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제어 시스템

제어 시스템의 설계, 테스트 및 구현

제어 시스템 엔지니어는 플랜트 모델링, 컨트롤러 설계, 코드 자동 생성을 통한 배포, 시스템 검증을 포함한 모든 개발 단계에서 MATLAB® 및 Simulink®를 사용할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink 제어 시스템 제품을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 기본 모델, 시스템 식별 또는 자동 파라미터 추정을 사용하여 선형 및 비선형 플랜트 동특성을 모델링합니다.

  • 비선형 Simulink 모델에 대한 주파수 응답을 트리밍, 선형화 및 계산합니다.

  • 근궤적, 보드 다이어그램, LQR, LQG, 기타 설계 기법을 사용하여 플랜트 모델을 기반으로 컨트롤러를 설계합니다.

  • 오버슈트, 상승 시간, 위상 여유, 이득 여유, 시간 영역과 주파수 영역의 여러 성능 및 안정성 특성을 사용하여 제어 시스템 성능을 대화형 방식으로 분석합니다.

  • PID 및 이득 스케줄링이 사용되는 임의의 SISO 및 MIMO 제어 시스템을 자동으로 조정합니다.

  • 모델을 예측하는 강인한 제어기를 설계 및 구현하거나, 모델 기준 적응형 제어, 극값 탐색 제어, 강화 학습, 퍼지 논리와 같이 모델이 주어지지 않은(model-free) 제어 방법을 사용합니다.

  • 제어 알고리즘을 임베디드 시스템에 배포하여 실시간 제어, 조정 또는 파라미터 추정을 수행합니다.

  • 상태 모니터링 알고리즘과 예측 정비 알고리즘을 설계하고 테스트합니다.

도움말 항목

플랜트 모델링, 시스템 식별 및 파라미터 추정

트리밍, 선형화 및 주파수 응답 추정

제어 설계 및 조정

예측 제어 및 강인 제어

  • 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.

적응형 제어 및 지능형 제어

배포 가능한 알고리즘

추천 예제