Main Content

制御システム

制御システムの設計、テスト、および実装

制御システム エンジニアとして、プラントのモデル化、コントローラー設計、自動コード生成による展開、システム検証など、開発のあらゆる段階で MATLAB® および Simulink® を使用できます。MATLAB および Simulink 制御システム製品を使用して、以下を行うことができます。

  • 基本モデル、システム同定、または自動パラメーター推定を使用した、線形および非線形プラント ダイナミクスのモデル化。

  • 非線形 Simulink モデルの平衡化、線形化、およびその周波数応答の計算。

  • 根軌跡、ボード線図、LQR、LQG などの設計手法を用いたプラント モデルに基づくコントローラー設計。

  • オーバーシュート、立ち上がり時間、位相余裕、ゲイン余裕など、時間領域と周波数領域におけるパフォーマンスおよび安定性特性を用いた、制御システムのパフォーマンスの対話的解析。

  • PID、ゲイン スケジュール、ならびに任意の SISO および MIMO 制御システムの自動調整。

  • ロバストなコントローラーやモデル予測コントローラーの設計と実装、あるいは、モデル参照適応制御、極値探索制御、強化学習、ファジィ論理など、モデルに依存しない制御法の利用。

  • 組み込みシステムへの制御アルゴリズムの展開による、リアルタイム制御、調整、パラメーター推定。

  • 状態監視および予知保全アルゴリズムの設計およびテスト。

トピック

プラントのモデル化、システム同定、およびパラメーター推定

平衡化、線形化、および周波数応答の推定

制御設計と調整

予測制御とロバスト制御

  • 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.

適応制御とインテリジェント制御

展開可能なアルゴリズム