robust control toolbox что это
Robust Control Toolbox
Design robust controllers for uncertain plants
Robust Control Toolbox™ provides functions and blocks for analyzing and tuning control systems for performance and robustness in the presence of plant uncertainty. You can create uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or unmodeled dynamics. You can analyze the impact of plant model uncertainty on control system performance and identify worst-case combinations of uncertain elements. H-infinity and mu-synthesis techniques let you design controllers that maximize robust stability and performance.
The toolbox adds robust tuning to the automated tuning capabilities of Control System Toolbox™. The tuned controllers can be decentralized with multiple tunable blocks spanning multiple feedback loops. You can optimize performance for the nominal plant while enforcing a lower, minimum performance over the entire range of uncertainty.
Get Started:
Modeling and Quantifying Plant Uncertainty
Capture not only the typical, or nominal, behavior of your plant, but also the amount of uncertainty and variability.
Build detailed uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or neglected dynamics. Represent uncertain systems using uncertain state-space and frequency response models.
Add uncertainty when linearizing Simulink models by designating some blocks as uncertain.
Иллюстрированный самоучитель по MatLab
Robust Control Toolbox
Пакет Robust Control включает средства для проектирования и анализа многопараметрических устойчивых систем управления. Это системы с ошибками моделирования, динамика которых известна не полностью или параметры которых могут изменяться в ходе моделирования. Мощные алгоритмы пакета позволяют выполнять сложные вычисления с учетом изменения множества параметров. Возможности пакета:
Пакет Robust Control базируется на функциях пакета Control System, одновременно предоставляя усовершенствованный набор алгоритмов для проектирования систем управления. Пакет обеспечивает переход между современной теорией управления и практическими приложениями. Он имеет множество функций, реализующих современные методы проектирования и анализа многопараметрических робастных регуляторов.
Проявления неопределенностей, нарушающих устойчивость систем, многообразны – шумы и возмущения в сигналах, неточность модели передаточной функции, немоделируемая нелинейная динамика. Пакет Robust Control позволяет оценить многопараметрическую границу устойчивости при различных неопределенностях. Среди используемых методов: алгоритм Перрона, анализ особенностей передаточных функций и др.
Пакет Robust Control обеспечивает различные методы проектирования обратных связей, среди которых: LQR, LQG, LQG/LTR и др. Необходимость понижения порядка модели возникает в нескольких случаях: понижение порядка объекта, понижение порядка регулятора, моделирование больших систем. Качественная процедура понижения порядка модели должна быть численно устойчива. Процедуры, включенные в пакет Robust Control, успешно справляются с этой задачей.
17. Robust Control Toolbox
Robust Control Toolbox
Пакет Robust Control включает средства для проектирования и анализа многопараметрических устойчивых систем управления. Это системы с ошибками моделирования, динамика которых известна не полностью или параметры которых могут изменяться в ходе моделирования. Мощные алгоритмы пакета позволяют выполнять сложные вычисления с учетом изменения множества параметров. Возможности пакета:
синтез LQG-регуляторов на основе минимизации равномерной и интегральной нормы;
многопараметрический частотный отклик;
построение модели пространства состояний;
преобразование моделей на основе сингулярных чисел;
понижение порядка модели;
Пакет Robust Control базируется на функциях пакета Control System, одновременно предоставляя усовершенствованный набор алгоритмов для проектирования систем управления. Пакет обеспечивает переход между современной теорией управления и практическими приложениями. Он имеет множество функций, реализующих современные методы проектирования и анализа многопараметрических робастных регуляторов.
Проявления неопределенностей, нарушающих устойчивость систем, многообразны — шумы и возмущения в сигналах, неточность модели передаточной функции, немоделируемая нелинейная динамика. Пакет Robust Control позволяет оценить многопараметрическую границу устойчивости при различных неопределенностях. Среди используемых методов: алгоритм Перрона, анализ особенностей передаточных функций и др.
Пакет Robust Control обеспечивает различные методы проектирования обратных связей, среди которых: LQR, LQG, LQG/LTR и др. Необходимость понижения порядка модели возникает в нескольких случаях: понижение порядка объекта, понижение порядка регулятора, моделирование больших систем. Качественная процедура понижения порядка модели должна быть численно устойчива. Процедуры, включенные в пакет Robust Control, успешно справляются с этой задачей.
Документация
Robust Control Toolbox™ обеспечивает функции и блоки для анализа и настройки систем управления для производительности и робастности в присутствии неуверенности объекта. Можно создать неопределенные модели путем объединения номинальной динамики с неопределенными элементами, такими как неопределенные параметры или несмоделированная динамика. Можно анализировать влияние неуверенности модели объекта управления на производительности системы управления и идентифицировать комбинации худшего случая неопределенных элементов. H-бесконечность и методы Mu-Synthesis позволяют вам разработать контроллеры, которые максимизируют устойчивую устойчивость и производительность.
Тулбокс автоматически настраивает и SISO и контроллеры MIMO для моделей объекта управления с неуверенностью. Контроллеры могут включать децентрализованный, контроллеры фиксированной структуры с несколькими настраиваемыми блоками, охватывающими несколько обратной связи.
Начало работы
Изучите основы Robust Control Toolbox
Неопределенное системное представление
Модели систем с неопределенными параметрами или несмоделированной динамикой
Неопределенный системный анализ
Статистический и анализ худшего случая устойчивости и производительности
Устойчивые контроллеры
Частотный диапазон проектирование контроллера MIMO, проектирование контроллера для неопределенных систем
Модель и упрощение контроллера
Сокращение порядка моделей объекта управления и синтезируемых контроллеров
Линейные матричные неравенства
Решатели LMI, анализ и проектирование системы управления с LMIs
Robust Control Toolbox
Design robust controllers for uncertain plants
Robust Control Toolbox™ provides functions and blocks for analyzing and tuning control systems for performance and robustness in the presence of plant uncertainty. You can create uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or unmodeled dynamics. You can analyze the impact of plant model uncertainty on control system performance and identify worst-case combinations of uncertain elements. H-infinity and mu-synthesis techniques let you design controllers that maximize robust stability and performance.
The toolbox adds robust tuning to the automated tuning capabilities of Control System Toolbox™. The tuned controllers can be decentralized with multiple tunable blocks spanning multiple feedback loops. You can optimize performance for the nominal plant while enforcing a lower, minimum performance over the entire range of uncertainty.
Get Started:
Modeling and Quantifying Plant Uncertainty
Capture not only the typical, or nominal, behavior of your plant, but also the amount of uncertainty and variability.
Build detailed uncertain models by combining nominal dynamics with uncertain elements, such as uncertain parameters or neglected dynamics. Represent uncertain systems using uncertain state-space and frequency response models.
Add uncertainty when linearizing Simulink models by designating some blocks as uncertain.