제어 시스템

피드백 보상기 설계 및 조정

폐루프 보상기를 분석하고 개발하며 오버슈트, 상승 시간 및 안정성 여유 등의 주요 성능 파라미터를 평가할 수 있습니다. 비선형 Simulink 모델을 트리밍하고 선형화할 수 있습니다. 또한 불확실성이 모델의 성능과 안정성에 미치는 효과를 모델링하고 분석할 수도 있습니다.

보드 플롯, 근궤적 및 기타 선형 제어 설계 기법을 활용하고 시뮬레이션 모델이나 테스트 하드웨어에서 PID 제어기를 자동으로 조정할 수 있습니다. 사전 구축된 툴을 통해 다변수 제어기를 자동으로 조정하고 모델 예측 제어, 강인 제어와 같은 고급 제어 전략을 활용할 수 있습니다. 최적화 방법을 통해 제어기 이득을 계산해 상승 시간 및 오버슈트 제약 조건을 충족할 수 있습니다.

AI 기반 및 기타 데이터 주도 제어 기법을 사용하여 복잡한 시스템의 성능을 개선할 수 있습니다. 복잡한 비선형 동역학을 해석적으로 도출하는 것이 불가능한 경우 데이터 주도 제어 알고리즘을 사용하여 변화하는 동역학 및 시나리오에 대해 학습하고 적응하는 제어기를 개발할 수 있습니다.

임베디드 제어기에 설계 배포

제어 시스템 알고리즘을 설계한 후에는 구현을 위해 미세 조정할 수 있습니다. 설계의 고정소수점 데이터형 속성을 사용자 지정하여 고정소수점 연산을 사용한 구현을 위해 준비할 수 있습니다. 폐루프 데스크탑 시뮬레이션에서 제어 알고리즘을 검증한 후 C, Structured Text 또는 HDL 코드를 자동으로 생성하여 프로덕션 마이크로컨트롤러, PLC 및 FPGA에 배포할 수 있습니다.

제어 시스템을 지속적으로 테스트하고 검증할 수 있습니다. 임베디드 제어기에서 제어 알고리즘을 실행하고 제어기에 연결된 타겟 컴퓨터에서 플랜트 모델을 실시간으로 실행하여 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 수행할 수 있습니다. 정형 검증 방법을 사용하여 제어 시스템을 추가로 검증하고 테스트할 수 있습니다.