엔지니어는 기존 제어 방법으로는 불충분한 시나리오에서 데이터 주도 제어 알고리즘을 사용합니다. 제1원리를 사용한 플랜트 동역학 설계가 어렵거나 비실용적인 경우 또는 적응형 제어가 필요한 경우 이러한 시나리오가 발생할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- AI 및 비AI 기반 방법을 사용한 데이터 주도 제어 기법의 설계, 시뮬레이션 및 구현
- 데스크탑에서 오프라인 기법을 사용하여 데이터에서 바로 시스템 동역학 식별 또는 제어기 파라미터 파악
- 온라인 기법을 사용하여 임베디드 시스템 내에서 실시간으로 제어기 파라미터 업데이트
MATLAB 및 Simulink의 장점
다양한 데이터 주도 기법 및 기존 제어 기법의 비교 및 결합
단일 환경 내에서 MRAC(모델 참조 적응형 제어), ADRC(능동 외란 제거 제어), RL(강화 학습), MPC(모델 예측 제어) 및 기타 데이터 주도 방법 및 기존 제어 방법을 설계하고 시뮬레이션하며 구현할 수 있습니다.
Simulink 및 모델 기반 설계와 통합
사전 구축된 Simulink 블록을 사용하여 Simulink에서 데이터 주도 제어 알고리즘을 구현하고 테스트할 수 있습니다. 임베디드 하드웨어에 직접 배포하기 위한 코드를 제어 알고리즘에서 자동으로 생성할 수 있습니다.
참조 예제 시작하기
비행 제어, 로보틱스, 에너지 관리 및 기타 응용 사례를 위한 문서화된 예제와 참조를 활용하면 처음부터 새로 시작할 필요 없이 데이터 주도 제어 기법을 구현할 수 있습니다.
데이터 주도 제어 기법에 대해 자세히 알아보기
고객이 제어 시스템 설계에 AI 및 데이터 주도 제어 기법을 적용한 사례 보기
제품
제어 시스템 설계 응용 사례의 AI 및 데이터 주도 제어 기법을 지원하는 제품에 대해 알아볼 수 있습니다.
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Reinforcement Learning Onramp
무료 대화형 방식 튜토리얼을 통해 기초를 학습할 수 있습니다.
PID를 넘어서
자속기준제어기의 대안적 제어 전략을 살펴볼 수 있습니다.
