも用意されています。


https://www.etas.com/ja/products/download_center.php





モデルが指定のファイルにエクスポートされます。

エクスポートを実行すると、モデル固有の *.cファイルのほかに、MATLAB mexファイルを作成するためのサンプルファイル mexPredict.cも生成されます。

mex ファイルは、エクスポートされた ASCMO Dynamic モデルから以下のようにして生成できます。

mex mexPredict.c -DNUMINPUTs=3 -DCALLFUNC=predict_Output -output predict_Output

これにより、ファイル predict_Output.mexw32が生成され、MATLAB から以下のように呼び出すことができます。

predict_Output([1.1, 2.2, 3.3]

ans = 23.32343

エクスポートファイルのフォーマット例（3 つの有効な入力を持つモデル）

#include <math.h>

void predict_Output(double* pInArray, double* pOutPrediction)

{

[...]

}

上記の例は以下のように使用できます。

extern predict_Output(double*, double*);

double modelInput[3];

double modelOutput;

modelInput[0] = 1.1;



predict_Output(modelInput, modelOutput);

ここで、modelOutput変数には入力ベクトル [1.1, 2.2, 3.3]用のモデル予測が格納されます。

3.7.5 GT-SUITE へのエクスポート

GT-SUITE へのモデルエクスポートは C コードエクスポート機能の拡張バージョンで、ASCMO Dynamic モデルを GT-SUITE（V2016）に直接ロードして使用することができます。モデルと出力を GT-SUITE にエクスポートすると、モデル／出力ごとに*.cファイルが１つずつ作成されます。

モデルを GT-SUITE 用にエクスポートする：

• ASCMO Dynamic ウィンドウで File → Export Model → GT-Suite を選択します。



54


• エクスポート先のファイルのタイプ（*.c）を選択し、ファイルの場所とベース名（basename）を指定します。


<basename>_<output>.c


モデルが指定のファイルにエクスポートされます。

3.7.6 FMI（Functional Mockup Interface）へのエクスポート

ASCMO Dynamic モデルを、FMI（Functional Mockup Interface）規格に準拠する

FMU（Functional Mockup Unit）としてエクスポートします。FMI は Modelisar Consortium によって策定されたツール非依存の規格です。XML ファイルとコンパイル済み C コード（拡張子 *.fmuの圧縮ファイル）の組み合わせを用いて、ダイナミックモデル同志のモデル交換と連成シミュレーション（Co-Simulation）をサポートします。

これにより、ASCMO Dynamic モデルを他のツールでの処理に使用することができます。

Y1という名前のモデルには predict_Y1.fmuというファイルが作成され、このファイルには、C コードと Windows（32 ／ 64 ビット）用 DLL ファイル、および入出力仕様の XML メタディスクリプションが含まれます。

モデルを FMI 用にエクスポートする：

• ASCMO Dynamic ウィンドウで File → Export Model → FMI を選択します。


• エクスポート先のファイルのタイプ（*.fmu）を選択し、ファイルの場所とベース名（basename）を指定します。


<basename>_<output>.fmu


"FMI Version Export" ダイアログボックスが開きます。

• エクスポートする FMI バージョンのボタン（1.0 または 2.0）をクリックします。

エクスポート処理が開始され、指定したパスにファイルが保存されます。

ヒント

FMI 規格についての詳細な情報は、FMI のウェブサイト（https://www.fmi-standard.org/）を参照してください。


http://fmi-standard.org/

http://fmi-standard.org/

ETAS チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic ExpeDes の操作

4 チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic ExpeDes の操作

ASCMO Dynamic ExpeDes は、空間充填による統計的実験計画を作成するためのツールです。ASCMO Dynamic ExpeDes は、目標値のグリッド空間内への測定値の分散と測定チャンネルの勾配を計画するのに適で、これは ASCMO Dynamic でのモデルトレーニングを行うための要件となります。

本章では、ASCMO Dynamic ExpeDes を用いて過渡モデル作成のための実験計画を作成する方法を、ステップを追って説明します。

• ステップ 1：一般設定（"General Settings" タブ）（57 ページ）

初のステップとして、"General Settings" タブで、実験計画の測定ポイント数、および入力の数とコンフィギュレーションを定義します。

• 実験計画の視覚化（59 ページ）

計画データは、グラフまたはテーブル形式で表示して評価することができます。

• ステップ 2：範囲制限（"Constraints" タブ）（63 ページ）

このステップでは、ある変数の測定値の制限範囲を、他の 1 つまたは 2 つの変数の関数として定義します。

• ステップ 3：入力の圧縮（"Input Compression" タブ）（73 ページ）

このステップでは、測定空間の各領域ごとに測定ポイントを圧縮することができます。

• ステップ 4：定常状態ポイント（"Steady State Points" タブ）（75 ページ）

このステップでは、実験計画内で、「留まる頻度」を持つ「定常状態ポイント」を定義することができます。さらに、「定常状態フェーズ」とその期間を定義することができます。

• ステップ 5: スニペット設定（"Snippet Configuration" タブ）（81 ページ）

このチュートリアルでは、このステップはスキップします。ステップの内容はオンラインヘルプを参照してください。

• ステップ 6：エクスポート（"Export" タブ）（81 ページ）

このステップでは、プロジェクトおよび実験計画自体のプロパティが表示されます。データを各種形式（散布図、密度プロット、スコープビュー、テーブル）で表示することができ、各種フォーマットのファイル（*.xlsx、*.xls、*.csv）にエクスポートすることもできます。

4.1 ASCMO Dynamic ExpeDes の起動

ASCMO Dynamic ExpeDes は、Windows スタートメニュー、または "ASCMO Desk" ウィンドウ（23 ページの図 3-2 参照）から起動します。

ASCMO Dynamic ExpeDes を起動する：

• 以下のいずれかを行います。

－ Windows スタートメニューの ETAS ASCMO 5.4 プログラムグループから、ASCMO ExpeDes Dynamic V5.4 を選択します。

－ "ASCMO Desk" ウィンドウで Transient Test Planning タイルをクリックします。

ASCMO Dynamic ExpeDes スタートウィンドウ（図

4-1）が開きます。ここから以下のいずれかを開くことができます。

－空のプロジェクト（Start ExpeDes ボタン）


56

チュートリアル： ETAS ASCMO Dynamic ExpeDes の操作 ETAS

－デモプロジェクト（Open ExpeDes Dynamic Demo Project リンク）

－保存済みのプロジェクト（Open ExpeDes Dynamic Project ボタン）

図 4-1 ASCMO Dynamic ExpeDes スタートウィンドウ

• ここでは Start ExpeDes をクリックします。

ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウの 1 ページ目が開き、デフォルト設定が表示されます（図 4-2）。

図 4-2 ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウ

• 既存のプロジェクトを開くには、以下のように操作します。

－ ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで File → Open を選択します。




－開きたいプロジェクトファイル（ *.exde）を選択して Open をクリックします。

選択されたプロジェクトが開き、ASCMO Dynamic ExpeDes メインウインドウに表示されます。

4.2 ステップ 1：一般設定（"General Settings" タブ）

初のステップとして、"General Settings" タブで、実験計画の測定ポイント数、および入力の数とコンフィギュレーションを定義します。

図 4-3 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 1：一般設定

4.2.1 入力コンフィギュレーション（"Input Configuration" 領域）

新しい ASCMO Dynamic ExpeDes プロジェクトを作成すると、自動的に複数の入力が作成されるので、それらの名前を決めて設定を行います。必要に応じて入力を追加することもできます。

新しい入力を定義する :

• Add をクリックします。

新しい入力がリストの末尾に追加されます。

特定の行をクリックして選択してから Add をクリックした場合は、その行の下に新しい入力が追加されます。

• 既存の入力の複製を作成するには、その行を選択して Clone をクリックします。

その下に <input_name>_2という名前の複製が追加されます。

ヒント

<CTRL> を押しながら複数の入力を選択すると、それらの複製を同時に作成することができます。


58


入力を設定する：

上記のステップで作成された入力は、実験計画を作成する前に、以下のように設定しておく必要があります。

• 設定するセルをクリックします。

そのセルが入力フィールドまたはドロップダウンリストになります。

各入力について、以下のパラメータが設定できます。

• 上下の矢印ボタンを使用して、リスト内の各入力の順番を変更することができます。

入力の名前をインポートする :

• Import をクリックします。


• インポートするファイルを選択します。以下のいずれかのフォーマットのファイルが使用できます。

－ ETAS INCA 変数ファイル（*.lab）

－ MS Excel （*.xls）

－カンマで区切られた値（*.csv）

－ ETAS ASCMO チャンネル設定ファイル（*.ini）

ダイアログボックスが開くので、実際にインポートする名前を選択します。

入力を削除する :

• 削除したい入力の行を選択してから Delete をクリックします。

Input Name 測定する入力量の名前

MinimumMaximum

入力の測定範囲の上下限値

Type 入力のタイプ（Rampまたは Step） Max UpMax Down

Rampタイプ : 正方向と負方向の大傾斜Stepタイプ：正方向と負方向の

大ジャンプ幅

ヒント

入力名は一意のものを使用する必要があります。

ヒント

<CTRL> を押しながら複数の入力を選択すると、それらを同時に削除することができます。



4.2.2 測定量の設定

"Input Configuration" 領域の下にあるこの領域で、実験計画における測定時間（"Duration of experiment）と次の変化までの大時間（"Maximum Time for Change"）を定義します。

4.3 実験計画の視覚化

計画データは、グラフまたはテーブル形式で表示して評価することができます。

チュートリアルを実行する際に、本項（「実験計画の視覚化」）の内容は必須のものではありません。62 ページの「実験計画をテーブルで表示する：」から開始することができます。

ヒント

ステップ 1（"General Settings" タブ）の設定内容から実験計画が作成されます。作成された実験計画は、*.xls または *.csv フォーマットでエクスポートできます（81 ページの「ステップ 6：エクスポート（"Export" タブ）」を参照）。


60


実験計画を散布図で表示する：

• 実験計画の 2 次元プロットを表示するには、ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで View → Scatter Plot を選択します。

• "Expreriment Scatter Plot" ウィンドウで表示する軸を指定するには、 View → Select Axes を選択します。



実験計画を密度プロット（Density Plot）で表示する：

"Density Plot" ウィンドウには実験計画の軌道が表示され、実験計画のダイナミクスが視覚化されます。軌道の明暗で各点に留まる頻度がわかります。つまり、より明るい点は、実験計画において留まる頻度がより高い点であることを示します。この表示は時間には依存しません。

• 測定計画のデータを密度プロットに表示するには、

ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで View → Density Plot を選択します。

• "Density Plot" ウィンドウに表示する軸を選択するには、View → Select Axes を選択します。


62


実験計画を時間軸ビュー（Scope View）で表示する：

• 測定計画のデータを時間軸に沿ってプロット表示するには、ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで View → Scope View を選択します。

実験計画をテーブルで表示する：

• 測定計画のデータをテーブル形式で表示するには、

ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで View → Table View を選択します。

ヒント

時間軸プロット上でマウスをクリックすると、カーソルが表示され、その位置の数値の読み取りができます。マウスの左ボタンをドラッグすると、カーソルを移動することができます。



4.4 ステップ 2：範囲制限（"Constraints" タブ）

このステップでは、ある変数の測定値の制限範囲を、他の 1 つまたは 2 つの変数の関数として定義します。

図 4-4 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 2：範囲制限（"Curve" タイプ）

このウィンドウでは、このような条件の追加や削除、インポート、可視化、設定が行えます。

制限を追加、削除、管理する :

• 新しい制限を作成するには、制限テーブル上部の Add をクリックします。

リストの末尾に新しい制限の行が追加されます。

• ”Contraint Name" 列のセルをクリックして、制限の名前を入力します。

• "Constraint Type" 列のセルをクリックして、ドロップダウンリストから制限のタイプを選択します。

以下のタイプから選択できます。

Curve、Map、Time Exp. Value、Time Exp. Gradient

マップとカーブについては 64 ページの「制限タイプ

"Curve" ／ "Map"」を参照してください。

Time Exp. Valueと Time Exp. Gradientについては、オンラインヘルプを参照してください。

• "Active" 列で、使用する制限を選択します。

(1)

(3)

(2)

(4)(5)


64


• 矢印ボタンを使用して、リスト内の各制限の順番を変更することができます。

• 制限を削除するには、削除したい行を選択して Delete をクリックします。

Curveタイプと Mapタイプの制限の設定方法は、64 ページの「制限タイプ

"Curve" ／ "Map"」を参照してください。

ウィンドウ下部に表示される情報（63 ページの図 4-4 の (3) ～ (5)）は、制限のタイプに依存します。

4.4.1 制限タイプ "Curve" ／ "Map"

変数を選択する :

• "Show" 列で、編集する制限を選択します。

ウィンドウ下部に制限の内容が表示されます。

• ドロップダウンリスト "x-Axis"、"y-Axis"（マップの場合はさらに "z-Axis"）で、軸に割り当てる入力を選択します。

カーブの依存関数は y(x)、マップは z(x,y)です。

測定ポイントと制限のグラフ表示

リスト内で選択された制限の内容が完全に定義されていると、現在の実験計画の測定ポイントが 2D（カーブ、63 ページの図 4-4 参照）または 3D（マップ）でプロット表示されます。

測定ポイントの表示は、Primary Values オプション（図 4-4 の (4)）で操作できます。さらに、プロット内に表示される大きなサイズの点を動かして、領域の制限を変更することもできます。

測定範囲の制限を変更する：

• "Show" 列で、編集する制限を選択します。

ウィンドウ下部に制限の内容が表示されます。

• プロット（図 4-4 の (3)）内で、制限ラインまたは領域の点でマウスボタンを押し下げます。

マウスポインタが上下矢印に変わります。



• マウスボタンを押し下げたまま、点を所望の位置にドラッグします。

以下の図は、中速域でトルク制限を設定する操作を示しています。

プロット表示にはツールバーの機能（Zoom In、Zoom Out、Pan、Rotate 3D）を利用することもできます。

右側のテーブル（図 4-4 の (5)）の "Upper" および "Lower" タブには、制限されるポイントを表す値が表示され、この値を直接変更することもできます。65 ページの

「グリッドノードの表示／編集用テーブル」を参照してください。

さらに、制限の表示と編集には以下のようなオプションも使用できます。

• Display Options　

－ Preliminary Values　

測定ポイントの表示／非表示

－ Upper/Lower　

制限によって定義される上下限の表示／非表示

• Time Dependence　

変数の値の範囲と勾配の範囲を、時間の関数により制限することができます。詳しい情報はオンラインヘルプを参照してください。

グリッドノードの表示／編集用テーブル

ウィンドウ右端にあるテーブル（図 4-4 の (5)）でグリッドのノードを編集することができます。上限と下限用にそれぞれ専用のタブが用意されています。

グリッドのノードを再定義する :

グリッドのノードは、以下のようにして一括して定義することができます。


66


• Refine Grid をクリックします。

"Constraint: Redefine Grid" ウィンドウが開きます。

• 制限軸上のポイント数を変更するには、以下のように操作します。

－制限軸の "Edit Type" ドロップダウンリストでCountを選択します。

入力フィールドに、現在のポイント数が表示されます。

－新しい値を入力します。

• 各ポイントの位置を個々に指定するには、以下のように操作します。

－制限軸の "Edit Type" ドロップダウンリストでVectorを選択します。

入力フィールドに、現在の各ポイントの位置を表す配列が表示されます。

－配列の値を変更します


各ポイントが調整され、"Constraints: Redefine Grid" ウィンドウが閉じます。

ヒント

Countタイプの場合は、各グリッドポイントは等間隔になり、Vectorタイプの場合は、間隔を自由に設定できます。

カーブの場合

マップの場合



マップ／カーブの管理

本項では、制限に使用されるマップ／カーブの管理方法（作成、編集、削除、インポート、エクスポート）の方法について説明します。

マップ／カーブのデータをインポートする :

定数マップ／カーブのデータが各種フォーマットのファイル（*.dcm、*.csv、*.xls）に保存されている場合は、それをインポートして使用することができます。

• ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで、

Map/Curve → Import をクリックします。


• インポートしたいファイルを選択して、開くをクリックします。

"Import Curves and maps" ウィンドウが開き、ファイルに保存されているマップ／カーブの一覧が表示されます。

• ドロップダウンリストで、カーブの場合は X 軸、マップの場合は X 軸と Y 軸に割り当てる入力を選択します。

カーブの場合、Y 軸に入力を割り当てても無視されます。

• "Import" 列のチェックボックスで、インポートしたいマップ／カーブを指定します。

• ”Curve/Map Name" 列で、インポートするマップ／カーブの一意の名前を指定します。


選択されたマップ／カーブがプロジェクトにインポートされます。これらはまだ制限に割り当てられていません。

• インポートしたマップ／カーブを制限に割り当てるには、69 ページ「プロジェクト内のマップ／カーブを制限に割り当てる：」の説明を参照してください。


68


マップ／カーブのデータをエクスポートする :

現在表示されている制限のマップ／カーブや、ASCMO Dynamic ExpeDes プロジェクト内で定義されているマップ／カーブは、*.dcmまたは *.csvファイルにエクスポートすることができます。

1. 現在表示されている制限のマップ／カーブをエクスポートする

• ASCMO Dynamic ExpeDes ウィンドウのテーブルフィールド（図 4-4 の (5)）で、Export をクリックします。

"Save Constraint Maps" ダイアログボックスが開きます。

• ファイルタイプを選択します。

• ファイルの場所と名前を指定して、保存をクリックします。

"Specify label names" ウィンドウが開きます。

• マップ／カーブの名前（ラベル）を入力します。


上限と下限に使用されるマップ／カーブがエクスポートされます。

2. ASCMO Dynamic ExpeDes プロジェクト内のマップ／カーブをエクスポートする

• ASCMO Dynamic ExpeDes ウィンドウで、Map/Curve → Export を選択します。

"Export Curve and Maps" ウィンドウが開きます。

• "Export" 列で、エクスポートするマップ／カーブを選択します。

すべてのマップ／カーブを選択するには Select All、選択解除するには Unselect All をクリックします。


"Save Constraint Maps" ダイアログボックスが開きます。


• エクスポート先の場所とファイル名を指定して、保存をクリックします。

マップ／カーブがエクスポートされ、"Export Curve and Maps" ダイアログボックスが閉じます。



プロジェクト内のマップ／カーブを制限に割り当てる：

インポート機能では、ASCMO Dynamic ExpeDes プロジェクト内にすでに含まれているマップ／カーブを制限に割り当てることもできます。

• プロジェクトに含まれるマップ／カーブを割り当てたい制限を表示します。

• Import をクリックします。

"Select Map from imported Map(s)" または "Select Curve from imported Curve(s)" ダイアログボックスが開きます。

• 上限と下限にそれぞれ異なるマップ／カーブを使用するには、Use one map for upper and lower constraint オプションをオフにします。

• "List of Maps"/"List of Curves" 列で、上限と下限に使用するマップ／カーブを選択します。

ヒント

ASCMO Dynamic ExpeDes プロジェクト内に使用できるマップ／カーブが存在しない場合は、上記ウィンドウの前にファイル選択ダイアログボックスが開くので、マップデータをファイル（*.dcm、*.csv、*.xls）からインポートして使用します。


70



"Select Map from imported Map(s)" ／ "Select Curve from imported Curve(s)" ウィンドウが閉じて、上限と下限が制限に割り当てられ、表示されます。

その後、Scale/Shift をクリックしてスケールとオフセットを加えることにより、上下限値を変更して範囲を調整することができます。

マップ／カーブを作成する :

• 新しいマップ／カーブを作成するには、ASCMO Dynamic ExpeDes ウィンドウで Map/Curve → New を選択します。

"Create new Map/Curve" ウィンドウが開きます。

• 任意の名前を入力します。

• マップの入力を選択します。

• 上限値（"Max"）と下限値（"Min"）を入力します。


"Editing Map/Curve" ウィンドウと "Map <name>"／ "Curve <name>" ウィンドウが開きます。ここでマップを編集することができます。

マップ／カーブを編集する :

マップ／カーブは、テーブルとプロットのどちらででも編集することができます。

• ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで Map/Curve → Edit → <map/curve name> を選択します。

"Editing Map/Curve" ウィンドウと "Map <name>"／ "Curve <name>" ウィンドウが開きます。

ヒント

下限を下げて範囲を広げるには、負のオフセット値を入力します。



• グリッドポイントを再定義するには、以下のように操作します。

－ "Editing Map/Curve" ウィンドウで Refine Grid をクリックします。

－ 65 ページの「グリッドのノードを再定義する :」を参照してグリッドを編集します。

• マップ／カーブのスケールとオフセットを指定するには、以下のように操作します。

－ "Editing Map/Curve" ウィンドウで Scale/Shift をクリックします。

"Scale and Shift Map" ウィンドウが開きます。

－マップ／カーブのスケールファクタとオフセットを入力します。

ヒント

下限を下げて範囲を広げるには、負のオフセット値を入力します。


72



• "Smoothness" のツマミを左右に動かして、マップ／カーブを平滑化することができます。

マップ／カーブ名を変更する :

• ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで Map/Curve → Edit → <map/curve name> を選択します。

"Editing Map/Curve" ウィンドウと "Map <name>"／ "Curve <name>" ウィンドウが開きます。

• "Name" フィールドにマップ／カーブの名前を入力します。

• "Map <name>" ／ "Curve <name>" ウィンドウで OK をクリックして変更内容を確定し、2 つのウィンドウを閉じます。

Apply をクリックすると、変更内容は確定されますが、ウィンドウは閉じません。

マップ／カーブを削除する :

• ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウで、

Map/Curve → Delete を選択します。

"Delete Curve and Maps" ダイアログボックスが開きます。

• "Delete" 列で、削除したいマップ／カーブを選択します。

• Delete をクリックします。

"Confirm" ダイアログボックスが開きます。

• Yes をクリックして、選択したマップ／カーブを削除します。



4.5 ステップ 3：入力の圧縮（"Input Compression" タブ）

このステップでは、測定空間の各領域ごとに測定ポイントを圧縮することができます。

各測定ポイント同士をより近くすることにより、モデル精度を向上できます。

図 4-5 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 3：入力の圧縮（"Positioned Compression" タイプ）

圧縮する入力を選択する :

• リストの "Compression" 列で、圧縮する入力を選択します。

ウィンドウ下部に、選択された入力の内容が表示されます。

4.5.1 圧縮のコンフィギュレーション（"Compression Configuration" 領域）

"Compression Configuration" 領域（図 4-5 の (b)）で、圧縮のタイプと領域を設定できます。

圧縮には以下の 2 つの方法（"Type"）があります。

• Positioned Compression　

特定の 1 点に集中して圧縮が行われます。

－ Gain　

Position で指定されている中心に向かう圧縮の度合い

－ Position　

圧縮の中心位置

• Edge Compression　

測定範囲の一方または両方の端に向けて圧縮が行われます。

(a)

(b)

(c)

(d)


74


－ Gain　

圧縮の度合い

－ Position　

圧縮の方向。左端（Left Edge）、右端（Right Edge）、両端（Both Edges）のいずれかを選択します。

4.5.2 ビュー（"View" 領域）

"View" 領域の上部（図 4-5 の (c)）には測定ポイントの位置がグラフィカルに表示され、設定された圧縮のようすがわかります。その下（図 4-5 の (d)）には、圧縮の結果得られた各区間の測定値数（"rel. Size in %"）が表示されます。

4.5.3 入力の圧縮例

下図では、Airmassの測定範囲（制限なし）に Edge Compression が適用され、両端に向けてゲイン 75 で圧縮されています。

散布図（View → Scatter Plot）で表示すると、測定ポイントの密度が測定範囲の両端で高くなっていることがわかります。



4.6 ステップ 4：定常状態ポイント（"Steady State Points" タブ）

このステップでは、実験計画内で、「留まる頻度」を持つ「定常状態ポイント」を定義することができます。さらに、「定常状態フェーズ」とその期間を定義することができます。

図 4-6 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 4：定常状態ポイント

4.6.1 軸の選択（"Select Axis" 領域）

"Select Axis" 領域（図 4-6 の (a)）で、実験計画において明示的に考慮すべき「定常状態ポイント」を定義するための x/y 軸として 2 つの入力を選択します。動作ポイント軸の値は "User Defined Positions" 領域で指定でき、残りの入力は実験計画に合わせて変化します。

4.6.2 ユーザー定義ポイント（"User Defined Positions" 領域）

この領域（図 4-6 の (b)）では、定常状態ポイントがテーブルとプロットに表示されます。ここでは、定常状態ポイントの各種操作（追加、インポート／エクスポート、編集、削除）が行えます。

定常状態ポイントを手動で追加する：

• テーブルの New行のセルをクリックします。

セルが入力モードになります。

ヒント

"User Defined Positions" 領域は、入力（75 ページ「軸の選択（"Select Axis" 領域）」参照）を選択しないと、有効になりません。

(a)

(b)

(c)


76


• 適切な値を入力します。

有効な定常状態ポイントを定義するには、すべてのセルに有効な値を設定する必要があります。

定義された定常状態ポイントは、"User Defined Positions" 領域の右側部分にプロット表示されます。

列意味

<x axis>、<y axis>

定常状態ポイントの座標値

1 列目と 2 列目には、割り当てられた入力の名前が表示されます。

Weight DoE 内で定常状態ポイントにヒットする相対頻度を指定するための重み。値が大きいほどヒットする頻度が上がります。

すべての重みの合計が 75 以下になるようにしてください。

Stopping Probability

定常状態ポイントにヒットした際に定常状態フェーズが発生する確率（0 ～

100）。0: 絶対に発生しない

100: 必ず発生する

t min、t max

t min ～ t max の範囲から停留時間が抽出されます。



定常状態ポイントのグリッドを作成する：

• "User Defined Positions" フィールドで New Grid をクリックします。

"Create Grid" ウィンドウが開きます。

• 軸上のポイント数を変更するには、以下のように操作します。

－ "Edit Type" ドロップダウンリストで Countを選択します。

入力フィールドに、現在のポイント数が表示されます。

－新しい値を入力します。

• 各ポイントの位置を個々に指定するには、以下のように操作します。

－ "Edit Type" ドロップダウンリストで Vectorを選択します。

入力フィールドに、現在の各ポイントの位置を表す配列が表示されます。

－配列の値を変更します

ヒント

新しいポイントを作成すると、既存のポイントは削除されます。

ヒント

Countタイプの場合は、各グリッドポイントは等間隔になり、Vectorタイプの場合は、間隔を自由に設定できます。


78


• グリッドポイントの数を減らすには、"Staggering" フィールドのオプションをオンにします。


テーブルとプロットに定常状態ポイントが表示され、

"Create Grid" ウィンドウが閉じます。

定常状態ポイントをアクティブ化／非アクティブ化する：

• すべての定常状態ポイントをアクティブにするには、

Active オプションをオンにします。

各定常状態ポイントを個別に非アクティブにしない限り、実験計画においてすべての定常ポイントが考慮されます。

• 個々の定常状態ポイントを非アクティブにするには、

"Weight" 列に 0を設定します。

• すべての定常状態ポイントを非アクティブにするには、Active オプションをオフにします。

定常状態ポイントの追加や編集、インポート／エクスポートは行えますが、実験計画においてどの定常ポイントも考慮されません。

個々の定常状態ポイントを編集する：

• 編集したいポイント行のセルをクリックします。


• 新しい値を入力します。

すべての定常状態ポイントを編集する：

• "User Defined Positions" 領域で Edit をクリックします。

"Edit Table" ウィンドウが開きます。

• "Weight" ドロップダウンリストで、重みを変更する方法を選択します。

Renorm current weights to total quantity of ...

すべての定常状態ポイントの重みの合計が指定された値になるように、全ポイントの重みをスケーリングします。各ポイントの重みの割合は保持されます。



• 入力フィールドに全ポイントの重みの合計を入力します。

• "Stopping Probability"、"t min"、"t max" 行を以下のように設定します。

－有効にしたいオプションをオンにします。

－入力フィールドに、すべてのポイントに適用したい値を入力します。


設定に応じて定常状態ポイントが変更されます。

定常状態ポイントを削除する：

• 定常状態ポイントテーブルで、削除したいポイントの行（複数可）を選択します。

• Delete をクリックします。

定常状態ポイントが確認メッセージなしに削除されます。

定常状態ポイントをインポートする：

定常状態ポイントのグリッドは、*.csv、*.xls、*.xslx、*.xlsmファイルからインポートすることができます。

• "User Defined Positions" 領域で Import List をクリックします。


• インポートしたいファイルを選択して開くをクリックします。

• ファイルに複数のワークシートが含まれる場合は、

"Select Sheet" ウィンドウが開きます。

• ワークシートを選択して OK をクリックします。

"Import Grid" ウィンドウが開き、ファイルに含まれる列の名前が各ドロップダウンリストに表示されます。

Equally distribute weights with total quantity of ...

重みの合計を、n個の定常状態ポイントにすべて同じ割合（sum/n）で分散します。


80


• 定常状態ポイントテーブルの各列に、ファイル内の適切な列を割り当てます。

• "Data" ドロップダウンリストで、インポートモード（Add / Replace）を選択します。

• OK をクリックしてインポートを実行します。

定常状態ポイントをエクスポートする：

定常状態ポイントのリストを各種ファイル（*.csv、*.xls、*.xlsx）にエクスポートすることができます。リストの一部のみをエクスポートすることはできません。

• "User Defined Positions" 領域で Export List をクリックします。



• ファイル名と保存場所を選択して保存をクリックします。

定常状態ポイントのリスト全体がエクスポートされます。

4.6.3 ランダムポイント（"Random Positions" 領域）

"Random Positions" 領域（図 4-6 の (c)）では、ランダムな定常状態フェーズを有効にして、ヒットしたいずれかのポイントにおいて所定の確率で定常状態が発生するようにすることができます。

ランダムな定常状態フェーズを有効にする：

• "Random Positions" 領域で、Activate random steady state phases をオンにします。

• "Stopping Probability" 列に、ヒットしたポイントにおいて定常状態フェーズが発生する確率（0 ～ 100）を入力します。

0: 定常状態フェーズが絶対に発生しない

100: 定常状態フェーズが必ず発生する

• "t min" ／ "t max" 列に、停留時間の大値と小値を入力します。この範囲の時間が停留時間となります。



4.7 ステップ 5: スニペット設定（"Snippet Configuration" タブ）

このステップでは、外部の走行サイクルを実験計画に組み込みことができます。

図 4-7 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 5：スニペット設定

このチュートリアルでは、このステップはスキップします。ステップの内容はオンラインヘルプを参照してください。

4.8 ステップ 6：エクスポート（"Export" タブ）

このステップでは、プロジェクトおよび実験計画自体のプロパティが表示されます。データを各種形式（散布図、密度プロット、スコープビュー、テーブル）で表示することができ、各種フォーマットのファイル（*.xlsx、*.xls、*.csv）にエクスポートすることもできます。

図 4-8 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 6：エクスポート

(a) (b)

(c)

(d)

(e) (f)

(g)


82


計画生成モード

"Plan Generation" 領域（図 4-8 の (a)）では、エクスポートする実験計画のテーブルに含める項目を定義します。

計画生成モード－タイプ 1 :

エンジンダイナモメータの目標値が定義されています。試験装置において当該行のすべてのパラメータの処理が終了した時点の絶対時間（"Time"）と、与えられた値に到達するまでの所要時間（"Ramp Time"）がエクスポートテーブルに表示されます。

"Ramp" タイプとして定義されている入力については、目標値に到達するまでの指定時間が "Ramp Time" 列に表示されます。"Ramp Time" は定義済みの勾配に依存します。"Step" タイプとして定義されている入力については、所定の値を保持する時間が "Hold Time" 列に表示されます。

図 4-9 エクスポートテーブル（タイプ 1）のプレビュー




タイプ 1 と似ていますが、テーブルに中間値が追加されます。



すべての出力値は、指定された "Sample Time [s]" の値に依存します。エンジンダイナモメータにおいて各入力が目標値に到達したかどうかに関わらず、このサンプルタイムごとにすべての入力の新しい測定ポイントが決定されます。



84


計画生成モード－タイプ 4:

タイプ 1 と似ていますが、"Sample Time [s]" に応じてパスが再計算されます。


計画生成モード－タイプ 5:

1 つの入力値が目標値に達した時点で、他の入力の現在値が決定されます。


ヒント

上記のタイプ 3 または 4 においてサンプリングレート（"Sample Time [s]"）に設定できる値は、"Global Settings" タブの "Maximum Time for Change" オプションの設定値以下の値に限られます。

これを超える値を入力すると、”Conflict" ダイアログボックスが開きます。ここで Maximum time for change (<m>)または Sample time (<n>)のいずれかを選択すると、その値が "Maximum Time for Change" と "Sample Time" の両方に割り当てられます。



精度（"Rounding of Values" 領域）

"Rounding of Values" 領域（図 4-8 の (d)）で、測定対象システムが測定値をセットする際の精度を指定できます（例 : エンジンテストベンチでのエンジン回転数）。

値の丸めを設定する：

• "Rounding of Values" 領域のテーブルで、精度を編集したい入力の "Precision" 列のセルをクリックします。


• 精度の値を入力します。

実験計画のエクスポート

計画生成モードと入力精度を設定した後は、実験計画をエクスポートすることができます。

計画をエクスポートする :

• 前回エクスポートしたフォーマット、ファイル名、パスでエクスポートするには、"Experiment Table Preview" 領域で Export を選択します。

• フォーマット、ファイル名、パスを指定してエクスポートするには、以下のように操作します。

－ "Experiment Table Preview" 領域で、Export As を選択します。


－エクスポートファイルのフォーマットを選択します。

使用できるフォーマットは、*.xlsx、*.xls、 *.csvのいずれかです。

－ファイルのパスと名前を指定します。

既存のファイルを指定すると、警告なしに上書きされます。

プロジェクトプロパティ（"Project Properties" 領域）とエクスポートログ（"Export Log" 領域）

"Project Properties" 領域（図 4-8 の (e)）にはプロジェクトと実験計画のプロパティが表示されます。

"Export Log" 領域（図 4-8 の (f)）には、近実行したエクスポートの履歴情報が表示されます。


86

用語集 ETAS

5 用語集

本章では、ETAS ASCMO で用いられる重要な専門用語や略語について説明します。

ASCMO （ETAS ASCMO）　

Advanced Simulation for Calibration, Modeling and Optimization

データベースモデル（統計モデル）を使用して複雑なシステム（燃焼機関の

ECU パラメータと燃料消費量／エミッションの依存関係など）のモデリングと適化を行うための汎用ツールです。

ASCMO Dynamic　

ETAS ASCMO のコンポーネントのひとつ。時間に依存する関係や過渡的な関係を伴う動的なエンジン挙動をシミュレートします。

ASCMO Static　

ETAS ASCMO のコンポーネントのひとつ。定常状態のエンジン挙動をシミュレートします。

ASCMO Dynamic ExpeDes

ASCMO Dynamic ExpeDes は、DoE に基づき、空間充填による統計的実験計画を作成するためのツールで、ASCMO Dynamic に対応しています。

ExpeDes　

ExpeDes は、DoE に基づき、空間充填による統計的実験計画を作成するためのツールで、ASCMO Static に対応しています。

Box-Cox 変換

データの分散の正規分布化を目的とする数学的方法

DoE　

→ 実験計画法（DoE）

FMI　Functional mockup interface

FMU　

Functional mockup unit

ISP　

intersection plot（インターセクションプロット）

Leave-One-Out 誤差（LOO 誤差）

この検証方法では、n 個のデータのうちの 1 個を使用して、残りの n-1 個のデータでトレーニングしたモデルを検証し、これを n 回繰り返して LOO 誤差を算出します。

NARX

nonlinear autoregression with exogenous inputs（外生入力を伴う非線形自己回帰）

OP　

Operating Point （→「動作ポイント」）

R2

（→「決定係数」）

RMSE　

Root mean square error（ → 「2 乗平均平方根誤差」）

RNN

recurrent neural network（再帰型ニューラルネットワーク）


ETAS 用語集

SSR

Sum of squared residuals（残差平方和）

エンジンラフネス

シリンダごとおよびサイクルごとのエネルギー放出の変化により発生するクランクシャフトの角速度の不規則性を表す尺度です。

決定係数

決定係数 R2 は、統計モデルにより記述される従属変数 Y のばらつき（分散）の度合いを示す統計の尺度です。

実験計画法（DoE）

実験計画法（DoE）は、実験の工数を小限に抑えながら、入力変数（入力）が結果変数（出力）に与える大限の影響に関する情報を得ることを目的とし、実験を計画して統計的に分析するための方法です。

正規確率プロット

データの分布がどの程度正規分布に近いかを評価するためにデータセットをグラフィカルに表示したものです。ここでは軸の目盛りが適切に設定され、データの分布と、指定されたスケーリングにおいて直線を示す理論上の正規分布とが対比されます。

動作ポイント

パワートレインの場合、動作ポイント（OP: Operation Point）は回転数と負荷のペアにより定義されます。ECU では、動作ポイントはマップの個々の参照値を表します。

2 乗平均平方根誤差

2 乗平均平方根誤差（RMSE： root mean square error）は、モデルにより予測される値と実機からの実測値との差の尺度です。この差は残差とも呼ばれます。

パレート適

1 つの適化タスクについて、基本的に互いに依存しない複数個の目標が定義されていると、多くの場合、すべての適化目標を同時に達成することは不可能です。ある関数値を改善するには別の関数値を悪化させなければならないという「適化問題」の解の集合は「パレート適解」と呼ばれ、その各要素は「パレート適である」と表現されます。


88

お問い合わせ先 ETAS


6 お問い合わせ先

製品に関するご質問等は、各地域の ETAS 支社までお問い合わせください。

ETAS 本社

ETAS GmbH

日本支社

イータス株式会社

その他の支社

上記以外のお問い合わせ先につきましては、ETAS ホームページをご覧ください。

Borsigstrasse 24 Phone: +49 711 3423-0

70469 Stuttgart Fax: +49 711 3423-2106

Germany WWW: http://www.etas.com/

〒 220-6217 Phone: (045) 222-0900

神奈川県横浜市西区 Fax: (045) 222-0956

みなとみらい 2-3-5

クイーンズタワー C 17F WWW: http://www.etas.com/

各国支社 WWW: http:://www.etas.com/ja/contact.php

技術サポート WWW: http://www.etas.com/ja/hotlines.php

http://www.etas.com/ja/hotlines.php

http://www.etas.com/


http://www.etas.com/ja


http://www.etas.com/ja/contact.php

ETAS 図

図
図 1-1 外生入力を伴う非線形自己回帰（NARX）のモデル構造－ 1 段先行予測（左）と多段
先行予測（右）......................................................................................................................8

図 3-1 測定対象となるディーゼルエンジン..................................................................................................... 22

図 3-2 "ASCMO Desk" ウィンドウ...................................................................................................................... 23

図 3-3 ASCMO Dynamic スタートウィンドウ................................................................................................ 23

図 3-4 ASCMO Dynamic - 散布図ウィンドウ（デフォルト設定）........................................................ 28

図 3-5 1 つの出力についての位相プロットと IACF プロット................................................................. 32

図 3-6 "Model Properties" ウィンドウ.............................................................................................................. 34

図 3-7 "<output> - Parameters" ダイアログボックス - 各モデルタイプ............................................35

図 3-8 "Automatic Feature Selection <output>" ウィンドウ............................................................... 39

図 3-9 Simulink にエクスポートされたモデル（簡略化したもの）....................................................... 50

図 4-1 ASCMO Dynamic ExpeDes スタートウィンドウ............................................................................ 56

図 4-2 ASCMO Dynamic ExpeDes メインウィンドウ................................................................................. 56

図 4-3 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 1：一般設定....................................................................... 57

図 4-4 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 2：範囲制限（"Curve" タイプ）.............................. 63

図 4-5 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 3：入力の圧縮（"Positioned Compression" タイ

プ） ............................................................................................................................73

図 4-6 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 4：定常状態ポイント.................................................... 75

図 4-7 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 5：スニペット設定......................................................... 81

図 4-8 ASCMO Dynamic ExpeDes ステップ 6：エクスポート.............................................................. 81

図 4-9 エクスポートテーブル（タイプ 1）のプレビュー......................................................................... 82






90

図 ETAS


ETAS 索引

索引
数字1 段先行予測 7, 42
AASCMO

P コードバージョン 19インストール 15

ASCMO Dynamic起動 23チュートリアル 22 ～ 54応用分野 8基本概念 6

CCCR 検証 47

EETAS ライセンスマネージャ 20ExpeDes Dynamic

チュートリアル 55 ～ 85一般設定 57起動 55実験計画のエクスポート 81実験計画の視覚化 59測定量 59定常ポイント 75入力コンフィギュレーション 57入力の圧縮 73範囲制限 63

NNARX 7

Pprivacy 10

Z起動

ASCMO Dynamic 23入力コンフィギュレーション（ExpeDesDynamic） 57

あ圧縮

→「入力の圧縮」参照アンインストール 21安全に関する注意事項 9

本製品に関する特殊な要件 10

いインストール 14 ～ 20

ASCMO 15アンインストール 21システム要件 14パス指定 16ファイルとディレクトリ 19ユーザー権限 14ライセンス許諾書 15

インポートカーブ 67定常ポイント 79テストデータ 42トレーニングデータ 24マップ 67


索引 ETAS

92

えエクスポート

カーブ 68実験計画（ExpeDes Dynamic） 81定常ポイント 80マップ 68モデル（ASCMO Dynamic） 49

かカーブ

インポート 67エクスポート 68グリッドノード数の変更 65削除 72作成 70制限への割り当て 69名前の変更 72範囲制限 64編集 70

き起動

ExpeDes Dynamic 55基本概念 6

1 段先行予測 7NARX 7RNN 8多段先行予測 7モデルベース適合 6

こ交差検証 46

さ再帰型ニューラルネットワーク 8

しシグマ予測 42次元削減 38

フィーチャー選択（自動） 38フィーチャー選択（手動） 41

実験計画視覚化 59

そ測定量

設定（ExpeDes Dynamic） 59

た多段先行予測 7, 42

ちチュートリアル 22 ～ 54

一般設定（ExpeDes Dynamic） 57実験計画のエクスポート（ExpeDes

Dynamic） 81実験計画の視覚化（ExpeDes Dynamic）

59データインポート 23データ分析 26定常ポイント 75入力の圧縮（ExpeDes Dynamic） 73範囲制限（ExpeDes Dynamic） 63モデルエクスポート 49モデル検証 42モデルトレーニング 34モデル予測 41

てデータインポート 23データ分析 26

位相プロット 32逆自己相関関数 33散布図 27振幅スペクトル 32入力の相互相関 30ノイズフィルタリング 30リサンプリング 29

定常ポイント 75アクティブ化 78インポート 79エクスポート 80グリッドの追加 77個々に編集 78削除 79手動で追加 75すべて編集 78非アクティブ化 78ランダム 80

テストデータインポート 42

と問い合わせ先 88トレーニングデータ

インポート 24

に入力の圧縮 73

点への圧縮 73入力の選択 73端への圧縮 73例 74

は範囲制限（ExpeDes Dynamic） 63

カーブ 64カーブの割り当て 69管理 63削除 63追加 63


ETAS 目次

マップ 64マップの割り当て 69

ひ表記

規則 12操作手順 11

ふフィードバック構造 38

へへの 51

まマップ

インポート 67エクスポート 68グリッドノード数の変更 65削除 72作成 70制限への割り当て 69名前の変更 72範囲制限 64編集 70

め免責条項 9

もモデリングアルゴリズム 37モデル予測

シグマ予測 42モデルエクスポート（ASCMO Dynamic） 49

C コード 52FMI 54GT-SUITE 53INCA/MDA 51MATLAB スクリプト 51Simulink 49

モデル検証 42CCR 検証 47交差検証 46散布図 44測定データと予測データ 45

モデルトレーニング 34開始 34, 36次元削減 38フィードバック構造 38モデリングアルゴリズム 37モデルプロパティ（小限） 36モデルプロパティ（詳細） 34

モデルベース適合 6モデル予測 41

1 段先行予測 42多段先行予測 42


94

目次 ETAS

よ用語集 86

らライセンス管理 20


Documents

ETAS ASCMO Dynamic V5 · 1.1.3 再帰型ニューラルネットワーク ASCMO Dynamic V5.1 より、過渡的モデリングにおいて「RNN」（Recurrent Neural Network: 再帰型ニューラルネットワーク）を利用できるようになりました。