基于MATLAB和Simulink的工业自动化控制系统设计

在 MATLAB 和 Simulink 的帮助下，工程师能够应对现代生产设备不断增加的复杂度和更高的灵活性要求。

工业自动化和机械工程师使用 MATLAB 和 Simulink 中基于模型的设计：

设计并测试机器控制和调度逻辑

运行设备功能自动测试

为预测性维护和运营优化设计人工智能 (AI) 算法

为工业控制器和 PLC 生成实时代码（C/C++、IEC 61131-3）

楼宇智慧化，建筑自动化

“MATLAB 帮助我们加快了研发和部署，它有着稳健的数值算法、丰富的可视化和分析工具、可靠的优化例程，并支持面向对象编程，还能够配合我们的产品级 Java 应用程序在云端运行。” —— Borislav Savkovic，BuildingIQ

MATLAB 和 Simulink 服务于自动扶梯、电梯和 HVAC 系统的控制与监测算法开发工程师，提供从设计、验证到部署的全套支持。

工程师可以对物理组件和控制系统建模，在数百种不同的场景中仿真和测试其算法。之后，工程师还可以在嵌入式目标或生产服务器上部署代码。

该方法有助于工程师设计和生产低能耗优化型建筑自动化系统，并提高运营效率。

电梯和自动扶梯

使用 MATLAB 和 Simulink，工程师可以创建物理系统的模型，开发控制和调度逻辑算法。然后，工程师可以仿真各种配置并执行多种测试。之后则可将控制算法部署在嵌入式控制器和 PLC 上。

采用 MATLAB 和 Simulink，公司能够从物理测试和验证转向仿真，并能制造出具有预测性维护功能的设备。

HVAC

工程师团队使用 MATLAB 和 Simulink 开发具有嵌入式优化、监测和故障预测功能的控制逻辑。控制算法可以计算整座建筑物的室内温度以及室外温度、阳光照度、传热机制、对流、空气流动和热辐射所产生的影响。

暖通和空调系统能否以其最优参数运行对舒适性和总能耗有着显著影响。

楼宇管理系统

工程师使用 MATLAB 和 Simulink 开发跨楼宇运营优化算法。MATLAB 和 Simulink 可访问来自多种传感器、设备和系统的数据，通过各种协议进行通信。工程师可以因地制宜自定义优化算法和机器学习算法，使用这些算法处理数据。

电力驱动装置和自动化组件

“作为一个小团队，我们原本不可能在短短六个月内完工，但基于模型的设计使这一切成为可能。要是当初全部采用 C 代码来做，我们甚至都来不及启动项目。我们借助 MATLAB 和 Simulink 快速开展分析、可视化和控制器设计，使项目得以如期完成。” —— Engelbert Gruenbacher 博士，贝加莱工业自动化

在工业自动化组件（电力驱动装置、传感器等）日益复杂的今天，工程师使用 MATLAB 和 Simulink 来设计控制算法，并对信号进行分析和仿真。

工程师还可以使用 IEC 61131-3、VHDL、Verilog 以及 C 和 C++ 代码生成，在组件上部署经过验证的功能。

该方法有助于工程师实现性能更优、效率更高且正常运行时间更长的自动化设备。

电力驱动装置

使用 MATLAB 和 Simulink，工程师能够设计用于电力驱动装置（例如伺服驱动器、可变频率驱动器、频率控制器等）的控制算法和调度逻辑。Simscape Electrical 提供组件库，支持以多种保真度对各类电机和逆变器建模和仿真。Motor Control Blockset 提供经过优化的控制算法，可生成高效的嵌入式代码。

使用 Simulink Real-TIme 和 Speedgoat 硬件，工程师能够执行快速控制原型 (RCP) 和硬件在环 (HIL) 仿真。通过 C 或 HDL 代码生成，还可以部署经过验证的功能以满足生产用途。

传感器

凭借 MATLAB 和 Simulink，工程师可以设计出功能先进且准确、精密的工业传感器。借助代码生成，工程师还可部署经过验证的算法。

液压和气动作动器

使用 MATLAB 和 Simulink，工程师可以设计液压作动器的控制算法和调度逻辑。Simscape Fluids 提供组件库，可对流体和气动系统（包括泵、阀、管道和热交换器）建模和仿真。

发电和输电设备

“我们采用基于模型的设计，开发了一套复杂的控制系统，所用时间相比传统流程大大缩短。我们从模型生成代码，省去了原本将耗费数月的手工编码，同时还借助仿真实现了早期设计验证。” —— Anthony Totterdell，通用电气电网

从领先的风力发电机制造商，到开发高压输电设备的公司，工程师们均采用 MATLAB 和 Simulink，为各种发电和输电设备设计控制和监测算法。

使用物理组件（机械、电气、液压等）、控制系统和故障注入等复杂的系统模型，在安全环境中开发和验证算法

尽早检测设计错误并评估不同的控制策略

将代码部署到嵌入式目标（使用微控制器或 FPGA）、PLC 或生产服务器上

优化设备设计，以提高正常运行时间和设备效率

电厂模型

借助 MATLAB 和 Simulink，工程师可以事先使用组件、系统或被控对象的仿真模型对设计进行测试和验证，而后在实际设备上加以实现。通过虚拟调试，工程师可以在开发过程的早期阶段发现并消除设计错误，缩短开发和验证时间，同时降低风险以及减少潜在损坏。

控制系统设计

借助 MATLAB 和 Simulink，工程师能够开发电力设备的控制和调度逻辑算法，并在各种难于加以现场验证的工况下进行算法测试。

工程师可为被控对象建模，以设计逆变器、风力发电机控制系统和其他电网合规控制器等应用的控制算法。

利用自动代码生成功能，可将算法部署到实际控制硬件。

预测性维护

借助 MATLAB 和 Simulink，工程师可为发电和输电设备开发以及部署状态监控和预测性维护软件。

工程师可采用交互式 App 访问数据并进行预处理，在此基础上设计算法（例如，确定剩余使用寿命，即 RUL），并在生产运营中加以部署。相比故障后维护或预防性维护，这种方法可以优化维护周期、降低维护成本。

编辑：黄飞