Control basado en datos con MATLAB y Simulink

Diseñe e implemente algoritmos de control basado en datos y en IA

Los equipos de ingeniería utilizan algoritmos de control basado en datos en situaciones en las que métodos de control tradicionales suelen quedarse cortos. Por ejemplo, cuando modelar la dinámica de planta con primeros principios resulta difícil o poco práctico, o cuando se requiere un control adaptativo.

Con MATLAB y Simulink, puede:

Diseñar, simular e implementar técnicas de control basado en datos con métodos basados y no basados en IA
Identificar la dinámica de un sistema o aprender parámetros de controlador directamente de datos empleando técnicas offline en un equipo de escritorio
Actualizar parámetros de controlador en tiempo real dentro de sistemas integrados con técnicas online

	Técnicas offline	Técnicas online
Basadas en IA	Control predictivo basado en modelos (MPC) con espacio de estados neuronal Reinforcement Learning offline Más información	Reinforcement Learning online Control adaptativo de referencia de modelos con modelo de perturbaciones basado en IA Más información
No basadas en IA	Métodos tradicionales con identificación de sistemas Ajuste de sistemas de inferencia difusa (FIS) Más información	Control por rechazo activo de perturbaciones Control adaptativo de referencia de modelos con modelo de perturbaciones no basado en IA Control de búsqueda del extremo Bloque Closed-Loop PID Autotuner MPC adaptativo con identificación de sistemas online Más información

¿Por qué utilizar MATLAB y Simulink?

Compare y combine diversas técnicas de control tradicional y basado en datos

Diseñe, simule e implemente control adaptativo de referencia de modelos (MRAC), control por rechazo activo de perturbaciones (ADRC), Reinforcement Learning (RL), control predictivo basado en modelos (MPC), y otros métodos de control tradicional y basado en datos en un entorno único.

Diseño de control adaptativo en Simulink

Bloque Closed-Loop PID Autotuner

Deep Reinforcement Learning para aplicaciones de control y toma de decisiones

Charlas Tech Talks sobre control basado en datos (3 vídeos)

Control de un sistema de calefacción residencial utilizando MPC no lineal con un modelo de predicción de espacio de estados neuronal

Realice integración con Simulink y diseño basado en modelos

Implemente y pruebe algoritmos de control basado en datos en Simulink con bloques de Simulink prediseñados. Genere código automáticamente desde un algoritmo de control para desplegarlo directamente en hardware integrado.

Control de velocidad de PMSM mediante control por rechazo activo de perturbaciones

Despliegue de políticas de Reinforcement Learning entrenadas

Comience proyectos con ejemplos de referencia

Sírvase de ejemplos y referencias sobre control de vuelo, robótica, gestión de energía y otras aplicaciones para implementar técnicas de control basado en datos sin necesidad de comenzar desde cero.

Ejemplos de diseño de control adaptativo

Control predictivo basado en modelos para aplicaciones de conducción autónoma

Gestión energética con MPC basado en Deep Learning (8:09)

Diseño de controlador para páncreas artificial con lógica difusa