Gli ingegneri dei sistemi di controllo utilizzano MATLAB e Simulink in tutte le fasi dello sviluppo, dalla modellazione dell'impianto alla progettazione e messa a punto degli algoritmi di controllo e della logica di supervisione, fino all'implementazione con la generazione automatica di codice e la verifica, la convalida e il test del sistema. Offerta su MATLAB e Simulink:
- Un ambiente di diagrammi a blocchi multidominio per la modellazione della dinamica di impianti, la progettazione di algoritmi di controllo e l’esecuzione di simulazioni a circuito chiuso
- Modellazione di impianti tramite l’utilizzo di strumenti di identificazione di sistemi o di modellazione fisica
- Funzioni precostituite e strumenti interattivi per l'analisi di overshoot, tempo di salita, margine di fase, margine di guadagno e altre caratteristiche di prestazione e stabilità nel dominio del tempo e della frequenza.
- Luogo delle radici, diagrammi di Bode, LQR, LQG, controllo solido, controllo predittivo dei modelli e altre tecniche di progettazione e analisi
- Sintonizzazione automatica di sistemi di controllo PID, gain-scheduled e SISO e MIMO arbitrari
- Reinforcement Learning, controllo attivo della reiezione dei disturbi, controllo adattivo di riferimento dei modelli e altri algoritmi di controllo basati sui dati e sull'intelligenza artificiale
- Modellazione, progettazione e simulazione di logiche di supervisione per l'esecuzione di pianificazione, commutazione di modalità e FDIR (Failure Detection, Isolation and Recovery)
White paper gratuito
Progettazione Model-Based per sistemi di controllo embedded
Scarica il white paperUtilizzo di MATLAB per i sistemi di controllo
Modellazione e simulazione della dinamica dell'impianto
Utilizza MATLAB e Simulink per costruire modelli d’impianto accurati. Descrivi le dinamiche complesse dell'impianto utilizzando una varietà di approcci di modellazione supportati e utilizza l'approccio più appropriato per ogni componente dell'impianto per creare il modello dell'impianto a livello di sistema.
Crea complessi modelli d’impianto multidominio senza dover derivare le equazioni basate sui principi primi sottostanti utilizzando strumenti di modellazione fisica. I modelli Simscape hanno un layout che corrisponde alla struttura del sistema fisico. Assembla il modello collegando i componenti dei domini elettrico, meccanico, fluido e di altri domini fisici in una rete. In alternativa, quando non si conosce la struttura dettagliata del modello, è possibile stimare le dinamiche lineari e non lineari dell'impianto dai dati di input-output utilizzando l'identificazione del sistema, comprese le tecniche basate sull'intelligenza artificiale. Crea modelli di ordine ridotto basati sull’IA di componenti modellati con strumenti di terze parti ad alta fedeltà di ordine completo.
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Progettazione e messa a punto dei compensatori di retroazione
Analizza e sviluppa compensatori a circuito chiuso e valuta i parametri chiave delle prestazioni, come l'overshoot, il tempo di salita e i margini di stabilità. Esegui il trimming e la linearizzazione di modelli Simulink non lineari. È inoltre possibile modellare e analizzare gli effetti dell'incertezza sulle prestazioni e sulla stabilità dei modelli.
Sfrutta i diagrammi di Bode, il root locus e altre tecniche di progettazione del controllo lineare e metti a punto automaticamente i controller PID in un modello di simulazione o su hardware di prova. Utilizza strumenti predefiniti per regolare in modo automatico i controller multivariabili decentralizzati e sfrutta strategie di controllo avanzate, come il controllo predittivo dei modelli e il controllo robusto. Utilizza metodi di ottimizzazione per calcolare i guadagni dei controller in modo da soddisfare i vincoli di tempo di salita e overshoot.
Migliora le prestazioni di sistemi complessi utilizzando tecniche di controllo basate sull'intelligenza artificiale e altre tecniche basate sui dati. Utilizza algoritmi di controllo basati sui dati per sviluppare controller che apprendono e si adattano a dinamiche mutevoli e per scenari in cui la derivazione analitica di complesse dinamiche non lineari non è fattibile.
Ulteriori informazioni
- Progettazione di un controller PID in Simulink (3:53)
- Progettazione di sistemi di controllo con l’app Control System Designer (3:52)
- Embedded PID Autotuner (6:35)
- Sincronizzazione automatica di un sistema di controllo del volo di un elicottero (7:52)
- Controllo guidato dai dati con MATLAB e Simulink
- Tre modi per accelerare i controller predittivi dei modelli (White Paper)
Progettazione e simulazione della logica di supervisione
Utilizza Stateflow per modellare, progettare e simulare la logica di supervisione del sistema di controllo, che pianifica il funzionamento del controller, controlla la modalità operativa del sistema ed esegue il rilevamento, l'isolamento e il ripristino dei guasti (FDIR).
Utilizza l'editor grafico per costruire la tua logica come una macchina a stati o un diagramma di flusso. È inoltre possibile combinare rappresentazioni grafiche e tabellari, tra cui diagrammi di transizione di stato, diagrammi di flusso, tabelle di transizione di stato e tabelle di verità, per modellare la reazione del sistema a eventi, condizioni temporali e segnali di ingresso esterni. Visualizza il comportamento del sistema durante la simulazione utilizzando le animazioni del diagramma di stato per evidenziare gli stati attivi e le transizioni nel modello.
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Distribuzione delle progettazioni ai controller embedded
Dopo aver progettato gli algoritmi del sistema di controllo, è possibile perfezionarli per l'implementazione. È possibile specificare le proprietà del tipo di dati a virgola fissa del progetto per prepararlo all'implementazione con l'aritmetica a virgola fissa. Dopo aver verificato gli algoritmi di controllo in simulazioni desktop a circuito chiuso, è possibile implementarli su microcontrollori di produzione, PLC e FPGA generando automaticamente codice C, testo strutturato o HDL.
È possibile testare e verificare in modo continuo il sistema di controllo. Effettua test Hardware-In-the-Loop (HIL) eseguendo l'algoritmo di controllo su un controller embedded e il modello di impianto in tempo reale su un computer di destinazione collegato al controller. È possibile verificare e testare ulteriormente il sistema di controllo utilizzando metodi di verifica formale.
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