Los equipos de ingeniería de sistemas de control utilizan MATLAB y Simulink en todas las etapas de desarrollo, desde el modelado de planta y el diseño y ajuste de algoritmos de control y lógica de supervisión, hasta el despliegue con generación automática de código y la verificación, validación y comprobación del sistema. MATLAB y Simulink ofrecen:
- Un entorno de diagrama de bloques multidominio para modelar dinámica de planta, diseñar algoritmos de control y ejecutar simulaciones de lazo cerrado
- Modelado de plantas empleando herramientas de modelado físico o identificación del sistema
- Funciones prediseñadas y herramientas interactivas para analizar sobreimpulso, tiempo de subida, margen de fase, margen de ganancia, y otras características de rendimiento y estabilidad en los dominios del tiempo y la frecuencia
- Locus de las raíces, diagramas de Bode, LQR, LQG, control robusto, control predictivo basado en modelos y otras técnicas de diseño y análisis
- Ajuste automático de sistemas de control PID, con planificación de ganancia, y SISO/MIMO arbitrarios
- Algoritmos de Reinforcement Learning, control activo de anulación de perturbaciones, control adaptativo de referencia de modelos, y otros algoritmos de control basado en datos y en IA
- Modelado, diseño y simulación de lógica de supervisión para efectuar programación, cambio de modo, y detección, aislamiento y recuperación de fallos (FDIR)
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Diseño basado en modelos para sistemas de control integrados
Descargue el white paperUso de MATLAB para sistemas de control
Modele y simule la dinámica de planta
Utilice MATLAB y Simulink para crear modelos de planta precisos. Describa la dinámica compleja de una planta utilizando diversos enfoques de modelado admitidos, y emplee el más adecuado a cada componente de la planta para crear un modelo de planta en nivel de sistema.
Desarrolle modelos de planta multidominio complejos sin necesidad de derivar las ecuaciones de primeros principios subyacentes utilizando herramientas de modelado físico. El diseño de los modelos de Simscape coincide con la estructura de su sistema físico. Construya el modelo conectando diferentes componentes eléctricos, mecánicos, de fluidos y de otros dominios físicos en una red. Si no conoce la estructura detallada del modelo, puede estimar la dinámica de planta lineal y no lineal a partir de datos de E/S con técnicas de identificación de sistemas y basadas en IA. Desarrolle modelos de orden reducido basados en IA de componentes modelados con herramientas de terceros de alta fidelidad y de orden completo.
Diseñe y ajuste compensadores de feedback
Analice y desarrolle compensadores de lazo cerrado, y evalúe parámetros de rendimiento clave, como sobreimpulso, tiempo de subida y márgenes de estabilidad. Ajuste y linealice modelos de Simulink no lineales. También puede modelar y analizar los efectos de la incertidumbre sobre el rendimiento y estabilidad de los modelos.
Aproveche diagramas de Bode, locus de las raíces y otras técnicas de diseño de control lineal, y ajuste automáticamente controladores PID en un modelo de simulación o en hardware de prueba. Las herramientas prediseñadas permiten ajustar automáticamente controladores multivariables y utilizar estrategias de control avanzadas, como control predictivo basado en modelos y control robusto. Utilice métodos de optimización para calcular las ganancias de un controlador, y respetar restricciones de tiempo de subida y sobreimpulso.
Mejore el rendimiento de sistemas complejos empleando técnicas de control basado en IA y en otros datos. Utilice algoritmos de control basado en datos para desarrollar controladores que aprendan y se adapten a dinámicas cambiantes, y para escenarios donde no sea factible derivar analíticamente dinámicas no lineales complejas.
Más información
- Diseño de controladores PID en Simulink (3:53)
- Diseño de sistemas de control con la app Control System Designer (3:52)
- Ajustador automático de PID embebido (6:35)
- Ajuste automático del sistema de control de vuelo de un helicóptero (7:52)
- Control basado en datos con MATLAB y Simulink
- 3 formas de acelerar un controlador predictivo basado en modelos - White paper
Diseñe y simule lógica de supervisión
Utilice Stateflow para modelar, diseñar y simular la lógica de supervisión de un sistema de control, que programa el funcionamiento del controlador, controla el modo de funcionamiento del sistema, y realiza detección, aislamiento y recuperación de fallos (FDIR).
Utilice el editor gráfico para desarrollar la lógica como una máquina de estados o un diagrama de flujo. También puede combinar representaciones gráficas y tabulares, como diagramas de transición de estados, diagramas de flujo, tablas de transición de estados y tablas de verdad, para modelar la forma en que el sistema reacciona ante eventos, condiciones basadas en tiempo y señales de entrada externas. Visualice el comportamiento del sistema durante una simulación empleando animaciones de diagramas de estados para resaltar las transiciones y estados activos en el modelo.
Despliegue diseños en controladores integrados
Una vez que haya diseñado los algoritmos del sistema de control, puede optimizarlos para su implementación. Puede especificar las propiedades del tipo de datos de punto fijo del diseño para prepararlo para la implementación con aritmética de punto fijo. Después de verificar los algoritmos de control en simulaciones en escritorio de lazo cerrado, despliéguelos en microcontroladores, PLC y FPGA de producción generando automáticamente código C, texto estructurado o código HDL.
Puede probar y verificar el sistema de control de manera continua. Realice pruebas de hardware-in-the-loop (HIL) ejecutando el algoritmo de control en un controlador integrado, por un lado, y el modelo de planta en tiempo real en un equipo objetivo conectado al controlador, por otro. Puede verificar y probar aún más el sistema de control empleando métodos de verificación formal.
