Robust Control Toolbox

Progettare controllori robusti per impianti con parametri incerti

 

Robust Control Toolbox™ fornisce funzioni e blocchi per l’analisi e la regolazione di sistemi di controllo di performance e robustezza in presenza di impianti con parametri incerti. Puoi creare modelli incerti combinando le dinamiche nominali con elementi incerti, per esempio parametri incerti o dinamiche non modellate. Puoi analizzare l’impatto dell’incertezza del modello dell’impianto sulle prestazioni dei sistemi di controllo e identificare le combinazioni peggiori degli elementi incerti. Le tecniche H-infinito e mu-sintesi consentono di progettare controllori che massimizzano la stabilità robusta e le prestazioni.

Il toolbox aggiunge la regolazione robusta alle funzionalità di regolazione automatica di Control System Toolbox™. I controllori regolati possono essere decentralizzati con più blocchi regolabili che interessano più cicli retroazione. Puoi ottimizzare la performance per l’impianto nominale mantenendo prestazioni minime inferiori per l’intero intervallo di incertezza.

Per iniziare:

Modellare e quantificare l’incertezza dell’impianto

Acquisisci non solo il comportamento tipico, o nominale, del tuo impianto, ma anche il grado di incertezza e variabilità.

Costruisci modelli incerti dettagliati combinando le dinamiche nominali con elementi incerti, per esempio parametri incerti o dinamiche trascurate. Rappresenta i sistemi incerti utilizzando modelli state-space e funzioni di trasferimento incerte.

Aggiungi incertezze durante la fase di linearizzazione dei modelli Simulink designando alcuni blocchi come incerti.

Diagramma di Bode di un sistema con parametri incerti.

Eseguire analisi di robustezza

Analizza l’effetto dell’incertezza su stabilità e prestazioni.

Performance e stabilità robusta

Calcola i margini basati su disco, sia di guadagno che di fase, dei cicli di retroazione SISO e MIMO. Quantifica l’effetto dell’incertezza sulle prestazioni e sulla stabilità del tuo sistema di controllo. Calcola i margini di performance e stabilità robusta per l’incertezza specifica del sistema.

I margini del disco offrono un’immagine più completa della stabilità robusta rispetto ai margini di fase e guadagno.

Analisi del caso peggiore

Identifica le combinazioni peggiori di valori di elementi incerti. Calcola i valori del caso peggiore del tracking error, sensibilità e margini del disco. Metti a confronto lo scenario nominale con quello peggiore.

Reiezione di un disturbo a scalino nel caso nominale e nel caso peggiore.

Analisi Monte Carlo

Genera campioni casuali di un sistema incerto entro l’intervallo di incertezza specificato. Visualizza l’effetto dell’incertezza sulle risposte del sistema nel dominio del tempo e della frequenza. Utilizza il blocco Uncertain State Space per inserire l’incertezza in Simulink ed eseguire simulazioni Monte Carlo.

Diagramma di Nyquist di sistemi campionati.

Progettare e regolare controllori robusti

Sintetizza e regola automaticamente controllori centralizzati o distribuiti.

H-infinito e mu-sintesi

Sintetizza controllori MIMO robusti utilizzando algoritmi come H-infinito e mu-sintesi.

Ottimizza le prestazioni H-infinito di strutture di controllo fisse. Automatizza le attività di loop-shaping utilizzando la sensibilità mista o gli approcci Glover-McFarlane.

Modello incerto a ciclo chiuso con controllore H-infinito.

Regolazione robusta di sistemi di controllo incerti

Specifica i requisiti di regolazione quali tracking performance, reiezione del disturbo, attenuazione del rumore, smorzamento dei poli ad anello chiuso e margini di stabilità. Regola simultaneamente più modelli di impianti o configurazioni di controllo. Massimizza le prestazioni su un intervallo di parametri dell’impianto. Valuta la robustezza dei controllori nei grafici di risposta nel dominio del tempo e della frequenza.

Control System Tuner con multiple variazioni di parametri (risposta tarata).

Ridurre l’ordine di impianti e controllori

Semplifica i modelli di controllori o impianti conservando le dinamiche essenziali.

Riduci l’ordine dei modelli utilizzando metodi di errore additivi o moltiplicativi in base ai valori singolari di Hankel del sistema. Riduci l’ordine dei controllori generati da algoritmi H-infinito e mu-sintesi per eliminare gli stati superflui preservando le dinamiche essenziali.

Diagrammi di Bode che mettono a confronto l’ampiezza e la fase dei modelli originali e di ordine ridotto per le dinamiche di movimento dei corpi rigidi di un edificio multipiano.