加快速度和控制系统设计的范围

你好,每个人。欢迎来到波士顿。这是一个很好的时间来控制工程师。用今天的技术趋势,世界已经比以往任何时候都更多的事情来控制。几乎任何你能梦想的您可以构建这些天,这完全是放大的影响,我们在房间里,控制工程师,可以在世界。

今天我有两个故事要告诉你。第一个故事是关于MATLAB的起源和控制。丹尼向我挑战的讨论。然后沿着旅程之后,行业遇到了一些麻烦,第二个故事是关于一个解决方案,麻烦出现,叫做基于模型的设计。在那之后,我想谈谈一些惊人的趋势,我们看到今天。我想展示进化设计工具来支持他们,并分享一些惊人的控制应用程序现在我们看到在行业。万博1manbetx然后我想留给你最后一些挑战,呼吁采取行动。

所以,MATLAB的起源。有一个电影,大约一年半以前模仿游戏。看过那部电影是谁?所以,一些人。很棒的电影,强烈推荐它。绝对的工程师和计算机科学家作为二战的英雄。这部电影引发了对这个男人的兴趣。你认识他吗?当然,这是阿兰·图灵。这部影片探讨了他的工作破解恩尼格玛密码机。作为一种侧灯,两行底部MATLAB代码完全执行计算的恩尼格玛密码机并编码。 So, that’s two lines of MATLAB to perform the Enigma coding. The first—these were matrix operations. The Rs at the bottom are permutation matrices that transform the input character to the output character. At the top of the machine, you see four dials. Each of those is a permutation matrix. The P corresponds to the plug board, which is another permutation matrix, and so if you multiply all those together, and then at the bottom, you use matrix inverse and a couple more matrix multiplies that transforms the operation. One wonders whether Turing thought of the math this way when he was working on these.

这是一幅图灵的机械计算器帮助创建代码破解谜。并不是一台电脑。这是缺少一些关键元素,如可编程性和存储。

1936年图灵写了这神奇的纸,证明停止定理。有人读过这篇论文吗?谁看过这篇论文吗?几个人。这是一个神奇的纸。好吧,当他停止定理证明本文的一边,他基本上奠定了理论基础为计算机科学这一行:“通用计算机:可以发明一台机器用于计算一个y可计算的序列。“真正壮观。你知道,当我看到这个,就像看到了大宪章第一次,好吗?我的意思是,这真的是我们所做的一切在今天的计算,并在这一篇论文在这几段。

图灵机,它实际上可以建造,只是一个胶带,无限磁带,可以来回,你可以读,写和擦除1和0的磁带。那我们今天使用体系结构是所有机器的基础,和图灵真的声称,这就是为什么他被称为计算机科学之父。图灵提出的一个项目,英国国家物理实验室建设世界上第一个计算机。它会被称为王牌,自动计算引擎。这是他在那个时候写的一篇论文。它被称为“舍入误差矩阵的过程。“这是表的内容。这是非常了不起的。这个表的内容可以是一个数值分析课程的目录你今天可能需要。所以,真正有趣的是,图灵是思考的矩阵计算。而且,基本上矩阵计算是发明了电脑做什么。 That was a means, a purpose of those things. It wasn’t video games. It wasn’t word processing. It wasn’t all those things. It was really about matrix computations. Unfortunately, the management at his labs chose not to approve the building of the ACE, believing it was too ambitious.

吉姆·威尔金森是图灵的初级同事在国家物理实验室。吉姆也感兴趣矩阵计算和组装电脑,和吉姆·威尔金森的火炬从图灵。吉姆领导一个项目,成功地建立了一个具有伸缩性版本的王牌,这被称为王牌飞行员,这是世界上最早的计算机之一。

吉姆接着继续这个矩阵计算弯曲,他发明了很多的基本算法在线性algebra-inverse;奇异ID组成;最小二乘;所有的这些,在一段时间内的年结束在1971年出版的这本手册,他有很多这些算法结合在一起。

克里夫硅藻土是一个初级的同事吉姆·威尔金森。克里夫的利益也矩阵计算和数值分析。火炬通过这里。克里夫接着把算法,吉姆和他的同事创造了,和他创造了LINPACK,以及一个团队的人。LINPACK Fortran子例程的有组织的集合,用标准格式写的,所有在Fortran。吉姆的东西一直在算法和各种各样的其他语言。这是由一个团队,这真是加固的。如果你逆矩阵,或者通过数据使用几乎任何曲线拟合软件今天,不管是网上Excel或JavaScript,您正在使用的算法从这个图书馆。他们可能被记录成许多不同的语言,但本质上,他们来自这个工作。现在,克里夫想教他的学生使用这些Fortran程序类教学,但它不应该是一个编程类,这就是为什么他发明了MATLAB,简单,交互式访问。

所以,我认为如果你与克里夫硅藻土,或者只是用MATLAB,这意味着您在房间里有两个从阿兰·图灵度分离,通过这些矩阵的计算,矩阵计算在电脑发明的部分原因。所以,这里确实是一个直遗产。

这是当我出现在现场。所以,我是一个斯坦福大学研究生约1980。我正在Kailath的线性系统的课程和其他一些数字控制课程在斯坦福大学,我们不得不解决Ricatti方程。好吧,信不信由你,我们必须打孔卡,你知道,在1980年斯坦福大学的好。有微型电脑和其他计算机,但计算机辅助控制系统设计的状态并不好。

作为一个年轻的研究生,我学会了数学的领域重要的控制理论。当然,这些包括线性代数、特别是特征值和奇异值分解。动态系统建模,常微分方程。有线性时间和不同状态空间的情况下,和传递函数形式。有,当然,离散时间的微分方程。这包括状态空间和传递函数形式。它的名字像数字滤波器和信号处理,或ARMA,如果你是一个经济学家。同时,FFT。这名单的数学是非常重要的控制和信号处理的研究和实践。他们成立了所谓一套金色的方程。 But we had to do this math with punch cards.

1984年,从一个不同的方向,有一个重要的开始创新大趋势:个人电脑的诞生。这是一个年轻的比尔·盖茨和斯蒂夫·乔布斯的照片。剪报显示当时每年个人电脑的销售;这是大约一百万。正确看待它,低于3亿年的百分之一,每年销售这些天。你知道,如果我在一个房间里有这么多人,如果有300人在这里,只有一个可以使用的电脑当MATLAB第一次出来了。

下面列出的1984年技术创新趋势:电脑;浮点数学内置芯片;交互式软件而不是打孔卡和Fortran;C和Unix;窗口系统。1984年,MathWorks成立。我们基于这些技术引入一个新版本的MATLAB电脑,Mac和Unix,我们增加了“黄金方程”的控制和信号处理。

结果是互动工程数学便宜的个人电脑、控制和信号处理的“黄金方程”供任何人使用容易。这是一幅的小册子,我们介绍了MATLAB,在1984年的个人电脑。

这是我的一个最喜欢的例子,我认为抓住了MATLAB的力量。这是八行MATLAB代码,解决了线性二次最优控制问题。在这段代码中变量矩阵。有斯坦福大学博士论文在1970年伯爵大厅,数千行Fortran代码来解决这个问题,所以用MATLAB,斯坦福的博士论文是关于这些8行代码。

从1984年到今天,最奇妙的事情发生了:这张表显示了一个标准的规范电脑,像丹尼早些时候谈到,在1984年。今天在这里。增加性能实际上是很惊人的。丹尼,我甚至不认为你意识到这里的变化。看看这个:60000倍的内存;更大的磁盘存储的100000倍。在桌上,失败代表每秒浮点运算。每秒的速度和操作的MATLAB矩阵相乘。自1984年以来,从17 kilo-FLOPS增长到500亿失败了。这是一个令人难以置信的300万倍的速度比第一个电脑使用。 Now, this amazing increase has been transformational in my business, which is making software for computer-aided control system design. It’s made possible larger-scale design, analysis, and modeling right at your fingertips on your desktop.

世界早在70年代没有安全气囊,没有防抱死刹车,没有磁带。如果你有一个晶体管,在你的车里,在你的收音机。这不是在其他地方。和部分发生了什么在这个时间间隔是转换,例如,今天的汽车,有50到100微控制器。他们在动力系统。他们在底盘系统。他们在安全系统。他们在方便的系统中,只是在整个汽车。一个了不起的转变。

然而,这一转型期间,在这段时间内,麻烦出现在行业。和讨论,我想谈谈传统开发过程。传统的开发过程包括需求、规格、设计、实现,和测试。通常,软件算法,分别设计机电组件。传统的开发过程很快就出现了问题,软件复杂性的增长发生在这个时间间隔。存在的问题从墙壁之间的阶段。总有什么是写在纸上,什么是差距设计使用这个古老的行业使用的过程。单独的组件设计结果在这些设计流之间的墙壁,直到最后集成和测试拉在一起。还有更多:需求文档很难分析。纸的规格是不精确的,几乎总是过时了。 Physical prototypes are expensive. Think, for example, automobiles and airplanes. And, worst of all, writing code is very expensive, and introduces defects. And then, of course, testing finds them late in the process when they’re harder to fix. So, this is kind of the state of things when industry started to run into a problem.

有更多的麻烦。这最终导致很多回忆,错过了发货日期,和各种各样的问题在工业从所有这些突然增加复杂性,增加软件被投入的事情。

所以,麻烦,更多的麻烦,然后大麻烦。我认为的处女航阿丽亚娜5作为标志性的旧的做事方式。我将展示一个视频。有多少人看过的视频吗阿丽亚娜5吗?夫妇在这里。我认为这是一个最著名的软件故障。这是第一次飞行的阿丽亚娜5。前面的车了阿里安4。起飞后15秒内,这是发生了什么。好吧,作为一个控制工程师,你不想看到。好吧,这是一个5亿美元的失败。这里发生了什么是他们把控制系统,硬件,软件的阿里安4他们搬到阿丽亚娜5和螺栓。不幸的是,阿丽亚娜5更强大的火箭,火箭水平运动比了阿里安4。当推进器去平衡台正确的风在起飞,处理器溢出。定点计算溢出。当你包装定点变量,好东西不要发生在你的致动器,好,很快就毁。

现在,你可能已经写软件,我不认为尽管这是一个软件缺陷,发生了什么是他们真的没有模型和模拟。模型将一直容易提前看看这条件引起的。它本质上是一个需求的失败,这是很容易在模拟检测。

好吧,现在我要搬到我演讲的第二部分,讨论基于模型设计的兴起帮助这些问题。和工业解决问题真的是在两个部分。第一部分是多畴的系统建模。我们可以看看建模软件的进化。它开始与文本的颂歌在旧社会的语言。SIMNON隆德大学开始的是原件。然后世界搬到图形块图处理控制图。但实际上,这些系统需要真正的进化模型正确多畴的系统建模。这就是我要讲的。

我想看看我使用的建模域和域松散在这样的一个概念需要完全模型系统,其中有六个。第一个领域是显而易见的:系统模型需要包括连续时间模型。这些通常用于植物建模、环境建模、模拟元素。第二个域是离散时间控制。这使得数字控制、图像处理、视频处理。第三个领域是物理模型。这包括电子、机械连接、液压、流体、热。比控制图和这些模型是不同的,因为他们有双向流图线,他们使用微分代数方程模拟。物理模型变得非常重要,因为大幅增加在现代机电一体化产品。s manbetx 845第四个域是状态机模型。 State chart notation describes control and mode logic, like this diagram of an automobile power window controller. This type of mode logic actually accounts for a large percentage of embedded software that you find in automobiles, airplane, and other devices. The fifth domain is discrete-event modeling. These modeling elements include messages, servers, queues, and it can be used to model computer networks and buses with network packet queues. These are important in cars with can buses and other types of networks. The sixth and last domain is simply text-based code models. It turns out that some elements of system models are simply best described better with text code than with graphical models. The example here I’m showing right now is a model of an extended Kalman filter, and it takes only 16 lines of MATLAB code. The Kalman filter is most naturally described using textual matrix operations. If you make it graphical, good things don’t happen.

好吧,我想告诉你所有这些一起工作的一个例子。这个例子中,好吧,这是一个风力涡轮机农场的照片,我将给你展示一个风力涡轮机的多畴的模型。这是一个风力涡轮机的多畴的模型。这是叶片。这是在一个细胞,把一切的隔间,但叶片。这是塔。我们在这里有一个的电网模型。这是控制器,偏航控制器,主控制器。这是一个风的模型,这是一个系统的输入。让我们打开之后,一个细胞。 Here we find a gear train—it’s hard to see from back there, isn’t it?—a generator and actuator models. Let’s open up the wind input. The input will be a wind speed that ramps up and settles back down. We specify changes in wind direction in there, and then the power grid includes the transmission line. We can look now at the main controller. This is a Stateflow model that controls the turbine. It has separate modes of park, start-up, generating, and braking. Here’s the yaw controller. For this example, it’s a simple PID controller.

好吧,我想告诉所有这些一起工作,这多畴的模拟。发生了很多。我们要运行这个速度的两倍。如果你看左上角,你可以看到风速增加。在右边,你可以看到的角度进入风叶片的命令,然后他们开始控制它。在右下角,你可以看到转子速度。所以,你看到它加速,最终达到15 rpm。在顶部,你可以看到球场控制器现在,努力保持速度,尽管风的变化。在左上角,您可以看到,风正在改变,在左下角可以看到细胞变化点进风。右上角的左上角,你看风速度开始下降,因此控制器在右上角开始努力试图保持速度。 Eventually it gives up and puts on braking and feathers the blades to the wind. So, there’s a lot going on there. You know, you guys may not have seen something as multidomain. This was sort of purposely built with a whole bunch of domains all working at once to sort of demonstrate the concept. Most people use a subset of that, but this is an example of all those working.

在MathWorks和目标,一直在努力,是建立一个单一的建模环境,可以整个物理系统模型:机械、数字化,硬件,软件,环境,整个事情。,它需要所有这些不同的领域我在说什么。和这是一个主要追求的我们在MathWorks 25年。这是一个大团队的人的一生的工作建设,一个可以模拟所有这些共同的环境。

解决工业问题的第二部分是一个创新的过程。传统的瀑布过程被一个新进程所取代,我们称之为基于模型的设计。在基于模型设计、模型规范。它是可执行的。它导致明确的规范,你可以立即开始验证和测试开发。你不要等到最后。设计精致的迭代。这允许您快速设计探索。你可以尝试很多不同的想法。你可以优化设计之前建造它,再一次,你可以早期发现缺陷。这是一个巨大的基于模型设计的阶段。 This is the idea of automatically generating code. And this eliminates hand coding. That alone is a reason why many of the major industrial customers use Model-Based Design. In the automotive industry, this saves literally billions of dollars in terms of the cost, taking cost out of the system of creating embedded software. And it completely eliminates hand code errors. The test and verification is done continuously. It doesn’t wait until the end. It’s all the way through the process. And this obviously allows you to detect areas earlier and implementations that work the first time when you go to the hardware. So, the traditional process has been replaced by this new process called the Model-Based Design workflow.

现在我想谈谈在工业的影响。现在,我们真的很幸运作为控制工程师,因为控制的核心是重要的事情,所以如果你看到世界上发生或在建的重要事情,你可能会找到一个控制工程师和有一些控制,好吧。所以,我有一些展示的例子基于模型的设计,但他们真的展示设计的神奇的自动控制的一部分。

这是一幅我的雪佛兰Volt在马萨诸塞州几年前的状态。Volt的动力系统,通用汽车Volt,由电力驱动单元、锂离子电池、发电机、控制策略。这句话从通用汽车强调开发团队之间的相互依赖关系电池,电力驱动,发动机总体设计是非常重要的。然后这是一个幻灯片从通用汽车自己谈论他们是如何扩大基于模型的设计。在构建他们的车,他们与数百万块模型。他们每六个星期发布。他们有数百,数千人,地理上分散在世界各地的工程师。所以,这种类型的设计,可扩展性很好。

但小公司可以使用它。特斯拉,也在汽车行业,他们模拟了数以百计的动力系统配置不需要物理原型。这是一个引用一个工程师,这表明基于模型的设计支持。它使一家小公司建立一个汽车公司没有这样做任何其他方式的资源。

航空一直是一个好玩的地方去寻找展示的例子。美国联合攻击战斗机是下一代军用飞机项目。这是一种短距起飞和垂直降落飞机。你可以看后面的喷嘴。你可以看到点下来。和飞行员身后有一个风扇点直跌在地上。主要设计的是几年前做的,但去年第一艘航空母舰测试。这是一个令人难以置信的控制问题。这所谓的六个自由度的控制问题。你控制XYZ坐标以及球场,偏航和滚动。 You’re also landing on a moving aircraft carrier, as well. Just, you know, control of unstable systems is just always fun to watch, right? And so, MBD was used to design and fully automatically code the flight control for this airplane.

第二个航天基于模型设计的例子猎户座。美国目前没有将人送上太空的能力。猎户座是下一个美国取代航天飞机载人飞船。这是四到六名宇航员。第一个轨道猎户座试飞是大约一年半以前。再一次,回到我的前提是,有趣的事情的核心,你会发现控制,这些东西是控制工程的成功,以及基于模型的设计作为一个整体。

这是另一个航空航天应用。在约翰霍普金斯大学应用物理实验室建立了“新视野”号宇宙飞船。这是GNC的基于模型的设计。这在去年去做飞越冥王星,冥王星,让人类明白人类历史上是第一次。再一次,我看这些非凡的成功控制社区。你知道,GNC是宇宙飞船的核心在我看来,这些是使这些控制问题成为可能。

这里有一个小的应用程序。这是基于模型设计在APL神经义肢的胳膊。首先,控制软件是使用虚拟训练模型的手臂。病人学会控制臂通过思考。有传感器在身体上的神经末梢,拿起大脑发出的信号。培训控制软件后,他被安装了这些武器之一。所以,这是一个双边截肢的融合,他的生活改变了传感、计算、通信和控制。我甚至不知道这是可能的,当我第一次看到这个应用程序大约一年半以前。一个例子,一个小团队能做什么在构建控制。

我有几个例子教育影响的基于模型的设计。和一个地区教育有很大的影响在整个地区的基于项目的学习和工程竞赛。好吧,这是一个有趣的人。这是电动diwheel用于大四capstone项目在阿德莱德大学和研究。所以,这是没有控制器的运行。你可以看到它基本上是不稳定的。这石头很多。你可以操纵它,但真的很难控制它。项目的第一步是获得运动的数学方程。第二步是他们设计一个控制系统。第三步是模拟控制系统的模型。 And step four is they generate code and run it in real time as part of this project. And you can see it’s nice and stable now. Now, as these projects go, there’s always a step five, which is showing off, and so their showing off on this particular project was to stabilize this upside down as well, and have some fun there.

这是一个大学教授的评论只是指出,当你完成你的项目列表,一些最好的学生在路上很对经验丰富的控制工程师在完成所有这些工作。

这是另一个例子。德国公式的学生竞争,有115团队来自25个国家参加八个学科。团队使用基于模型的设计模拟策略,分析性能,设计实验,实现控制器。我希望我控制在研究生院。这是robo-boat。这是独立通道导航、图像处理、控制。学生,真的很明显,这些东西。你知道,这是一个重要的技术趋势。这是在你慕尼黑。学生在这个程序中设计飞行控制系统,但后来他们飞在实际飞行模拟器,学校对他们的校园。 And boy, what a great way to feel your control gains and your control designs, but to sit in a flight simulator and bring the thing in for a landing based upon your control system.

有meta-impact基于模型的设计,我只是想说,meta-impact,长在产品开发方面,对更多的时间在设计和在实现和测试。现在,这是一个很好的趋势。你知道的,设计是最有趣的部分。谁想实现和测试吗?这张图表,我们要研究亚瑟小显示随时间发生的变化。基于模型的设计是这一趋势的速度推动者,让你花更少的时间在实现和测试。

这是汽车行业的一个例子,在过去这是崩溃的汽车制造商和供应商的不同的发展阶段。今天发生了什么是通用汽车做更多的设计。供应商正在做的一样多,因为他们一直在做设计,但是每个人都想要的设计,因为这是IP在哪里。这就是高地。这就是创新的发生。因此,基于模型的设计帮助鼓励这条道路,允许汽车制造商回到做更多比他们过去所做的设计。

基于模型的设计行业的总体影响是增加数学和算法内容的系统,通过早期设计迭代驱动创新。我提到过的最重要的之一是消除手工编码。improves-less质量缺陷,减少recalls-because早期的验证和确认。它帮助跨学科的合作,在开发阶段,结果是一个戏剧性的变化,系统是如何设计的行业,实现,和测试。

现在,很有趣的一件事是MATLAB教育真的出来了,出来的大学。这就是它首先开始和控制区域首先流行起来。基于模型的设计实际上开始第一产业和开发基于需求和用例和需求的行业,然后回到教育作为一种工具是有用的。所以,作为一个公司,只是有趣的我们看到的两个平台从不同的起源。

好了,我的最后一部分我的演讲,我想谈谈今天的一些惊人的趋势,我们看到,这些趋势是非常强大的。他们会影响企业和行业的结果。行业实际上是疯狂赛车,以求跟上现在的一些趋势。我还将展示一些设计工具的发展来支持这些趋势,和我还想分享更多神奇的行业和教育应用程序我们已经看到这些趋势。万博1manbetx

第一大趋势我想提到的是软件、算法,和数学。我们真的参与软件的建设在世界上的一切。我所说的一切,所有设备。设备是什么?一个设备是一台洗衣机。这是一个冰箱。你的车是一个设备。它有30至100处理器。或者在这家旅馆电梯。你知道,你们一直在电梯在酒店。 That didn’t exist two years ago. And so, we’re really participating in the putting of software in everything. I’ve heard some people have said software is eating the world. Okay. The fundamental enabler of the digital age is the transistor. The first one was made in 1947. There were 25 million trillion made in 2014. That’s actually 30 billion for every human on the planet. And more transistors made in 2014 than every year up through 2011. Now, there’s more. There’s actually been a huge surge in the last 15 years or so. There’s an acceleration, even an explosion, in the growth of the transistors, as measured by companies like Intel. We’re really heading towards software to find everything. So that’s really, in my mind, the biggest trend there is going on these days. And this, of course, is leading to smarter systems: adaptive; autonomous; collaborative; multi-function. You know, there’s tracks of this conference that are focused on these particular aspects. Obviously, an enormous change.

如果你看行业,很多曾发生过这种情况,你也知道,三到五年,现在每个人都在执行对这些趋势。但你看起来在行业,令人惊异的是,好的。你有创业公司正在建设土地垂直运载火箭,都有他们的着陆在过去一年左右的时间。你有进入航空业务的互联网公司。你有互联网公司的汽车业务。你让他们进入汽车和航空设备。好吧。我们看到控制工程师流从大公司到这些新公司,他们把基于模型的设计方法。基于模型的设计是直接针对快速发展和短开发周期,这些公司目标。当然,还有,你知道,成千上万的其他应用程序仅仅是所有的一部分发生了什么。

二是物联网的趋势。我不会反复讨论这个问题,但有一个有趣的模型,我总是喜欢当我听说过物联网。在1800年代初,有一个好机会你住你一生都不离开村庄,和第一连接在全球运输系统。在这几百年,机车、轮船、火车、汽车、飞机真的地球上连接的所有地方。连接的下一个级别是人们连接,并通过移动设备发生。这在很大程度上是史蒂夫·乔布斯和他的时代。最近真的很漂亮,过去的10年中,字面上连接地球上每一个人。那是第二波。现在,当然,最大的波是地球上连接的所有事情。所以,我一直认为这是一个良好的上下文理解。

现在,我们在MathWorks,从观察控制的角度来看,互联网和软件和工具,我们认为有三个部分。智能连接设备的事情在互联网上的东西。他们经常自主操作,饲料回到云的信息,和他们做一些当地的闭环控制和数据减少。探索性分析的工具获得洞察数据收集之后,然后有物联网平台,这是在云中,他们收集、组织和存储数据的设备。因此,基于模型的设计一直是物联网的一块平台。所以,我们最近推出了一个物联网云我们称之为ThingSpeak支持物联网应用在基于模型的设计。万博1manbetx这是一个云,允许一个应用程序,它允许您从设备收集数据。你可以分析它们,您可以编写MATLAB,上传MATLAB脚本,然后你就可以采取行动。你可以发挥控制行动。所以,这是一种完整的物联网连接基于模型的设计。

第三大趋势是发生在过去的几年里一直在低成本的嵌入式处理器的发展和实验硬件。这是Arduino,覆盆子π,乐高头脑风暴。你知道,这些都不是超过几个月。同时,无人机和其它低成本实验。很壮观的速度这些跳上现场和制造商创建社区等等。

在MathWorks,我们创建了硬件支持通过MATLAB和Simul万博1manbetxink软件包支持基于模型的设计。万博1manbetx我们有170包现在每个其中之一是一个工具箱,允许您的程序这些设备,诸如iPhone或覆盆子π,不知道任何关于这些设备。它只是一个熟悉的库函数可以调用。它允许您获取连接和运行很快。我们看到真正的指数增长。去年有超过300000次的下载,和这条曲线显示了这些硬件设备的增长几乎不存在只有三,四年前的今天他们得到世界各地使用。

这些都是被用作在机器人设计大赛的一部分。这是一个乐高头脑风暴,你可以申请使用仿真软件模块,基于模型设计边缘块。万博1manbetx这些都是用于世界各地的设计竞赛。例如,这里有一个在东京ET-Robocon。在ACC,楼下MathWorks展览将有一个小型的比赛如果你有兴趣尝试你的手在设计一个控制器在几分钟内。

世界第四大趋势的重要应用的发展。现在,这里有一个模型考虑应用。第一个平台是大型机平台和数以百万计的用户和成千上万的应用程序。历史上的第二个主要平台是电脑。这是丹尼的谈论。有数亿用户和成千上万的应用程序。世界现在第三平台。基于浏览器的应用程序,这是云,移动这数十亿的用户和数以百万计的应用。MathWorks成立第二平台上的大潮,现在整个世界和每个人都在努力构建第三平台。

控制社会总有许多不同的应用程序有很多不同的工具箱。在MathWorks,基于模型设计的一部分,我们已经采取了一些措施试图使其更容易构建应用程序。我们已经建立了一个在工具条,允许您轻松访问应用程序。我们改进你的设计和制造方式。当然,您可以创建文件交换和分享这些应用程序。我想给你一个例子,一个应用程序,向您展示的一些权力。我想要展示的示例应用程序是控制系统调谐器,这是要做的h∞合成。现在,激励,这是一幅世界就像鲁棒控制理论的数学。然而,现实世界是混乱的。工程师看着屏幕,看到这样的框图,然后说,“怎么会我调整,使用h∞吗?”

现在,这个图表显示了灵活性和温顺的一些受欢迎的合成方法控制,因此它的温顺和灵活性。很明显,我们的目标是,蓝丝带在右上角,但是你可以看到现有的方法,你知道的,往往落在不同的角落,与通用的优化在右下角的蛮力方法。通过一些工作帕斯卡Gahinet皮埃尔Apkarian,他们引入了一个新的概念叫做结构化的h∞合成。他们真的发明了这种新方法,几年前发表了一篇论文。所以,这就是我要讲的。帕斯卡建造了一个控制系统调谐器应用程序使用该固定结构的h∞loop-shaping算法。和这个程序,它曲调控制器模型。万博1manbetx它通过五个不同的步骤。您指定的块你想调,指定目标,合成,然后你可以想象结果和更新参数回归模型。万博1manbetx

所以,我要告诉你这是h∞控制在60秒。这是一个好的应用程序应该做什么,对吗?很快让你这样做。所以,你必须密切关注,因为这个动作很快。但是,这里有一个直流电机的仿真软件模型,万博1manbetx我们想控制电动机转速。我们有一个阶跃响应目标和一个循环形状的目标。好的,我们开始吧。这是模型。这些都是我们要优化的两个街区。我们去这里运行仿真。 We look at the response, and you can see extremely poor response to that step input from that. We now go up here and we select the tuner app, and we go in here and we specify the blocks we’re going to select. Then we go up there to the top again, and we choose the step response goal, what the inputs are or the outputs are that’s going to happen over. And we specify the time constant. Then we go up and we select a loop shape goal again, specify where the loop will run from in the model and then we can specify the crossover frequency of that. And then here’s how that looks in the frequency domain. Then we run the synthesis. That just takes a few seconds on today’s modern computers. We can upload the model and we can run it again. And there you see much-improved step response and overall disturbance rejection, as well. So, here you have H-infinity control in 60 seconds. That’s the goal of apps: to make something easy to use, in a practical way for an engineer.

现在,该方法结构的h∞实际上是最近使用,或最近,罗塞塔宇宙飞船。这是一个任务轨道彗星67 p。10年的旅行,经过三年的冬眠醒来,,遇到有问题这一使命:推进器的效率的损失;太阳能电池板的灵活模式没有被控制,。所以,他们打开控制器前遇到更好地应对这些问题,他们使用的结构化的h∞鲁棒控制工具箱,皮埃尔和帕斯卡。和重新设计的控制器被上传到罗塞塔2014年5月,测试操作确认实现更好的性能。这继续执行一些刹车动作,进入彗星轨道,他们有一个登陆彗星探测器。

这导致了彗星的这张照片,你知道,我看这我说,人类从来没有见过。你知道,人类从来没有见过一颗彗星。这是人类有史以来第一张照片。我看这我说h∞控制的胜利,你知道吗?有一个控制工程师这个问题的核心,你知道,这是h∞贡献直接对人类有用的重要问题。

后记:他们试图土地罗塞塔今年9月在彗星轨道。我把引号“土地”,因为,你知道,它实际上可能撞击彗星,但是因为轨道不是那么快和重力并不强,他们认为这可能生存危机,他们希望可以得到一些其他遥测一旦崩溃。所以,我们都应该看到,9月。

5号:数据分析。机器学习和大数据是广泛的大趋势,但它是特别有趣的,看看他们如何被使用和应用到控制系统。这里有一个例子在澳大利亚的公司叫做BuildingIQ,他们使用MATLAB开发适应加热控制系统实际,我应该说基于模型的设计开发适应性为办公楼供暖和冷却系统。你知道,我在这里是一种传统的建筑使用的控制。他们会专门居住者的舒适度的因素。他们会看的时候使用的能源价格和需求响应,以及天气的因素。然后他们会在云中运行的优化程序来帮助执行所有这些控制。他们搬到老方法,一组点改变每天两次的新方法,使用所有的控制,是一种自适应设置点。这取得了成本降低25%。再次,这是一个小型初创公司把软件的事情,如何做这个东西。

趋势六号,你知道,很多人在这个房间里工作,当然,机器人和自治系统。我这里有一个例子自动紧急制动的卡车。这是由斯堪尼亚公司完成。他们使用基于模型的设计、审查融合、大数据和机器学习。在这个设计中,他们一起融合雷达和摄像头的数据。但他们开始从车辆80 tb的视频和雷达数据日志,然后使用机器学习的发展状况检测融合算法。并在此基础上,他们想建立一个预测模型放进车里。这里是一个很短的视频测试他们的避碰系统。现在,作为一个司机开车在高速公路卡车在我身后,我希望每个车都有安装这个东西。

两个简短示例的自治系统。极光半人马正在建设pilot-optional飞机,所以你可以买一架飞机,有时候你自己飞,有时它会自主飞行。,这是我最喜欢的部分:你仍然需要地面人挥舞着飞机让它开始。但是如果你在飞机上,你可以看到实际上没有人坐在那里。它只是一个相机。所以,这里是pilot-optional飞机起飞。你可以看到贴是由机械手臂控制。如果你是一个乘客,你会坐在后面的飞机,而这个东西正在飞。然后被带着陆。这是今天建造,同样,一个相对较小的公司能够做到这一点。这是另一个例子:雅马哈建立了所谓的Motobot,他们打了一个机器人的一辆摩托车,驾驶摩托车。 It’s a pretty mean-looking device until you see the training wheels. Then it’s not quite so scary.

所以,它只是疯狂,的东西。你知道,每个月我们看到新的东西,使我们的客户应用程序在这些东西上。这是一个大学的例子。也许你们中的一些人已经看到这一点。谁见过两条视频之类的东西吗?一对。好的,相当多。好的,机器人大赛的举办的2050年目标是打败人类足球队的世界杯足球。这是你埃因霍温队。他们在中等。 And this is just an amazing controls problem. They’re using controls, vision, autonomous systems, collaborative. There’s also strategy. It’s soccer, after all. And this is done by students using Model-Based Design tools. It’s really impressive what they’re doing here, and it’s a very, very competitive environment. Now, the team has advantages with Model-Based Design, because they can do design adjustments between games. In fact, they could regenerate the controls code if they want to, you know, right in between games, and this Eindhoven team is particularly good, and has had a series of top finishes over the last several years.

好的,这是我讲的六大趋势。这些都是重要的大趋势,我们都需要回应。他们相当大的波浪。你知道,大多数人应该很熟悉,但他们很重要。这些天他们重要的大多数公司。许多高管正在运行很难跟上这些东西在各种各样的行业。他们重要的行业。他们重要的控制社会,像MathWorks重要工具厂商。我们必须意识到这些,对他们采取行动。

所以,我的演讲的主要观点吗?我有三个。第一个是MATLAB数值分析社会的出现和真正的开始计算。首次采用广泛的丹尼和他的朋友们在控制社区,因为它是如此擅长矩阵,矩阵和控制社区有很多状态方程公式。

第二个关键的想法是多畴的系统建模和基于模型的设计,从行业,它真的改变了复杂系统的发展是如何做的,而且大学基于项目的学习和研究。

第三个是有神奇的技术在过去的几年里,大趋势与设计自动化的结合,直接从数学只是放大的影响,每个人都在这个房间里,世界上加速控制应用程序的数量。

所以,总的来说,我认为我们正处于一个非常激动人心的时刻。当前技术趋势是杰出的控制应用程序。有令人难以置信的机器人和其他项目发生在大学,在这个会议上谈判。有爆炸的创新和小规模发展领先的创业公司和改造现有产业。大学已经变成了海底的下一波的发展和经济增长,世界范围内发生的。你也可以使用设计自动化软件工作在数学模型级别,按一个按钮来生成工作没有编码实现。这里一切的结合扩展的控制工程和放大的影响在这个房间在世界。

现在,仅仅是有争议的,我有一些呼吁采取行动。我想我对你是具体的一些想法。所以,在这里我有几个想法。将项目添加到您的课程使用低成本硬件Arduino之类。组织学生设计竞赛。成为一个制造商。构建自己的物联网应用程序在云中。它并不难。高级算法应用于实际硬件和发明新事物,开始一个公司。似乎每个人都这样做。 Create an app that allows others to easily apply your theory. Research new techniques for model-based verification and other capabilities that industry is desperate for. Or, and most of you are doing this already, but it’s really important to be research for some of the control technologies associated with these megatrends that are happening today.

所以,这些行为都是出于技术大趋势。他们也行动,基于模型的设计工具是专门设计来加速。我们走了很长的路从穿孔卡片计算机辅助控制系统设计。谢谢你听。