Datengestützte Regelungsalgorithmen werden in Szenarien eingesetzt, in denen traditionelle Regelungsmethoden zu kurz greifen. Solche Szenarien können auftreten, wenn die Modellierung der Anlagendynamik mit wissenschaftlichen Grundprinzipien schwierig oder unpraktisch oder eine adaptive Regelung nötig ist.
Mit MATLAB und Simulink können Sie:
Datengestützte Regelungstechniken mithilfe von KI- und nicht KI-basierten Methoden entwerfen, simulieren und implementieren
Systemdynamik ermitteln oder Reglerparameter mithilfe von Offline-Techniken auf Ihrem Desktop direkt aus den Daten erfahren
Reglerparameter in Embedded Systems in Echtzeit mithilfe von Online-Techniken aktualisieren
Offline-Techniken
Online-Techniken
KI-basiert
Modellprädiktive Regelung (MPC) mit neuronalem Zustandsraum
Verschiedene datengestützte und traditionelle Regelungstechniken vergleichen und kombinieren
Entwerfen, simulieren und implementieren Sie adaptive Modellreferenz-Regelung (MRAC), aktive Störungsunterdrückung (ADRC), Reinforcement Learning (RL), modellprädiktive Regelung (MPC) sowie andere datengestützte und traditionelle Regelungsmethoden in einer einzelnen Umgebung.
Implementieren und testen Sie datengestützte Regelungsalgorithmen in Simulink mithilfe vorgefertigter Simulink-Blöcke. Generieren Sie automatisch Code aus Ihrem Regelungsalgorithmus zur direkten Bereitstellung auf Embedded Hardware.
Nutzen Sie dokumentierte Referenzen und Beispiele bei Flugregelung, Robotik, Energiemanagement und anderen Anwendungen, um datengestützte Regelungstechniken zu implementieren, ohne bei null anfangen zu müssen.
Wählen Sie eine Website aus, um übersetzte Inhalte (sofern verfügbar) sowie lokale Veranstaltungen und Angebote anzuzeigen. Auf der Grundlage Ihres Standorts empfehlen wir Ihnen die folgende Auswahl: .
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