エンジニアは、従来型の制御手法では要件を満たせない場合に、データ駆動型制御アルゴリズムを使用します。このようなシナリオは、第一原理を使用したプラントダイナミクスのモデル化が困難または実用的でない場合や、適応制御が必要な場合に生じることがあります。
MATLAB と Simulink を使用すると、以下を行うことができます。
- AI ベースおよび非 AI ベースの手法を使用してデータ駆動型制御手法を設計、シミュレーション、および実装
- デスクトップでオフライン手法を使用して、システムダイナミクスを同定またはデータから直接コントローラーのパラメーターを学習
- オンライン手法を使用して、組み込みシステム内でコントローラーのパラメーターをリアルタイムで更新
MATLAB および Simulink を使用する理由
さまざまなデータ駆動型制御手法と従来型の制御手法の比較および組み合わせ
モデル規範形適応制御 (MRAC)、能動的外乱除去制御 (ADRC)、強化学習 (RL)、モデル予測制御 (MPC)、その他のデータ駆動型制御手法および従来型の制御手法を単一の環境内で設計、シミュレーション、および実装することができます。
Simulink およびモデルベースデザインとの統合
事前に構築された Simulink ブロックを使用して、Simulink でデータ駆動型制御アルゴリズムを実装およびテストできます。組み込みハードウェアに直接展開するための制御アルゴリズムからコードを自動的に生成できます。
参照例を使用して始める
飛行制御、ロボティクス、エネルギー管理、およびその他のアプリケーション用のドキュメント化されたリファレンスと例を活用して、ゼロから始めることなくデータ駆動型制御手法を実装できます。
パネルナビゲーション
フィードバック制御システムの設計向け機能
MATLAB および Simulink の機能をご覧ください。