Model Predictive Control Toolbox

 

Model Predictive Control Toolbox

모델 예측 제어기 설계 및 시뮬레이션

선형 MPC 설계

QP(2차 계획법) 문제를 푸는 암시적, 이득 스케줄링, 적응형 MPC 제어기를 설계할 수 있습니다. 암시적 설계에서 명시적 MPC 제어기를 생성할 수 있습니다. 혼합 정수 QP 문제에 이산 제어 MPC를 사용할 수 있습니다.

MPC Designer 앱

MPC Designer 앱을 사용하여 대화형 방식으로 암시적 MPC 제어기를 설계하고, Simulink Control Design으로 Simulink 모델을 선형화하고, 시뮬레이션 시나리오를 사용해서 제어기의 성능을 검증하고, 여러 설계에 대한 응답을 비교해 볼 수 있습니다.

비선형 MPC 설계

Optimization Toolbox를 사용하는 경제적인 비선형 MPC 제어기를 설계하여 NLP(비선형 계획법) 문제를 풀 수 있습니다. 최적 계획 및 피드백 제어를 위해 단일 단계 또는 다단계 정식화를 사용할 수 있습니다.

MPC 설계를 사용한 자율주행

ISO 26262MISRA C 표준을 준수하는 사전 구축된 Simulink 블록을 사용하여 자율주행 시스템 개발을 가속화할 수 있습니다. 사전 구축된 블록은 경로 계획, 경로 추종, 적응 순항 제어 및 기타 응용 사례를 지원합니다.

MPC 최적화 솔버

내장된 Active-Set, Interior-Point, 혼합 정수 QP 솔버 또는 Optimization ToolboxNLP 솔버 중 원하는 솔버를 선택할 수 있습니다. 또는 Embotech가 개발한 FORCESPRO 솔버나 여러분의 사용자 지정 솔버를 사용할 수도 있습니다.

예측 모델 지정

Simulink Control Design으로 Simulink 모델을 선형화하거나 System Identification ToolboxDeep Learning Toolbox로 측정된 데이터를 통해 Control System Toolbox 또는 Symbolic Math Toolbox로 예측 모델을 해석적으로 지정할 수 있습니다.

상태 추정 및 설계 검토

툴박스에서 제공하는 상태 추정기나 사용자 지정 상태 추정기를 사용하여 측정된 출력값에서 제어기의 상태를 추정할 수 있습니다. 선형 MPC 설계의 잠재적 안정성 문제와 강인성 문제를 내장된 진단 함수를 사용하여 감지할 수 있습니다.

폐루프 시뮬레이션

Simulink에서 ISO 26262와 MISRA C 준용 Simulink 블록을 사용하거나 MATLAB에서 명령줄 함수를 사용하여 폐루프 시뮬레이션을 실행하는 방식으로 제어기의 성능을 평가할 수 있습니다. Simulink Test로 여러 시나리오에 대한 테스트를 자동화할 수 있습니다.

코드 생성

MATLAB 및 Simulink에서 설계한 MPC 제어기에서 프로덕션 C/C++ 및 CUDA 코드나 IEC 61131-3 Structured Text를 자동으로 생성할 수 있습니다. ECU, GPU, PLC 같은 다양한 타겟에 코드를 배포할 수 있습니다.

“Sumitomo Construction Machinery는 굴착기의 동적 성능을 희생하지 않고도 연료 소비량을 15%나 절감했습니다. 효율성 증진 요인 중 일부는 Model Predictive Control Toolbox와 우리의 개선된 제어 설계에 힘입어 엔진 속도 변동이 50%나 줄어든 데 있었습니다.”

Eisuke Matsuzaki, Sumitomo Heavy Industries

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