Control System Toolbox
Progettazione e analisi di sistemi di controllo
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Control System Toolbox offre algoritmi e app per analizzare, progettare e regolare in modo sistematico dei sistemi di controllo lineari. È possibile specificare il proprio sistema sotto forma di funzione di trasferimento, modello nello spazio degli stati, zeri-poli-guadagno o risposta in frequenza. Le app e le funzioni, come il grafico della risposta al gradino e il diagramma di Bode, consentono di analizzare e visualizzare il comportamento del sistema nel dominio del tempo e della frequenza.
È possibile regolare i parametri dei compensatori usando tecniche interattive come il loop shaping con grafici di Bode e il metodo del luogo delle radici. Il toolbox regola automaticamente i compensatori SISO e MIMO, compresi i controller PID. I compensatori possono includere numerosi blocchi regolabili, che coinvolgono più cicli di feedback. È possibile regolare i controller gain-scheduled e specificare più obiettivi di regolazione, come il tracking di riferimento, la reiezione dei disturbi e i margini di stabilità. È possibile convalidare il proprio progetto verificando il tempo di salita, l’overshoot, il tempo di assestamento, i margini di guadagno e fase e altri requisiti.
Modellazione di sistemi dinamici
Crea modelli lineari del tuo sistema di controllo sotto forma di funzioni di trasferimento, modelli nello spazio degli stati (sparsi), modelli LPV e LTV e altre rappresentazioni. Discretizza e ricampiona i modelli. Semplifica l’analisi e la progettazione dei controlli riducendo l’ordine dei modelli.
Analisi lineare
Visualizza il comportamento del sistema nel dominio del tempo e della frequenza. Calcola le caratteristiche di sistema come il tempo di salita, l’overshoot e il tempo di assestamento. Analizza la stabilità del sistema calcolando i margini di fase e guadagno e la frequenza di crossover.
Regolazione PID
Regola automaticamente i guadagni dei controller PID per equilibrare prestazioni e robustezza usando l’app PID Tuner o le funzioni della riga di comando. Regola i controller continui o discreti e i controller PID a due gradi di libertà (2-DOF)
Progettazione di compensatori
Progetta e analizza in modo interattivo controller SISO (single-input, single-output) con l’app Control System Designer, usando metodi di regolazione automatica. Regola graficamente componenti di controllo comuni usando il luogo delle radici, i diagrammi di Bode e i grafici di Nichols.
Stima dello stato e progettazione dei controlli nello spazio degli stati
Usa metodi di progettazione dei controlli nello spazio degli stati, come gli algoritmi di posizionamento dei poli e LQR/LQG. Stima gli stati del sistema usando osservatori, compresi i filtri di Kalman lineari e non lineari.
Sincronizzazione multi-loop e multiobiettivo
Sincronizza automaticamente le strutture di controllo decentralizzate SISO e MIMO arbitrarie, modellate in MATLAB o Simulink, per soddisfare i requisiti di progettazione nel dominio del tempo e della frequenza utilizzando l’app Control System Tuner.
Pianificazione dei guadagni
Progetta controller gain-scheduled per impianti non lineari o variabili nel tempo. Specifica i requisiti e regola automaticamente i coefficienti della superficie di guadagno. Convalida i risultati della regolazione sull’intero intervallo operativo del tuo progetto.
Progettazione di controlli in Simulink
Analizza e regola i sistemi di controllo modellati in Simulink e analizzane le caratteristiche nel dominio del tempo e della frequenza usando Simulink Control Design. Linearizza i modelli Simulink e calcola le risposte nel tempo e nella frequenza. Regola in modo grafico o automatico i cicli di feedback modellati in Simulink.
Applicazioni di riferimento
Usa esempi di applicazioni di riferimento per sistemi di controllo del volo, l’elettronica di potenza, la robotica e altre applicazioni per progettare e analizzare controller per sistemi modellati in MATLAB e Simulink.
Risorse sui prodotti:
“Simulink ci ha permesso di produrre un sistema di controllo stabile in tempi brevi. Abbiamo modellato l’intero sistema, compresa una macchina a stati e controlli PI a cascata. Abbiamo affinato questo modello per migliorare la robustezza e i tempi di risposta, poi lo abbiamo verificato con l’RCP e infine abbiamo generato codice embedded.”
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