鲁棒控制工具箱
不確かなプラントのためのロバストなコントローラーを設計する
鲁棒控制工具箱™は,プラントの不確実性が存在する場合のパフォーマンスとロバスト性のために制御システムを解析および調整するための関数とブロックを提供します。不確かさをもつパラメーターなどの要素とノミナルダイナミクスを組み合わせることにより,不確かさをもつモデルを作成できます。プラントモデルの不確実性が制御システムのパフォーマンスに与える影響を分析し,不確かな要素の最悪の組み合わせを特定できます。H∞およびμ設計法によって,ロバストな安定性とパフォーマンスを最大化するコントローラーを設計することができます。
このツールボックスは,控制系统工具箱™の自動調整機能にロバスト調整を追加します。調整されたコントローラーは,複数のフィードバックループにまたがる複数の調整可能なブロックで分散化できます。ノミナルプラントのパフォーマンスを最適化しながら,不確実性の全範囲にわたってより低い,最小のパフォーマンスを適用できます。
今すぐ始める:
不確かさをもつパラメーターや考慮されていないダイナミクスなどの不確かな要素と,ノミナルダイナミクスを組み合わせることにより,不確かさをもつ詳細なモデルを作成します。不確かな状態空間および周波数応答モデルを使用して,不確かさをもつシステムを表現します。
金宝app仿真软件モデルを線形化する際に,一部のブロックを不確定として指定することによって不確実性を追加できます。
ロバストな安定性とパフォーマンス
输出およびMIMOフィードバックループのディスクベースのゲインと位相余裕を計算します。不確実性が制御システムの安定性とパフォーマンスに与える影響を定量化します。システム固有の不確実性に対するロバストな安定性とロバストな性能余裕を計算します。
最悪状況解析
不確かさの要素値の最悪の組み合わせを特定します。トラッキングエラー,感度,およびディスク余裕の最悪値を計算します。ノミナルのシナリオと最悪のシナリオを比較します。
モンテカルロ解析
指定された不確実性の範囲内で不確かさをもつシステムのランダムサンプルを生成します。不確実性がシステムの時間と周波数応答に与える影響を可視化します。不確かさをもつ状態空間ブロックを使用して,金宝app仿真软件に不確実性を注入し,モンテカルロシミュレーションを実行します。
H∞およびμ設計法
H∞やμ設計法などのアルゴリズムを使用して,ロバストなMIMOコントローラーを合成します。
固定制御構造のH∞パフォーマンスを最適化します。混合感度またはGlover-McFarlaneアプローチを使用して,ループ形成タスクを自動化します。
不確かさをもつ制御システムのロバスト調整
追従性能,外乱の抑制,ノイズ減衰,閉ループ極減衰,安定余裕などの調整要件を指定します。複数のプラントモデルまたは制御構成を同時に調整します。プラントパラメーターの不確かさの範囲でパフォーマンスを最大化します。時間および周波数応答プロットでコントローラーのロバスト性を評価します。
システムのハンケル特異値に基づいた加法または乗法誤差法を使用して,モデルの次数を減らします。主要なダイナミクスを維持しながら,H∞およびμ設計法アルゴリズムによって生成されるコントローラーの次数を減らし,余分な状態を排除します。
musynコマンド
ミュー設計を使用して離散時間のロバストなコントローラーを設計
diskmarginおよびwcdiskmarginコマンド
最小の不安定化ゲインまたは位相の摂動を算出
diskmarginplotおよびwcdiskmarginplotコマンド
ディスクベースの安定裕を可視化
umarginコマンド
ロバストなコントローラーの設計向けにゲインと位相の変動をモデル化し,安定裕を確保
これらの機能および対応する関数の詳細については,リリースノートを参照してください。