simulink design optimization™ 提供一系列函数、交互式工具和模块，可用于模型参数分析和调优。您可以确定模型的敏感度，将模型拟合到测试数据，并调优模型以满足要求。使用蒙特卡罗仿真和试验设计等方法，您可以探索设计空间并计算参数对模型行为的影响。
simulink design optimization 可以帮助您提高模型准确度。您可以对测试数据进行预处理，自动估计摩擦系数和空气动力系数等模型参数，并验证估计结果。
为了改进响应时间、带宽和能耗等系统设计特性，您可以同时优化物理被控对象参数和算法或控制器增益。您可以调优参数，以满足时域和频域要求（例如过冲和相位裕度）以及自定义要求。
开始：
参数估计器
根据测试数据估计 simulink 模型的参数和状态，从而构建准确的被控对象模型。更新和调优系统的数字孪生，以更准确地反映其当前状态。
参数估计器
交互式导入和预处理测得的数据，选择要估计的模型参数，执行估计，然后比较和验证估计结果。您可以从该 app 生成 matlab 代码，实现整个过程的自动化。
配置选项
您可以选择各种基于导数的优化求解器以及全局优化求解器。您还可以设置参数范围、在稳态工况点初始化模型，并使用 parallel computing toolbox™ 加快参数估计流程。
数字孪生调优
自动更新已部署数字孪生模型的参数，以匹配当前资产状况。使用 simulinkcompiler™ 部署参数估计流程。
响应优化器
优化模型参数以满足设计要求和约束。
响应优化器
交互式设置和运行优化问题，以调优 simulink 模型参数。您可以通过图形方式指定多项设计要求，选择要优化的模型参数，然后从 app 生成 matlab 代码，以实现整个流程的自动化。
设计要求和约束
选择时域和频域要求，如阶跃响应特性、待跟踪的参考信号以及波特图幅值范围。对于频域要求，可使用 simulink control design 将模型线性化。您还可以定义自定义要求和约束。
配置选项
将模型参数中的不确定性纳入考量，改进设计鲁棒性。您可以选择优化求解器、设置参数范围、在稳态工况点初始化模型，并使用 parallel computing toolbox™ 加快响应优化流程。
敏感度分析器
确定哪些参数对模型行为影响最大。探索模型设计空间，以检查设计的鲁棒性，并选择更适合的初始条件用于参数估计和设计优化。
敏感度分析器
通过概率分布采样交互式创建一组参数值，然后执行全局敏感度分析。可视化并分析结果以确定主要模型参数。从该 app 生成 matlab 代码，实现过程自动化。
设计空间探索
使用蒙特卡罗仿真和试验设计分析模型的设计空间。在此过程中，您可以检查设计的鲁棒性，还能确定关键模型参数对代价函数和设计要求产生的影响。