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ASPEN培训课程
控制系统工程师、系统仿真人员、数字孪生系统开发人员、机电一体化工程师、科研人员。
理解数字孪生的基本概念与MATLAB Simulink在其中的作用。
掌握Simulink中进行物理系统建模、控制算法设计、数据通信的方法。
能够独立完成从物理对象建模到数字孪生系统原型搭建的完整流程。
数字孪生与Simulink概述：数字孪生的定义与核心要素（物理实体、虚拟实体、连接、数据、服务）；MATLAB/Simulink在数字孪生中的定位（建模仿真、算法开发、数据分析）；Simulink的基本界面与操作。
Simulink物理建模基础：连续系统建模（微分方程求解）；离散系统建模（采样系统）；混合系统建模；Simulink库浏览器（常用模块库：Sources、Sinks、Math Operations、Continuous、Discrete）。
子系统与模块封装：子系统的创建（虚拟子系统、原子子系统）；模块封装（Masking）技术（参数设置、图标绘制、初始化命令）；自定义模块库的创建。
物理系统建模（Simscape）：Simscape物理建模环境；Simscape基础库（电气、机械、液压、热、气动）；多物理域建模方法；物理网络求解器。
控制算法设计：PID控制器的设计与调参；状态空间控制器的设计；模型预测控制（MPC）简介；控制器的离散化与代码生成。
状态流（Stateflow）建模：Stateflow的基本概念（状态、转移、事件）；有限状态机（FSM）的建模；流程图与真值表；状态流在逻辑控制中的应用。
模型参数化与仿真：模型参数的工作区管理；使用MATLAB脚本批量修改参数；仿真结果的查看与记录；参数扫描与蒙特卡洛分析。
数据通信与接口：从文件读取数据（Excel、CSV、MAT）；与硬件设备的数据交互（串口、TCP/IP）；Simulink与MATLAB工作区的数据交换；实时数据采集与可视化。
代码生成与实时仿真：Simulink Coder/Embedded Coder简介；从模型生成C/C++代码；代码生成选项的配置；硬件在环（HIL）仿真的基础。
数字孪生数据可视化：Simulink 3D Animation（虚拟现实工具箱）的使用；三维场景的创建与模型导入；物理对象的动态展示；仪表盘与Scope的高级设置。
机器学习在Simulink中的集成：从MATLAB导入训练好的机器学习模型；在Simulink中调用机器学习模型进行预测；基于机器学习的控制策略；异常检测模型的集成。
综合实战项目：典型机电系统的数字孪生建模（如直流电机控制系统、倒立摆、四旋翼无人机），包含物理建模、控制算法设计、数据交互、可视化与代码生成。
