【软件设计】控制策略在Simulink中的实现

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 【软件设计】控制策略在 Simulink 中的实现

Live 讲座简介 基于模型的软件设计普及后， Simulink 作为仿真软件的功能得到了无比延伸。结合自动代码生成， Simulink 已经成为覆盖系统功能设计，仿真以及软件设计的最主要工具。 Simulink 中搭建的控制逻辑，也不仅仅用在仿真中，而是可以直接生成 C 代码，在编译之后用于电子控制器的实时控制。 学校课本和科研中的控制理论与工业实际应用有本质区别。工业产品（比如汽车）的复杂性决定了我们很难对其进行精确建模或者直接用传递函数来表达，于是对模糊系统控制最高效的 PID 依然是闭环控制的主流。而硬件的很多限制，包括传感器布置的技术和成本限制也决定了简单的开环控制在汽车系统中依然占据了控制的绝大多数应用。新的自学习策略的开发和引进，让控制变得更加自动化，零部件加工公差导致的特性差异可以通过自学习控制来补偿，与此同时自学习中的标定参数自适应也大大简化了标定工程师的工作。 那么在 Simulink 中我们该怎么设计和实现控制策略？就是这次 Live 的主要内容。 内容大纲 汽车系统中使用的主要控制策略有哪些？控制发展的趋势又是什么？ Simulink 中的状态机控制，是高于其他策略的中枢控制系统 Simulink 中如何进行适用于量产的开环控制，开环控制又该如何和其他策略搭配？ Simulink 中的 PID 控制器如何搭建？又有哪些注意事项？ Simulink 中的自学习自适应算法在实时控制中是如何实现的？ Live 讲座讲者 一个kebab 我是 kebab 君，机电、控制和混合动力三硕士毕业后，我在欧洲汽车行业前后从事了混动中央控制器、电机、高压电池以及自动变速箱的控制和软件研发。目前我在英国管理一支技术团队，负责动力总成的控制软件量产化。