Robust control toolbox что это
Обновлено: 01.06.2024
The toolbox automatically tunes both SISO and MIMO controllers for plant models with uncertainty. Controllers can include decentralized, fixed-structure controllers with multiple tunable blocks spanning multiple feedback loops.
Uncertain System Representation
Models of systems with uncertain parameters or unmodeled dynamics
Неопределенный системный анализ
Статистический и анализ худшего случая устойчивости и эффективность
Uncertain System Analysis
Statistical and worst-case analysis of stability and performance
Модель и упрощение контроллера
Сокращение порядка моделей объекта управления и синтезируемых контроллеров
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
You can also select a web site from the following list:
Робастные регуляторы
Частотный диапазон проектирование контроллера MIMO, проектирование контроллера для неопределенных систем
Запуск
Изучите основы Robust Control Toolbox
Get Started
Learn the basics of Robust Control Toolbox
Сокращение порядка регулятора и объектов
Сравнение частотных характеристик магнитуды и фазы исходной модели и модели пониженного порядка для динамики движения твердого тела многоэтажного зданияМодели объекта управления или регулятора могут быть упрощены, сохраняя при этом необходимую динамику.
Порядок моделей может быть уменьшен с использованием аддитивных или мультипликативных методов ошибок, основанных на сингулярных значениях системы Ханкеля. Порядок регуляторов, создаваемых алгоритмами H-бесконечности и мю-синтеза, уменьшается для исключения лишних состояний при сохранении существенной динамики.
Неопределенное системное представление
Модели систем неопределенными параметрами или несмоделированной динамикой
Robust Control Toolbox
Robust Control Toolbox™ обеспечивает функции и блоки для анализа и настройки систем управления для эффективности и робастности в присутствии неопределенности объекта. Можно создать неопределенные модели путем объединения номинальной динамики с неопределенными элементами, такими как неопределенные параметры или несмоделированная динамика. Можно анализировать удар неопределенности модели объекта управления на эффективности системы управления и идентифицировать комбинации худшего случая неопределенных элементов. H-бесконечность и методы Mu-Synthesis позволяют вам спроектировать контроллеры, которые максимизируют устойчивую устойчивость и эффективность.
Тулбокс автоматически настраивает оба контроллера SISO и MIMO для моделей объекта управления с неопределенностью. Контроллеры могут включать децентрализованный, контроллеры фиксированной структуры с несколькими настраиваемыми блоками, охватывающими несколько обратной связи.
MATLAB Command
You clicked a link that corresponds to this MATLAB command:
Run the command by entering it in the MATLAB Command Window. Web browsers do not support MATLAB commands.
Анализ надежности
Дисковые границы устойчивости дают более полное представление о робастной устойчивости чем классические запасы по амплитуде и фазеRobust Control Toolbox позволяет определить степень влияния неопределенности на устойчивость и быстродействие системы управления. Доступен расчет дисковых коэффициентов усиления и запасов по фазе для контуров обратной связи для SISO и MIMO систем. Также доступны расчеты границ устойчивости и производительности для неопределенности, специфичной для конкретной системы. С помощью Robust Control Toolbox определяются наихудшие комбинации неопределенных значений элементов и наихудшие значения ошибок, чувствительности. Затем выполняется сравнение номинального и худшего поведения системы.
Блок «Uncertain State Space», используется чтобы ввести неопределенность в Simulink и выполнить симуляции Монте-Карло. Так же поддерживается генерация случайных образцов неопределенной модели в указанном диапазоне неопределенности и визуализация влияния неопределенности на временной и частотный отклик системы
Дисковые границы устойчивости дают более полное представление о робастной устойчивости чем классические запасы по амплитуде и фазеRobust Control Toolbox
Разработка надежных контроллеров для неопределенных объектов.
Robust Control Toolbox предоставляет функции и блоки для анализа и настройки систем управления для производительности и робастности в условиях неопределенности объекта управления. Инструмент позволяет создавать неопределенные модели, комбинируя номинальную динамику с неопределенными элементами, такими как неопределенные параметры или немоделируемая динамика. Проводится анализ влияния неопределенности модели объекта управления на производительность системы управления и определяются наихудшие комбинации неопределенных элементов. Методы H-бесконечности и μ-синтеза позволяют проектировать регуляторы, обеспечивающие максимальную устойчивость и производительность.
Robust Control Toolbox добавляет функции настройки робастных регуляторов к возможностям автоматической настройки Control System Toolbox. Настроенные регуляторы могут быть распространены на несколько настраиваемых блоков, охватывающими несколько контуров обратной связи. Доступна оптимизация производительности для номинального объекта управления, с одновременным обеспечением снижением минимальной производительности на всем диапазоне неопределенности.
Robust Control ToolboxModel and Controller Simplification
Order reduction of plant models and synthesized controllers
Modeling and Quantifying Plant Uncertainty
Capture not only the typical, or nominal, behavior of your plant, but also the amount of uncertainty and variability.
Build detailed uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or neglected dynamics. Represent uncertain systems using uncertain state-space and frequency response models.
Add uncertainty when linearizing Simulink models by designating some blocks as uncertain.
Robust Controllers
Frequency-domain MIMO controller design, controller design for uncertain systems
Моделирование и количественная оценка неопределенности объекта управления
Частотные характеристики системы с неопределенностью Частотные характеристики системы с неопределенностьюОтслеживается не только типичное или номинальное поведение объекта управления, но и количество неопределенности и изменчивости.
Подробные неопределенные модели создаются на основе комбинации номинальной динамики с неопределенными элементами, такими как неопределенные параметры или немоделируемая динамика. Неопределенные системы могут быть описаны с использованием неопределенного пространства состояний и частотных характеристик. Неопределенность при линеаризации моделей Simulink вносится путем пометки некоторых блоков как неопределенных.
Robust Control Toolbox
Robust Control Toolbox™ provides functions and blocks for analyzing and tuning control systems for performance and robustness in the presence of plant uncertainty. You can create uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or unmodeled dynamics. You can analyze the impact of plant model uncertainty on control system performance and identify worst-case combinations of uncertain elements. H-infinity and mu-synthesis techniques let you design controllers that maximize robust stability and performance.
The toolbox adds robust tuning to the automated tuning capabilities of Control System Toolbox™. The tuned controllers can be decentralized with multiple tunable blocks spanning multiple feedback loops. You can optimize performance for the nominal plant while enforcing a lower, minimum performance over the entire range of uncertainty.
Get Started:
How to Get Best Site Performance
Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location.
Linear Matrix Inequalities
LMI solvers, control system analysis and design with LMIs
Разработка и настройка робастных контроллеров
Неопределенная модель замкнутого контура с регулятором в H-бесконечности Неопределенная модель замкнутого контура с регулятором в H-бесконечностиРобастные контроллеры MIMO синтезируются с использованием таких алгоритмов, как H-бесконечность и μ-синтез. Оптимизируется производительность H-бесконечности фиксированных структур управления. Задачи формирования контуров автоматизируются с использованием методов смешанной чувствительности или Гловера-Макфарлана.
Для настройки неопределенных систем управления указываются такие требования как эффективность слежения, подавление помех, шумоподавление, демпфирование полюсов в замкнутом контуре и границы устойчивости. Осуществляется одновременная настройка для нескольких моделей объекта управления или конфигураций управления. Производительность максимизируется в границах неопределенности параметров объекта управления и выполняется оценка надежности регулятора по графикам временных и частотных характеристик.
Читайте также: