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 Design™으로 Simulink 모델을 선형화하고, 시뮬레이션 시나리오를 사용해서 제어기의 성능을 검증하고, 여러 설계에 대한 응답을 비교해 볼 수 있습니다.

비선형 MPC 설계

Optimization Toolbox™를 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 Toolbox™Deep Learning Toolbox™로 측정된 데이터를 통해 Control System Toolbox™ 또는 Symbolic Math Toolbox™로 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 Test™로 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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