面向控制系统的 MATLAB 和 Simulink

设计、测试并实现控制系统

控制系统工程师在所有开发阶段都会使用 MATLAB® 和 Simulink®  – 从对象建模到设计并调节控制算法和调度逻辑,一直到通过自动生成代码进行部署以及系统的验证、确认和测试。MATLAB 和 Simulink 可提供:

  • 多域框图环境,用于创建对象动态模型、设计控制算法和运行闭环仿真
  • 使用系统辨识或物理建模工具的对象建模
  • 预置函数和交互式工具,用于在时间和频率域中分析超调量、上升时间、相位裕度、增益裕度以及其他性能和稳定性特性
  • 根轨迹图、波特图、LQR、LQG、稳健控制、模型预测控制及其他设计和分析方法
  • 自动调节 PID、增益调度和任意 SISO 和 MIMO 控制系统
  • 调度逻辑的建模、设计和仿真,用于执行调度、模式开关以及故障检测、隔离与恢复 (FDIR)

“使用 MathWorks 工具进行基于模型的设计,不仅可以设计控制算法,还能对物理硬件进行仿真。通过自动生成控制软件和测试平台的代码,我们缩短了开发时间并快速实施了修改。我们将仿真和测试结果可视化,这使我们对最终部署的设计充满信心。”

David Gendre, Astrium

将 MATLAB 和 Simulink 用于控制系统

对象动态建模和仿真

使用 MATLAB 和 Simulink 构建准确的对象模型。使用各种支持的建模方法描述对象的复杂动态,并针对对象的每个组件使用最合适的方法,以创建系统级的对象模型。

在不了解模型的详细结构时,使用系统辨识功能通过输入-输出数据评估对象动态。或者,使用物理建模工具创建复杂的多域对象模型,而无需推导出原理方程。使用代表机械、电气、电磁、液压、气动和热组件的模块来绘制组件拓扑和系统的物理连接。

设计并调节反馈补偿器

分析和开发闭环补偿器,以及访问关键性能参数,如超调量、上升时间和稳定裕度。配平和线性化非线性 Simulink 模型。还可以建模和分析不确定因素对于模型性能和稳定性的影响。

利用波特图、根轨迹图和其他线性控制设计方法,并在仿真模型中或测试硬件上自动调节 PID 控制器。您可以使用预置工具自动调节分散的多变量控制器,并利用模型预测控制和稳健控制等高级控制策略。使用优化方法计算控制器增益,从而满足上升时间和超调量的约束条件。

设计和仿真调度逻辑

Stateflow 能够对控制系统中的调度逻辑进行建模、设计和模拟,以安排控制器的运转、控制系统的操作模式并执行故障检测、隔离与恢复 (FDIR)。

使用图形编辑器以状态机或流程图的形式构建逻辑。还可以将图形表示法和表格表示法(包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表)结合在一起,针对系统对事件、基于时间的条件以及外部输入信号的反应方式进行建模。通过使用状态图动画突出显示模型中的活动状态和转移,来实现系统仿真行为的可视化。

将设计部署到嵌入式控制器

控制系统算法经过设计之后,便可以加以优化以便进行实施。您可以使用定点算法指定设计的定点数据类型属性,为实施做好准备。在闭环桌面仿真过程中验证控制算法之后,通过自动生成 C结构化文本或 HDL 代码,将它们部署到生产微控制器、PLC 和 FPGA。

可以继续测试和验证控制系统。通过在嵌入式控制器上运行控制算法,以及在连接到控制器上的目标计算机上实时运行对象模型,来执行硬件在环 (HIL) 测试。可以使用形式化验证方法进一步验证和测试控制系统。

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