主要内容

控制系统

设计、测试和实现控制系统

作为控制系统工程师,您可以在开发的所有阶段使用 MATLAB® 和 Simulink®,包括被控对象建模、控制器设计、自动代码生成部署和系统验证。使用 MATLAB 和 Simulink 控制系统产品,您可以:

  • 使用基本模型、系统辨识或自动参数估计对线性和非线性被控对象动态特性进行建模。

  • 配平、线性化和计算非线性 Simulink 模型的频率响应。

  • 使用根轨迹、波特图、LQR、LQG 和其他设计方法,基于被控对象模型设计控制器。

  • 使用时域和频域中的超调、上升时间、相位裕度、增益裕度及其他性能和稳定性特性,以交互方式分析控制系统性能。

  • 自动调节 PID、增益调度和任意 SISO 和 MIMO 控制系统。

  • 设计和实现稳健的模型预测控制器或使用无模型控制方法,如模型引用自适应控制、极值搜索控制、强化学习和模糊逻辑。

  • 将控制算法部署到嵌入式系统,用于实时控制、调节或参数估计。

  • 设计和测试状态监控与预测性维护算法。

适用产品: 控制系统

Control System Toolbox

设计和分析控制系统

System Identification Toolbox

根据输入-输出数目据创建线性和非线性动态系统模型

Predictive Maintenance Toolbox

Design and test condition monitoring and predictive maintenance algorithms

Robust Control Toolbox

Design robust controllers for uncertain plants

Model Predictive Control Toolbox

Design and simulate model predictive controllers

Fuzzy Logic Toolbox

Design and simulate fuzzy logic systems

Simulink Control Design

线性化模型和设计控制系统

Simulink Design Optimization

Analyze model sensitivity and tune model parameters

Reinforcement Learning Toolbox

Design and train policies using reinforcement learning

Motor Control Blockset

设计和实现电机控制算法

C2000 Microcontroller Blockset

设计、仿真和实现适用于 Texas Instruments C2000 微控制器的应用程序

STM32 Microcontroller Blockset

Design, simulate, and implement applications for STMicroelectronics STM32 microcontrollers

Raspberry Pi Blockset

Design, simulate, and deploy applications for Raspberry Pi.

主题

被控对象建模、系统辨识和参数估计

配平、线性化和频率响应估计

控制设计和调节

预测与稳健控制

  • Design MPC Controller in Simulink (Model Predictive Control Toolbox)
    Design and simulate a model predictive controller for a Simulink model using MPC Designer.
  • Robust Control of Active Suspension (Robust Control Toolbox)
    In this example, use H synthesis to design a controller for a nominal plant model. Then, use μ synthesis to design a robust controller that accounts for uncertainty in the model.

自适应与智能控制

可部署算法

精选示例