Robust Control Toolbox
불확실 플랜트를 위한 강인 제어기 설계
Robust Control Toolbox™는 플랜트 불확실성이 존재하는 상황에서 제어 시스템의 성능과 강인성을 분석하고 조정하기 위한 함수와 블록을 제공합니다. 불확실 파라미터 또는 모델링되지 않은 다이나믹스와 같은 불확실 요소와 공칭 다이나믹스를 결합하여 불확실 모델을 만들 수 있습니다. 플랜트 모델 불확실성이 제어 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고 불확실 요소의 최악조건 조합을 식별할 수 있습니다. H-무한대 및 뮤-합성 기법을 사용하여 강인 안정성 및 성능을 최대화하는 제어기를 설계할 수 있습니다.
이 툴박스는 Control System Toolbox™의 자동 조정 기능에 강인 조정을 추가합니다. 조정된 제어기는 여러 피드백 루프를 포함하는 여러 조정 가능한 블록을 사용하여 분산화할 수 있습니다. 공칭 플랜트에 대해 성능을 최적화하면서도 전체 불확실성 범위에서 최소 성능을 적용할 수 있습니다.
시작하기:
공칭 다이나믹스를 불확실 파라미터 또는 고려되지 않은 다이나믹스와 같은 불확실 요소와 결합하여 불확실 모델을 자세히 만들 수 있습니다. 불확실 상태 공간 및 주파수 응답 모델을 사용하여 불확실 시스템을 표현할 수 있습니다.
일부 블록을 불확실 블록으로 지정하여 Simulink 모델 선형화 시 불확실성을 추가할 수 있습니다.
불확실 파라미터를 갖는 시스템의 보드 플롯.
강인 안정성 및 성능
SISO 및 MIMO 피드백 루프의 디스크 기반 이득 및 위상 여유를 계산할 수 있습니다. 불확실성이 제어 시스템의 안정성과 성능에 미치는 영향을 정량화할 수 있습니다. 강인 안정성 및 강인 성능 여유를 계산하여 각 시스템의 불확실성을 도출할 수 있습니다.
디스크 여유는 기존의 이득 및 위상 여유보다 강인 안정성을 더 잘 드러내 줍니다.
최악조건 분석
불확실 요소 값의 최악조건 조합을 식별하십시오. 추적 오차, 민감도 및 디스크 여유의 최악조건 값을 계산할 수 있습니다. 공칭 시나리오와 최악조건 시나리오를 비교할 수 있습니다.
계단 외란의 공칭 제거 및 최악조건 제거.
Monte Carlo 분석
지정된 불확실성 범위 내에서 불확실 시스템의 임의 샘플을 생성할 수 있습니다. 불확실성이 시스템 시간 및 주파수 응답에 미치는 영향을 시각화할 수 있습니다. Uncertain State Space 블록을 사용하여 Simulink에 불확실성을 적용하고 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.
샘플링된 시스템의 나이퀴스트 도식.
H-무한대 및 뮤 합성
H-무한대, 뮤 합성과 같은 알고리즘을 사용하여 강인 MIMO 제어기를 합성할 수 있습니다.
고정된 제어 구조의 H-무한대 성능을 최적화할 수 있습니다. 혼합 민감도 또는 Glover-McFarlane 접근 방식을 사용하여 루프 형성 작업을 자동화할 수 있습니다.
H-무한대 제어기를 사용한 불확실 폐쇄 루프 모델.
불확실 제어 시스템의 강인 조정
추적 성능, 외란 제거, 잡음 감쇠, 폐루프 극점 감쇠, 안정성 여유와 같은 조정 요구 사항을 지정할 수 있습니다. 여러 플랜트 모델 또는 제어 구성을 동시에 조정할 수 있습니다. 플랜트 파라미터의 불확실성 범위에 대해 성능을 최대화할 수 있습니다. 시간 및 주파수 응답 플롯으로 제어기 강인성을 확인할 수 있습니다.
복수의 파라미터 변동이 있는 Control System Tuner(조정된 응답).
시스템의 한켈(Hankel) 특이값을 기반으로 가산 또는 승산 오차 방법을 사용하여 모델 차수를 축소할 수 있습니다. H-무한대 및 뮤 합성 알고리즘으로 생성된 제어기 차수를 축소하여 기본 다이나믹스를 보존하면서 여분의 상태를 제거할 수 있습니다.
다층 건물의 강체 모션 다이나믹스에 대한 기존 및 차수 축소된 모델의 크기와 위상을 비교하는 보드 플롯.
