Robust Control Toolbox
Concevoir des contrôleurs robustes pour des systèmes physiques incertains
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Robust Control Toolbox propose des fonctions et des blocs pour l'analyse et le réglage de systèmes de contrôle assurant performance et robustesse lorsque les systèmes physiques comportent des incertitudes. Vous pouvez créer des modèles incertains en combinant une dynamique nominale et des éléments incertains, par exemple, des paramètres incertains ou une dynamique non modélisée. Vous pouvez analyser l'impact des incertitudes du modèle physique sur la performance du système de contrôle et identifier les combinaisons d'éléments incertains qui constituent les pires scénarios. Les techniques H-infini et mu-synthèse vous permettent de concevoir des contrôleurs qui maximisent la stabilité et la performance.
La toolbox permet également un réglage robuste des contrôleurs en plus des autres fonctionnalités de réglage automatisé de Control System Toolbox. Les contrôleurs réglés peuvent être décentralisés avec plusieurs blocs réglables couvrant plusieurs boucles de rétroaction. Vous pouvez optimiser la performance d'un modèle physique nominal tout en appliquant une performance réduite au minimum sur l'ensemble de la plage d'incertitude.
Modéliser les incertitudes des systèmes physiques
Créez des modèles incertains détaillés en combinant une dynamique nominale et des éléments incertains, tels que des paramètres incertains ou une dynamique négligée. Représentez les systèmes incertains en utilisant des modèles à représentations d'état ou de réponse en fréquence incertains.
Analyse de stabilité en utilisant les marges de disque
Quantifiez l'impact de l'incertitude sur la stabilité et la performance de votre système de contrôle en utilisant les marges de disque de gain et de phase pour les boucles de rétroaction SISO et MIMO.
Robustesse et analyse du pire scénario
Calculez les limites supérieure et inférieure de la performance dans le pire scénario sans échantillonnage aléatoire. Vous pouvez également calculer des marges de robustesse qui vous indiquent le degré de variation des paramètres incertains que le système peut tolérer tout en maintenant la stabilité ou la performance souhaitée.
Analyse de Monte Carlo
Générez des échantillons aléatoires de systèmes incertains dans la plage d'incertitude spécifiée. Visualisez l'impact des incertitudes sur les réponses du système en temps et en fréquence.
H-infini et mu-synthèse
Synthétisez des contrôleurs MIMO robustes avec des algorithmes comme H-infini et mu-synthèse. Optimisez la performance H-infini de structures de contrôle fixes. Automatisez les tâches de synthèse par loop-shaping en utilisant les approches à sensibilité mixte ou Glover-McFarlane.
Documentation (synthèse H-infini, mu-synthèse) | Exemples (H-infini, mu-synthèse)
Réglage robuste du contrôleur
Ajustez automatiquement les systèmes de contrôle pour assurer le suivi de la consigne, le rejet des perturbations et les marges de stabilité, et répondre à d'autres exigences de design de haut niveau en tirant parti de l'application Control System Tuner ou de la commande systune. Garantissez une performance robuste en répondant à ces exigences, même en présence de variations ou d'incertitudes dans les paramètres du système physique.
Design d'un contrôleur robuste dans Simulink
Représentez les éléments incertains dans un modèle Simulink et linéarisez le modèle pour analyser les effets de l'incertitude sur le système global. Effectuez le réglage automatique du contrôleur du système incertain modélisé dans Simulink.
Inégalités matricielles linéaires
Spécifiez et résolvez des problèmes généraux d'inégalités matricielles linéaires (LMI, Linear Matrix Inequality). Robust Control Toolbox propose des solveurs LMI pour la faisabilité, la minimisation des coûts et la minimisation généralisée des valeurs propres.
Applications de référence
Utilisez des exemples de référence pour des applications dans les domaines de l'aérospatiale, l'électronique de puissance et l'automobile afin de synthétiser et de régler des contrôleurs à structure fixe modélisés dans MATLAB et Simulink pour des modèles de systèmes physiques avec incertitude.
Ressources produits :
FAQ sur Robust Control Toolbox
Robust Control Toolbox est un produit add-on pour MATLAB qui permet de modéliser l'incertitude du système, d'analyser la robustesse et de concevoir des régulateurs garantissant la stabilité et les performances malgré les variations de la plante.
Vous créez des modèles incertains en combinant la dynamique nominale avec des éléments incertains, tels que des paramètres incertains ou des dynamiques négligées, et pouvez les représenter à l'aide de modèles d'espace d'état incertains et de modèles de réponse en fréquence.
La toolbox prend en charge les techniques H-infinity et mu-synthesis pour concevoir des régulateurs SISO et MIMO qui maximisent la stabilité et les performances robustes, y compris des régulateurs à structure fixe et décentralisés. Elle fournit également la conception à sensibilité mixte, la mise en forme de boucle Glover-McFarlane et des méthodes basées sur les inégalités matricielles linéaires (LMI) pour des formulations de contrôle robuste personnalisées.
Oui, la toolbox inclut des blocs pour représenter des éléments incertains dans des modèles Simulink et prend en charge l’ajustement automatique de régulateurs pour des systèmes incertains modélisés dans Simulink.
Robust Control Toolbox propose des marges de gain et de phase basées sur disque pour les systèmes SISO et MIMO, une analyse des performances dans le pire des cas, des calculs de marges de robustesse et une analyse de Monte-Carlo avec échantillonnage aléatoire des systèmes incertains.
Robust Control Toolbox ajoute le réglage robuste aux capacités automatisées de Control System Toolbox, vous permettant d'optimiser les performances pour la plante nominale tout en imposant une performance minimale sur l'ensemble de la plage d'incertitude à l'aide de l'application Control System Tuner ou de la commande systune.
Oui, la boîte à outils fournit des solveurs LMI pour spécifier et résoudre des problèmes généraux d'inégalités matricielles linéaires, y compris la vérification de faisabilité, la minimisation de coût et la minimisation de valeurs propres généralisées.
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