控制系统的MATLAB和Simulink

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控制系统工程师在开发的所有阶段都使用MATLAB和Simulink，从工厂建模到设计和调整控制算法和监控逻辑，一直到部署自动代码生成和系统验证、验证和测试。MATLAB和Simulink提供：

  • 用于建模设备动力学、设计控制算法和运行闭环仿真的多域框图环境
  • 使用系统标识或物理建模工具进行工厂建模
  • 用于分析超调量、上升时间、相位裕度、增益裕度以及时域和频域中的其他性能和稳定性特征的预置功能和交互式工具
  • 根轨迹、波德图、LQR、LQG、鲁棒控制、模型预测控制以及其他设计和分析技术
  • PID、增益计划和任意SISO和MIMO控制系统的自动调谐
  • 强化学习、自抗扰控制、模型参考自适应控制以及其他数据驱动和基于人工智能的控制算法
  • 用于执行调度、模式切换和故障检测、隔离和恢复（FDIR）的监控逻辑的建模、设计和仿真
用MATLAB和Simulink进行基于模型的设计

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基于模型的嵌入式控制系统设计

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植物动力学建模与仿真

使用MATLAB和Simulink建立准确的工厂模型。使用各种支持的建模方法描述工厂的复杂动态，并对工厂中的每个组件使用最合适的方法来创建系统级工厂模型。

创建复杂的多域电厂模型，而无需使用物理建模工具Simscape模型的布局与物理系统的结构相匹配。通过将电气、机械、流体和其他物理领域的组件连接到网络中来组装模型。或者，当您不知道模型的详细结构时，使用系统识别（包括基于人工智能的技术）从输入-输出数据估计线性和非线性设备动力学。创建基于人工智能的降阶模型使用全订单高保真度第三方工具建模的组件。

用MATLAB和Simulink建模动态系统.

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基于MATLAB和Simulink的反馈控制系统建模.

反馈补偿器的设计与调谐

分析和开发闭环补偿器，并评估关键性能参数，如超调量、上升时间和稳定裕度。修剪和线性化非线性Simulink模型。您还可以建模并分析不确定性对模型性能和稳定性的影响。

利用波特图、根轨迹和其他线性控制设计技术，在仿真模型或测试硬件上自动调整PID控制器。预构建工具允许您自动调整分散的多变量控制器，并利用先进的控制策略，例如模型预测控制和鲁棒控制。使用优化方法计算控制器增益，以满足上升时间和超调约束。

通过使用基于AI和其他数据驱动的控制技术。使用数据驱动的控制算法开发控制器，以学习和适应不断变化的动力学，并用于分析推导复杂非线性动力学不可行的情况。

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监控逻辑的设计与仿真

使用Stateflow对控制系统中的监控逻辑进行建模、设计和仿真，该逻辑可以调度控制器的操作，控制系统的操作模式，并执行故障检测、隔离和恢复（FDIR）。 

使用图形编辑器将逻辑构建为状态机或流程图。您还可以结合图形和表格表示，包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表，以模拟系统对事件、基于时间的条件和外部输入信号的反应。通过使用状态图动画高亮显示模型中的活动状态和转换，可视化仿真期间的系统行为。 

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将设计部署到嵌入式控制器

将设计部署到嵌入式控制器

设计好控制系统算法后，可以对其进行优化以实现。您可以指定设计的定点数据类型属性，为使用定点算法实现做好准备。在闭环桌面模拟中验证控制算法后，通过自动生成C、结构化文本或HDL代码，将其部署到生产微控制器、PLC和FPGA。

您可以连续测试和验证您的控制系统。通过在嵌入式控制器上运行控制算法，并在连接到控制器的目标计算机上实时运行工厂模型，来进行硬件在役（HIL）测试。您可以使用进一步验证和测试控制系统形式验证方法。

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