Möglichkeiten für die Entwicklung von Feedback-Regelungssystemen
Entdecken Sie, was mit MATLAB und Simulink alles möglich ist
Alle Möglichkeiten entdecken:
- PID-Regler
- Was ist ein PID-Regler? – Entdecken
- PID-Regelung verstehen – Video
- MPC Designer
- MPC Designer – App
- Grundlagen modellprädiktiver Regler, Teil 6: Entwurf eines MPC-Reglers mit Simulink und der Model Predictive Control Toolbox (9:52) – Video
- MPC
- Model Predictive Control Toolbox – Dokumentation
- Grundlagen modellprädiktiver Regler – Video
- Kompensatoren im Frequenzbereich
- Bearbeiten der Kompensator-Dynamik – Dokumentation
- Die Verwendung von Bode-Diagrammen – Video
- Ein klassischer Regelungsentwurf – Dokumentation
- H-unendlich- und µ-Synthese
- H-unendlich Synthese – Dokumentation
- µ-Synthese – Dokumentation
- H-unendlich- und µ-Synthese | Robuste Regelung, Teil 5 (13:56) – Video
- Gain-Scheduling
- Was ist Gain-Scheduling? – Entdecken
- Zustands-Feedback
- Entwicklung und Schätzung von Zustandsraumregelungen – Dokumentation
- Zustandsraummodelle, Teil 2: Reglerentwurf (5:57) – Video
- MRAC
- Modellbezogene adaptive Regelung – Dokumentation
- Was ist adaptive Regelung nach Modellreferenz? | Datengestützte Regelung (17:07) – Video
- Datenbasierte MPC
- Die Identifizierung von Regelstrecken anhand von Daten – Dokumentation
- Energiemanagement mit MPC auf Basis von Deep Learning (8:09) – Video
- ADRC
- Aktive Regelung der Störungsunterdrückung – Dokumentation
- Regelungen zur aktiven Störungsunterdrückung für die Drehzahlregelung eines PMSM (8:40) – Video
- Fuzzy-Inferenzsysteme
- Modellierung von Fuzzy-Inferenzsystemen – Dokumentation
- Vorstellung des Fuzzy-Inferenzsystems (16:12) – Video
- Fuzzy Logic Designer
- Fuzzy Logic Designer – App
- Entwicklung von Fuzzy-Inferenzsystemen mithilfe der Fuzzy Logic Designer-App (6:01) – Video
- Reinforcement Learning
- Reinforcement Learning – Video
- Was ist Reinforcement Learning? – Entdecken
- Extremwerte
- Extremwertregler – Dokumentation
- Was sind Extremwertregler? | Datengestützte Regelung (15:46) – Video
- LQR/LQG-Synthese
- Linear-Quadratisch-Gauß'scher (LQG) Entwurf – Dokumentation
- Einführung in die optimale LQ-Regelung | Zustandsraum, Teil 4 (17:23) – Video
- Polvorgabe
- Polvorgabe – Dokumentation
- Zustandsraum, Teil 2: Polplatzierung (14:54) – Video
- Control System Designer
- Control System Designer – App
- Entwicklung von Regelungssystemen mit der Control System Designer-App (3:52) – Video
- Grafische Optimierungsmöglichkeiten
- Entwicklung mit Bode-Diagrammen – Dokumentation
- Entwicklung mit Wurzelorten – Dokumentation
- Entwicklung mit Nichols-Diagrammen – Dokumentation
- Mehrschleifen- und Mehrzieloptimierung
- Mehrschleifen- und Mehrzieloptimierung – Dokumentation
- systune – Dokumentation
- Automatische Optimierung eines Hubschrauber-Flugregelungssystems (7:52) – Video
- Gemeinsame Optimierung von Regelstrecken- und Reglerparametern
- Motorenentwicklung und Kostenabwägung – Beispiel
- Control System Tuner
- Control System Tuner – App
- Automatische Optimierung eines multivariablen Reglers für eine Destillationssäule (5:04) – Video
- Optimierung von PID-Reglern
- Was ist PID-Tuning? – Entdecken
- Response Optimizer
- Response Optimizer – App
- Entwurf eines fehlerresistenten SEPIC-Reglers (11:46) – Video
- PID Tuner
- PID Tuner – App
- Entwicklung von PID-Reglern in Simulink (3:53) – Video
- Reinforcement Learning Designer
- Reinforcement Learning Designer – App
- Interaktives Erstellen und Trainieren von Reinforcement-Learning-Agenten (5:38) – Video
- Reinforcement-Learning-Algorithmen
- Agenten – Dokumentation
- Closed-Loop PID Autotuner
- Closed-Loop PID Autotuner – Dokumentation
- PID-Autotuning für UAV-Quadcopter – Beispiel
- Feldorientierte Steuerung von Induktionsmotoren mit Simulink, Teil 3: automatische Abstimmung feldorientierter Steuerungen für einen Induktionsmotor (5:25) – Video
- Systemidentifikation mit modellbasierter Optimierung
- Entwicklung eines Reglers für ein Aufwärtswandler-Modell mithilfe von Frequenzgangdaten – Beispiel
- Reglerentwicklung für ein Leistungselektronikmodell mithilfe simulierter E/A-Daten – Beispiel
- Abstimmung von PID-Reglern auf der Grundlage gemessener Eingangs-/Ausgangsdaten (3:52) – Video
- Optimierung von Fuzzy-Inferenzsystemen
- Optimierung von Fuzzy-Inferenzsystemen – Dokumentation
- Fuzzy-Logik, Teil 4: Optimierung eines Fuzzy-Logik-Reglers anhand von Daten (18:28) – Video
