Simulink Control Design

Principales fonctionnalités

Designing and analyzing control systems with Simulink Control Design.
Conception et analyse des systèmes de contrôle avec Simulink Control Design. Un système de contrôle modélisé dans Simulink (en haut), l’interface PID Tuner (à droite) et le diagramme de Bode de la fonction de transfert en boucle ouverte (à gauche).

Réglage du contrôleur PID

Simulink Control Design fournit des capacités de réglage automatique des gains pour les blocs contrôleurs PID de Simulink. Le réglage initial d’un contrôleur PID s’effectue en un seul clic. L’outil linéarise ensuite un modèle Simulink pour obtenir un modèle linéaire du système à contrôler. Si le modèle linéarise à zéro en raison de discontinuités telles qu’une modulation de largeur d’impulsion (MLI), vous pouvez créer un modèle linéaire de l’environnement à partir de données d’entrée-sortie de simulation en utilisant l’identification du système (nécessite System Identification Toolbox™).

Le produit utilise ensuite le modèle linéaire créé, ainsi qu’une méthode de réglage propriétaire pour calculer les gains PID en fonction des performances en boucle fermée que vous souhaitez. Un contrôleur initial est suggéré, en fonction d’une analyse de la dynamique de votre système. Vous pouvez ensuite, de manière interactive, ajuster le temps de réponse et le comportement transitoire dans le PID Tuner. Le PID Tuner offre aussi plusieurs tracés que vous pouvez utiliser afin d’analyser le comportement du contrôleur. Par exemple, vous pouvez tracer la réponse à un échelon ou un diagramme de Bode en boucle ouverte pour comparer les performances de la conception actuelle à la conception correspondant aux valeurs des gains initiaux.

Contrôle d’un moteur à courant continu avec un correcteur PID
Design a PID controller for a DC motor modeled in Simulink®. Create a closed-loop system by using the PID Controller block, then tune the gains of PID Controller block using the PID Tuner.

PID Controller Tuning for a Model with Discontinuities
Design a PID controller for a model that cannot be linearized. Use system identification to identify a plant model from simulation input-output data.

Recherche de points de fonctionnement et linéarisation de modèles Simulink

Recherche de point de fonctionnement du modèle

La conception d’un système de commande linéaire vous oblige à considérer plusieurs points de fonctionnement pour prendre en compte les différentes consignes d’un modèle non linéaire. Avec Simulink Control Design, vous disposez d’une interface graphique pour déterminer les points de fonctionnement du modèle. Vous pouvez :

Ces points de fonctionnement peuvent être utilisés pour initialiser une simulation en régime permanent ou comme base pour la linéarisation et la conception du système de contrôle.

Trim, Linearization, and Control Design for an Aircraft
Trim and linearize a nonlinear aircraft model and use the resulting linear model to design a pitch rate damper controller.

Linéarisation du modèle

Grâce à Simulink Control Design, vous pouvez linéariser des modèles Simulink continus, discrets et multicadencés. Grâce à des annotations graphiques pour indiquer l’ouverture de boucle et les entrées et sorties de la linéarisation, vous pouvez linéariser le modèle totalement, partiellement ou juste un bloc ou un sous-système. Les annotations graphiques peuvent être utilisées pour l’analyse en boucle ouverte et fermée. Les annotations et l’analyse sont non intrusives et n’affectent pas le comportement de simulation de votre modèle.

Simulink Control Design calcule automatiquement le modèle linéarisé et vous permet de visualiser les résultats sous forme d’une réponse à un échelon ou d’un diagramme de Bode. L’outil Linearization Inspector permet de visualiser l’impact de chaque bloc de votre modèle Simulink sur la linéarisation. Vous pouvez affiner vos résultats en indiquant le comportement linéaire de n’importe quel bloc dans votre modèle. Le comportement linéaire peut être spécifié comme une matrice de gains ou un modèle LTI (Linear Time Invariant), vous donnant la flexibilité de linéariser des modèles Simulink qui contiennent des discontinuités ou des composants événementiels, comme les diagrammes Stateflow® ou des modèles contenant des signaux de modulation de largeur d’impulsions (MLI).

Robust Control Toolbox™ vous permet de calculer un modèle linéaire incertain en indiquant des valeurs incertaines pour les fonctions de transfert et les gains, directement dans le modèle. Le modèle linéaire incertain qui en résulte peut être utilisé pour étudier l’impact de l’incertitude sur la stabilité et les performances de votre système de contrôle.

Tous ces outils possèdent une API en ligne de commande pour écrire des scripts pour la recherche de points de fonctionnement et la linéarisation en mode batch. Vous pouvez écrire ces scripts vous-même ou créer automatiquement un code MATLAB à partir de l’interface graphique.

Batch Mode Trimming and Linearization
Create a script to do batch mode trimming and linearization of Simulink® models.

Calcul de la réponse fréquentielle du modèle

Simulink Control Design propose des outils qui permettent de réaliser des calculs de la réponse fréquentielle d’un modèle basé sur la simulation. Avec ces outils, vous pouvez :

  • vérifier les résultats d’une linéarisation ;
  • calculer la réponse fréquentielle du modèle lorsque les techniques de linéarisation ne conviennent pas, comme pour les modèles caractérisés par de fortes discontinuités ou une dynamique événementielle ;
  • étudier les effets de l’amplitude du signal d’excitation sur les caractéristiques du gain et de la phase d’un système non linéaire.

Simulink Control Design vous aide à construire des signaux d’excitation, comme le balayage sinusoïdal ou un signal de type « chirp », à exécuter les simulations, à collecter les données et à calculer et tracer la réponse fréquentielle du modèle. Les algorithmes servant au calcul de cette réponse sont conçus pour minimiser le temps de simulation et permettre l’utilisation des modes Accelerator et Rapid Accelerator dans Simulink pour accélérer le temps de calcul global.

Frequency Response Estimation
Estimate the frequency response of a Simulink® model using simulation.

Analyse et conception de systèmes de contrôle dans Simulink

Simulink Control Design offre une interface graphique pour régler les boucles de contrôle directement dans Simulink, à l’aide des capacités de réglage graphiques et automatisées de Control System Toolbox™. Vous pouvez utiliser une architecture de contrôle que vous créez dans Simulink et qui peut être linéarisée. Les blocs réglables de Simulink incluent le gain, la fonction de transfert, le zéro-pôle, la représentation d’état et le contrôleur PID. Simulink Control Design identifie automatiquement les boucles de contrôle pertinentes pour les blocs réglés et lance une session préconfigurée de l’application Control System Designer.

Conception d'un contrôleur
Design a compensator (PID, etc.) to control a mechatronic system. Use linear control theory to design a control system.

Vous pouvez utiliser l’application Control System Designer pour :

  • régler graphiquement des boucles SISO multiples, continues ou discrètes ;
  • observer les interactions entre les boucles et les effets de couplage tout en réglant les paramètres ;
  • calculer les gains du correcteur à l’aide d’algorithmes de conception systématiques, comme le réglage PID du temps de réponse robuste propriétaire, le réglage PID Ziegler-Nichols, ou la conception IMC ou LQG ;
  • optimiser les boucles de contrôle et satisfaire les spécifications de conception dans les domaines temporel et fréquentiel (nécessite Simulink Design Optimization) ;
  • régler directement les paramètres des blocs de Simulink, dont les gains PID, les représentations zéro-pôle-gain et les blocs masqués ;
  • examiner la réponse en boucle fermée comme le suivi de trajectoire ou la capacité à rejeter une perturbation injectée dans le modèle ;
  • utiliser les valeurs des paramètres réglés dans votre modèle Simulink afin de tester ces nouvelles valeurs avec le système non linéaire complet.
Optimizing  a multi-loop control system to simultaneously meet frequency-domain and time-domain requirements.
Optimisation d’un système de contrôle multi boucles pour satisfaire simultanément les spécifications des domaines fréquentiel (à gauche) et temporel (à droite). Les paramètres à optimiser du contrôleur sont indiqués dans une interface graphique (en haut).

Du schéma au modèle de simulation jusqu’à la conception de lois...

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