Con MATLAB y Simulink, puede:
- Proveer a sus estudiantes de habilidades relevantes para la industria, preparándolos para carreras de ingeniería de control exitosas en empresas de ingeniería destacadas que confían en estas herramientas para el desarrollo de sistemas de control
- Motivar a sus estudiantes con lecciones interactivas utilizando scripts en vivo de MATLAB que combinan texto explicativo, ecuaciones matemáticas, código y resultados
- Ahorrar tiempo en la preparación de clases aprovechando material didáctico listo para usar, de modo que pueda centrarse más en la enseñanza
- Salvar la brecha entre teoría y práctica con aprendizaje basado en proyectos, que proporciona a sus estudiantes las habilidades prácticas necesarias en la industria
- Facilitar el aprendizaje autónomo con tutoriales interactivos a su ritmo gratuitos que ayudan a sus estudiantes a iniciarse rápidamente en MATLAB, Simulink, diseño de control, y más
- Ahorrar tiempo calificando automáticamente tareas académicas en cualquier entorno de aprendizaje
“MATLAB y Simulink han sido fundamentales para [...] adoptar un enfoque de aprendizaje más centrado en estudiantes y permitir que trabajen en problemas reales con herramientas profesionales como preparación para carreras de ingeniería”.
Preparación de estudiantes para carreras de ingeniería exitosas
Temas para cursos de sistemas de control
Introducción a los sistemas de control
Con MATLAB y Simulink, puede enseñar sistemas de control de una manera interactiva y dinámica. Simulink ofrece un entorno de diagramas de bloques para modelar y simular sistemas dinámicos, lo que permite a sus estudiantes diseñar sistemas de control interactivamente y evaluar su rendimiento. Sirviéndose de las apps de control Control System Toolbox y Simulink Control Design, sus estudiantes pueden ajustar controladores PID y compensadores de adelanto/retraso utilizando los editores interactivos de Bode y lugar de las raíces.
Estimación e identificación de sistemas
Puede complementar las clases presenciales con recursos disponibles para enseñanza de estimación e identificación de sistemas. Puede utilizar las charlas de MATLAB Tech Talks para familiarizar a sus estudiantes con estos conceptos antes de clase. Además, puede utilizar talleres virtuales, como el taller virtual de filtros Kalman, para que sus estudiantes puedan practicar conceptos a través de ejercicios interactivos.
Sistemas de control avanzados
Puede iniciar a sus estudiantes en técnicas de control avanzadas, como control adaptativo, control robusto, control óptimo y control basado en IA, utilizando Simulink Control Design, Fuzzy Logic Toolbox, Robust Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox y Reinforcement Learning Toolbox. Sus estudiantes pueden implementar manualmente diversos algoritmos de control y compararlos con algoritmos predefinidos disponibles en MATLAB y Simulink. Estos algoritmos prediseñados permiten a sus estudiantes probar y comparar diferentes métodos de control, lo que mejora su comprensión de las ventajas y limitaciones de cada enfoque.
Recursos destacados
- Control basado en aprendizaje con MATLAB y Simulink
- Módulos de enseñanza de Reinforcement Learning
- MATLAB Tech Talks: Reinforcement Learning
- MATLAB Tech Talks: Charlas técnicas sobre control basado en datos
- Reinforcement Learning Onramp
- MATLAB Tech Talks: Descripción del control predictivo basado en modelos
- MATLAB Tech Talks: Control robusto
Talleres de sistemas de control
El soporte para hardware de bajo coste, como Arduino, Raspberry Pi y LEGO MINDSTORMS, permite a sus estudiantes poner en práctica conceptos teóricos, lo que mejora su comprensión de los sistemas de control. Puede iniciar a sus estudiantes en talleres virtuales de MATLAB y Simulink, donde pueden simular y experimentar con sistemas de control en un entorno seguro. Esto ofrece una plataforma flexible y accesible para reforzar el aprendizaje.
Controles aplicados
Puede utilizar proyectos del programa Challenge Projects de MATLAB y Simulink para ayudar a sus estudiantes a desarrollar habilidades prácticas resolviendo problemas de ingeniería de diversas industrias, como automoción, aeroespacio, robótica y control de procesos.
Recursos destacados
- Programa Challenge Projects de MATLAB y Simulink
- Taller virtual de control predictivo basado en modelos (MPC) - Conducción autónoma
- Ejemplos de control de movimiento robótico
- Lecciones de modelado y control de UAV
- Programa curricular de dinámica y control de procesos con Temperature Control Lab (TCLab)
Uso de MATLAB y Simulink en cursos de control
Formación online
Los cursos introductorios Onramp ofrecen ejercicios prácticos con enseñanza paso a paso y comentarios automáticos. Abarcan numerosos temas:
