Model Predictive Control Toolbox

MISE A JOUR IMPORTANTE

 

Model Predictive Control Toolbox

Concevoir et simuler des contrôleurs prédictifs

Design de contrôleurs MPC linéaires

Concevez des contrôleurs MPC implicites, de type « séquencement de gain » et adaptatifs qui résolvent un problème de programmation quadratique (QP). Générez un contrôleur MPC explicite à partir d'un design implicite. Utilisez un MPC à variables de contrôle discrètes pour les problèmes de programmation quadratique en nombres entiers mixtes.

Application MPC Designer

Utilisez l'application MPC Designer pour concevoir de manière interactive des contrôleurs MPC implicites, linéariser votre modèle Simulink avec Simulink Control Design™, valider les performances du contrôleur à l'aide de scénarios de simulation et comparer les réponses de plusieurs designs.

Design de contrôleurs MPC non linéaires

Concevez des contrôleurs MPC non linéaires et économiques qui utilisent Optimization Toolbox™ pour résoudre un problème de programmation non linéaire (NLP). Utilisez une formulation à simple ou multi-étages pour la planification optimale et le système d'asservissement.

Design d'un MPC pour la conduite autonome

Accélérez le développement de systèmes de conduite autonome en utilisant des blocs Simulink prédéfinis conformes aux normes ISO 26262 et MISRA C. Les blocs prédéfinis supportent la planification et le suivi de trajectoire, la régulation adaptative de la vitesse et bien d'autres applications.

Solveurs d’optimisation MPC

Choisissez parmi les solveurs QP prédéfinis, active-set, interior-point et mixed-integer, ou utilisez des solveurs NLP depuis Optimization Toolbox. Vous pouvez également utiliser les solveurs FORCESPRO (d’Embotech) ou votre propre solveur personnalisé.

Spécification du modèle de prédiction

Spécifiez des modèles de prédiction analytiquement avec Control System Toolbox™ ou Symbolic Math Toolbox™, en linéarisant un modèle Simulink avec Simulink Control Design, ou par le biais de données mesurées avec System Identification Toolbox™ et Deep Learning Toolbox™.

Estimation d'états et revue du design

Estimez les états du contrôleur à partir des sorties mesurées avec l'estimateur d'états proposé dans la toolbox ou un estimateur d’états personnalisé. Détectez les problèmes potentiels de stabilité et de robustesse de votre design de contrôleur MPC linéaire avec la fonction de diagnostic prédéfinie.

Simulation en boucle fermée

Évaluez les performances de votre contrôleur en exécutant des simulations en boucle fermée dans Simulink avec des blocs Simulink conformes aux normes ISO 26262 et MISRA C, ainsi que dans MATLAB avec des fonctions en ligne de commande. Automatisez les tests pour plusieurs scénarios avec Simulink Test™.

Génération de code

Générez automatiquement du code de production C/C++ et CUDA, ou du texte structuré IEC 61131-3, à partir de contrôleurs MPC conçus dans MATLAB et Simulink. Déployez le code vers une variété de cibles telles que des ECU, GPU et PLC.

« Grâce à l'approche Model-Based Design, nos ingénieurs en hydraulique peuvent réaliser le design et l’implémentation du contrôleur sans faire appel à un ingénieur en systèmes embarqués. C'est un gros avantage, car cela permet de gagner du temps et d'obtenir un contrôleur de meilleure qualité. »

Eisuke Matsuzaki, Sumitomo Heavy Industries

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