Robust Control Toolbox
不確かなプラントのためのロバストなコントローラーを設計する
Robust Control Toolbox™ は、プラントの不確実性が存在する場合のパフォーマンスとロバスト性のために制御システムを解析および調整するための関数とブロックを提供します。不確かさをもつパラメーターなどの要素とノミナルダイナミクスを組み合わせることにより、不確かさをもつモデルを作成できます。プラントモデルの不確実性が制御システムのパフォーマンスに与える影響を分析し、不確かな要素の最悪の組み合わせを特定できます。H∞ およびμ設計法によって、ロバストな安定性とパフォーマンスを最大化するコントローラーを設計することができます。
このツールボックスは、Control System Toolbox™ の自動調整機能にロバスト調整を追加します。調整されたコントローラーは、複数のフィードバックループにまたがる複数の調整可能なブロックで分散化できます。ノミナルプラントのパフォーマンスを最適化しながら、不確実性の全範囲にわたってより低い、最小のパフォーマンスを適用できます。
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不確かさをもつパラメーターや考慮されていないダイナミクスなどの不確かな要素と、ノミナルダイナミクスを組み合わせることにより、不確かさをもつ詳細なモデルを作成します。不確かな状態空間および周波数応答モデルを使用して、不確かさをもつシステムを表現します。
Simulink モデルを線形化する際に、一部のブロックを不確定として指定することによって不確実性を追加できます。
不確かさをもつパラメーターを持ったシステムのボード線図
ロバストな安定性とパフォーマンス
SISO および MIMO フィードバックループのディスクベースのゲインと位相余裕を計算します。不確実性が制御システムの安定性とパフォーマンスに与える影響を定量化します。システム固有の不確実性に対するロバストな安定性とロバストな性能余裕を計算します。
従来のゲイン位相余裕よりもロバスト安定なディスク余裕をグラフ化
最悪状況解析
不確かさの要素値の最悪の組み合わせを特定します。トラッキングエラー、感度、およびディスク余裕の最悪値を計算します。ノミナルのシナリオと最悪のシナリオを比較します。
ステップ外乱のノミナルおよび最悪の場合の制御
モンテカルロ解析
指定された不確実性の範囲内で不確かさをもつシステムのランダムサンプルを生成します。不確実性がシステムの時間と周波数応答に与える影響を可視化します。不確かさをもつ状態空間ブロックを使用して、Simulink に不確実性を注入し、モンテカルロ シミュレーションを実行します。
シミュレーションした結果得られたナイキスト線図
H∞ およびμ設計法
H∞ やμ設計法などのアルゴリズムを使用して、ロバストな MIMO コントローラーを合成します。
固定制御構造の H∞ パフォーマンスを最適化します。混合感度または Glover-McFarlane アプローチを使用して、ループ形成タスクを自動化します。
H∞ コントローラーを用いた不確かさをもつ閉ループモデル
不確かさをもつ制御システムのロバスト調整
追従性能、外乱の抑制、ノイズ減衰、閉ループ極減衰、安定余裕などの調整要件を指定します。複数のプラントモデルまたは制御構成を同時に調整します。プラントパラメーターの不確かさの範囲でパフォーマンスを最大化します。時間および周波数応答プロットでコントローラーのロバスト性を評価します。
複数のパラメーターの変化を備えた制御システム調整器（調整後の応答）。
システムのハンケル特異値に基づいた加法または乗法誤差法を使用して、モデルの次数を減らします。主要なダイナミクスを維持しながら、H∞ およびμ設計法アルゴリズムによって生成されるコントローラーの次数を減らし、余分な状態を排除します。
高層ビルの剛体運動力学モデルについて、元のモデルと低次元化されたモデルのボード線図を比較
