杰克,MathWorks
在这次谈话中,Mathworks的总统和Cofounder在此谈话中,在Matlab提供了历史历史视角®和仿真软万博1manbetx件®本书展示了基于模型的设计如何塑造当今的技术突破,并展望了未来几年推动工程师和科学家前进的大趋势。
记录:2016年7月5日
你好,每个人。欢迎来到波士顿。这是一个成为控制工程师的好时机。随着今天的技术趋势,世界比以往任何时候都有更多的事情需要控制。如今,几乎任何你能梦想到的东西,你都能建造出来,而这一切都放大了我们在这个房间里,控制工程师,对世界的影响。
今天我有两个故事要告诉你们。第一个故事是关于MATLAB和控件的起源。丹尼让我说这个。从那时起,工业就遇到了一些麻烦,第二个故事是关于这个麻烦的解决方案那就是基于模型的设计。在那之后,我想谈谈我们今天看到的一些惊人的趋势。我想展示设计工具是如何进化来支持它们的,并分享一些我们现在在工业中看到的令人惊异的控制应用程序。万博1manbetx最后我想给你们一些挑战和行动呼吁。
所以,Matlab的起源。有一部大约一年半的电影叫仿制游戏.谁看过那部电影?所以,有些人。很棒的电影,强烈推荐它。绝对是一种工程师和计算机科学家作为第二次世界大战的英雄。这部电影促使对这个男人感兴趣。你认出来了吗?当然,它是艾伦的。这部电影讨论了他的工作破解了谜团代码机。作为一种缺点,底部的两行Matlab代码完全执行谜机器所做的编码计算。 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.
这是图灵帮助发明的机械计算器,用来破解英格玛密码。不是一台电脑。它缺少一些关键元素,如可编程性和存储。
图灵于1936年写了这份惊人的纸张,证明了停止定理。有人在这里阅读那篇论文吗?谁看过那篇文章?几个人,好的。这是一个惊人的纸张。好的,虽然他在本文中证明了本文的淘汰定理,但撇开了,他基本上为计算机科学的理论基础采用了这种非凡的单线:“通用计算机:可以发明单个机器计算A.y可计算的顺序。”真正壮观。当我看到这个的时候,就像第一次看到《大宪章》一样?我的意思是,这确实是我们今天在计算机领域所做的一切,它就在这篇论文的这几段非凡的段落中。
实际上可以构建的图灵机只是一个磁带,一个可以来回播放的磁带,并且可以在该磁带上读取,写和擦除和纠正Zeros。该架构是我们今天使用的所有机器的基础,并且真正制定了这一点,这就是为什么他被称为计算机科学之父。提出了英国国家物理实验室的项目,以建立世界上第一台计算机之一。它将被称为ACE,自动计算引擎。这是他在那个时间写的一篇论文。它被称为“矩阵流程中的循环错误”。这是纸张的目录。这真的很棒。此目录可能是当今数值分析课程中的内容表。而且,真正有趣的是,图灵正在考虑矩阵计算。 And also, essentially matrix computations are what the computer was invented to do. 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·威尔金森是图灵在国家物理实验室的初级同事。吉姆对矩阵计算和制造计算机也很感兴趣,于是他的火炬从图灵传给了吉姆·威尔金森。吉姆领导的一个项目成功地建造了一个缩小版的ACE,被称为试点ACE,这是世界上最早的计算机之一。
吉姆继续这个矩阵计算的研究,他发展了很多线性代数逆的基本算法;奇异ID组成;最小二乘;所有这些,都是他在1971年出版的这本手册中完成的这本手册包含了很多这样的算法。
克利夫·莫勒是吉姆·威尔金森的一个初级同事。克里夫的兴趣还包括矩阵计算和数值分析。火炬在这里再次传递。Cleve继续使用Jim和他的同事们创造的算法,他和一群人一起创造了LINPACK。LINPACK是Fortran子例程的一个有组织的集合,都是用标准格式编写的,都是用Fortran编写的。吉姆的东西是用ALGOL和其他各种语言写的。这是由一个团队完成的,非常坚固。如果你用当今几乎所有的软件,无论是Excel还是JavaScript,对矩阵进行反求,或者通过数据拟合曲线,你都在使用这个库中的算法。它们可能被重新编码成许多不同的语言,但本质上,它们来自这项工作。现在,Cleve想教他的学生在他教的课上使用Fortran例程,但这不是一门编程课,这就是为什么他发明了MATLAB,它是简单的,交互式的访问。
所以,我想如果你和Cleve Moler合作过,或者只是使用MATLAB,这意味着你在房间里和Alan Turing有两个程度的分离,通过这些矩阵计算,矩阵计算是计算机最初被发明的原因之一。所以,这真的是一个直接的传统。
这是我出现在舞台上的时候。1980年左右,我在斯坦福大学读研究生。我在斯坦福上了Kailath的线性系统课程和其他一些数字控制课程,我们要解Ricatti方程。信不信由你,1980年在斯坦福,我们不得不打孔卡片。有微型计算机和其他计算机,但计算机辅助控制系统设计的状态不佳。
作为一名年轻研究生,我通过重要的控制理论学习了数学领域。当然,这些包括线性代数,特别是特征值和SVD。为了模拟动态系统,存在常规方程。线性时间和变化的状态空间情况,传递函数形式。当然,在微分方程的离散时间等同。这包括状态空间和传输功能形式。如果您是经济学家,它会像数字滤波器一样的名称和信号处理,或ARMA。另外,FFT。因此,这种简短的数学清单在控制和实践中非常重要,控制和信号处理。他们形成了你可能称之为一组金色方程的东西。 But we had to do this math with punch cards.
1984年,从不同的方向,有一个重要的创新兆特:个人电脑的诞生。这是一个年轻的比尔盖茨和史蒂夫乔布斯的照片。报纸剪辑当时显示了个人电脑的年度销售;这是大约一百万。将其视角,这几天每年销售的3亿比百分之一。你知道,所以如果我在一个有这么多人的房间里,如果这里有300人,只有其中一个人将在Matlab首次出来时使用电脑。
以下是1984年左右技术创新趋势清单:PC;浮点数学内置芯片;交互式软件而不是打卡和Fortran;C和UNIX;窗口系统。1984年,MathWorks已形成。我们建立了这些技术,为PC,Mac和UNIX引入了新版本的MATLAB,我们将“金色方程”添加到控制和信号处理中。
结果是在廉价的个人计算机上的互动工程数学,“金色方程”的控制和信号处理可用于任何人使用。这是我们在1984年在PC上引入MATLAB的第一个小册子的图片。
这是我认为捕获Matlab的力量的最受欢迎的例子。这是八行Matlab代码,解决了线性二次最佳控制问题。此代码中的所有变量都是矩阵。有一个斯坦福博士。1970年由Earl Hall的论文是千分之二的Fortran代码来解决这个问题,所以用Matlab,Stanford Ph.D.论文减少到关于这八行代码。
从1984年到今天,发生了一件奇妙的事情:这个表格显示了标准PC的规格,就像Danny之前说的,在1984年。今天他们来了。性能的提高实际上是非常惊人的。我觉得你还没意识到,丹尼,这里的变化。看看这个:6万倍的内存;10万倍的磁盘存储。在表的末尾,FLOPS代表每秒浮点运算数。这是在MATLAB中矩阵相乘的速度和每秒运算。自1984年以来,它从17千次到500亿次。这比第一台电脑快了300万倍,令人难以置信。 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.
世界回来的70年代没有安全气囊,没有防抱死刹车,没有盒子。如果您的汽车中有晶体管,则在您的收音机中。这不是别的地方。在此时间间隔内发生的一部分是转型,例如,转换到今天的汽车,有50到100微控制器。他们在动力系中。他们在底盘系统中。他们在安全系统中。他们在整个汽车的方便系统中。那段时间的显着转变。
然而,在转型期间,工业出现了麻烦。为了讨论这一点,我想谈谈当时传统的发展过程。传统的开发过程包括需求、规格说明、设计、实现和测试。一般情况下,软件算法、机械和电子元件分别设计。由于在这段时间间隔内软件复杂性的增长,传统的开发过程很快就遇到了问题。问题始于阶段之间存在的墙壁。写在纸上的东西和行业使用的旧流程设计出来的东西之间总是有差距的。组件的独立设计导致这些设计流之间的隔阂,直到最后集成和测试将它们拉到一起。还有更多:需求文档很难分析。纸张规格是不精确的,几乎总是过时的。 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.
还有更多的麻烦。这最终导致了大量的召回,错过了发货日期,以及行业中各种各样的问题,这些问题都是因为突然增加的复杂性,以及软件的增加。
麻烦,更多麻烦,然后大麻烦。我想起了我的处女航阿丽亚娜5作为传统做事方式的象征。我要放一段视频。有多少人看过这个视频阿丽亚娜5?夫妇在这里。我认为这是最著名的软件故障之一。这是第一次飞行阿丽亚娜5.之前的车辆是阿里安4.在发射后的15秒内,发生了这样的事情。好吧,作为一个控制工程师,你不会想看到的。好吧,这是五亿美元的失败。他们把控制系统,硬件和软件都从阿里安4他们把它移到了阿丽亚娜5并用螺栓固定在一起。不幸的是,这阿丽亚娜5有更强的火箭,火箭有更大的水平运动比阿里安4.当推进器闪烁时,在起飞期间纠正某些风,处理器溢出。固定点计算溢出。当你包装一个固定点变量时,你的执行器不会发生好事,好的,好的,它很快就自毁了。
现在,虽然您可以编写软件来捕获它,但我不认为这是一个软件缺陷,所发生的是他们真的没有建模和模拟它。我们很容易就能提前建立模型来预测这种情况的发生。这本质上是一个需求失败,在模拟过程中很容易检测到。
好的,现在我要搬到我的第二部分谈判,谈论基于模型的设计的兴起,以帮助解决这些问题。而且行业麻烦的解决方案真的有两部分。第一部分是多粉末系统建模。我们可以看看建模软件的演变。它始于用文本颂歌语言的过去。来自隆德大学的西姆森是开始的原件之一。然后世界移动到处理控制图的图形框图。但是,真的,真正塑造这些系统的进化是多麦田系统建模。这就是我想谈论的。
我想看看建模领域——这里我不严格地使用领域——这样的概念需要完全建模一个系统,有六个这样的领域。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。第二个领域是离散时间控制。这使得数字控制,图像处理,视频处理成为可能。第三个领域是物理模型。这包括电子,机械联系,液压,流体,热学。这些模型不同于控制图因为它们在图线上有双向流动,它们是用微分代数方程模拟的。由于现代产品中机电一体化的大量增加,物理模型变得非常重要。s manbetx 845第四个领域是状态机模型。 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.
好的,我想给你们看一个例子,所有这些一起工作。这个例子,这是一个风力涡轮机农场的图片,我要给你们展示一个风力涡轮机的多域模型。这是一个风力涡轮机的多域模型。这是刀片。这是一个小隔间,里面装着除了叶片以外的所有东西。这是塔。我们甚至有一个电网的模型。这是俯仰控制器,偏航控制器,还有主控制器。这是风的模型,它是系统的输入。让我们打开一个细胞。 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.
好的,我想展示所有这些一起工作,这个多域模拟。那里发生了很多事情。我们将以两倍的速度运行。如果你看左上角,你可以看到风速在增加。在右边,你可以看到桨叶的俯仰控制角度在风中,然后他们开始控制它。在右下角,你可以看到转子的速度。所以,你看到它加速,最终达到每分钟15转。在顶部,你可以看到现在的俯仰控制器,工作以保持速度,尽管风变化。在左上方,你可以看到风在改变,而在左下方,你可以看到单元格正在改变,指向风。在右上方的左上方,你看到风速开始下降,所以在右上方的控制器开始努力工作,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.
我们在MathWorks的目标是,建立一个单一的建模环境,可以对整个物理系统建模:机械的,数字的,硬件的,软件的,环境的,所有的东西。它需要我说的所有这些不同的领域。这是我们MathWorks 25年来的主要探索。这是一个大团队的毕生工作来建造这个,一个可以模拟所有这些的环境。
解决工业困境的第二部分是过程创新。传统的瀑布过程被我们称为基于模型的设计的新过程所取代。在基于模型的设计中,模型就是规范,它是可执行的。它会产生明确的规范,您可以立即开始验证和测试开发。你不能等到最后一刻。设计是反复完善的。这允许您进行快速的设计探索。你可以在早期尝试很多不同的想法。你可以在构建之前优化设计,同样,你也可以尽早发现缺陷。这是基于模型的设计的一个重要阶段。 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.
现在我想谈谈对工业的影响。现在,我们作为控制工程师是非常幸运的,因为控制是重要事情的核心,所以如果你看到世界上发生的重要事情或正在建造的重要事情,你可能会在那里找到一个控制工程师,一些控制正在进行。所以,我有一些基于模型的设计的展示例子,但它们真的展示了自动控制的神奇部分。
几年前,这是Massachusetts州的第一个雪佛兰伏特的照片。Volt的动力总成是直流电伏特,由电动驱动单元,锂离子电池,发电机和大量控制策略组成。来自GM的开发团队的此报价强调了对整体设计非常重要的电池,电动驱动和发动机之间的相互依赖性。然后这是来自于GM本身的幻灯片,谈论它们是如何扩展基于模型的设计。在建造他们的车上,他们有数百万块的型号。他们每六个星期释放一次。他们有数百,真正的成千上万的工程师,这些工程师在地球上分散在地球上。所以,这种类型的设计,你知道,缩放得很好。
但小公司也可以使用它。Tesla也在汽车行业中,它们模拟了数百个没有物理原型的动力系统配置。这是一个工程师那里的报价,它表明基于模型的设计是启用。它使一家小公司在公司的公司建造一辆汽车,该公司只是没有资源做任何其他方式。
航天航天一直是一个有趣的地方,寻找展示例子。联合攻击战斗机是下一代美国军用飞机项目。这是一种短距起飞垂直降落的飞机。你可以看看后面的喷嘴。你可以看到它是向下的。在飞行员的后面有一个风扇直指地下。航母的主要设计是在几年前完成的,但第一次航母测试是在去年。这是一个难以置信的控制问题。这就是所谓的六自由度控制问题。你可以控制XYZ坐标以及俯仰、偏航和滚转。 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.
基于模型设计的航空航天的第二个例子是orion.美国目前没有能力将人类推向太空。orion是美国取代航天飞机的下一艘载人飞船。它打算搭载4到6名宇航员。第一个轨道orion测试飞行大约一年半)。并再次回到我的前提是,在有趣的事情的核心,你会发现控制,这些事情是控制工程的成功,以及整体的模型设计。
这是另一个航空应用。约翰·霍普金斯大学应用物理实验室建造了“新视野号”宇宙飞船。这是基于模型的GNC设计。这在去年进行了一次飞越冥王星,让人类在人类历史上第一次看到了冥王星是什么。再次强调,我认为这是控制社区的巨大成功。在我看来GNC是宇宙飞船的核心,所以这些控制问题使得这些成为可能。
这是一个较小的应用程序。这是APL基于模型的神经假肢手臂设计。首先,用手臂的虚拟模型训练控制软件。病人通过思考来学会控制手臂。身体的神经末梢上有传感器,可以接收大脑发出的信号。在训练了控制软件后,他装上了其中一只手臂。这是一个双侧截肢者他的生活被传感,计算,通讯和控制的融合所改变。大约一年半以前,当我第一次看到这个应用程序时,我甚至不知道这是可能的。这是一个小团队在构建控制方面可以做什么的例子。
在教育方面,我有几个基于模型设计的影响的例子。教育中有一个影响很大的领域就是基于项目的学习和工程竞赛。好吧,这是一个有趣的问题。这是在阿德莱德大学第四年的顶点项目和研究中使用的电动单轮。这是在没有控制器的情况下运行。你可以看到它基本上是不稳定的。它很震撼。你可以操纵它,但真的很难控制。项目的第一步是推导运动的数学方程。第二步是设计一个控制系统。 Step three is they simulate it on the control systems on the model. 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.
这里有一个来自大学教授的评论,他指出,当你完成你的项目列表时,一些最好的学生在完成所有这些工作后,真的在成为经验丰富的控制工程师的道路上。
这里还有几个例子。在德国学生方程式大赛上,来自25个国家的115支队伍参加了8个项目的比赛。团队使用基于模型的设计来模拟策略、分析性能、设计实验和实现控制器。我希望我在研究生院的控制也是这样。这是robo-boat。这是自主频道导航,图像处理,控制。显然,学生们对这些东西很感兴趣。你知道,这是一个重要的技术趋势。这是在慕尼黑大学。参加这个项目的学生设计飞行控制系统,然后在学校校园里的一个真实的飞行模拟器中进行飞行。 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.
我想提一下基于模型的设计的元影响,而这种元影响,即产品开发中的长期影响,是在设计上投入更多的时间,而在实现和测试上投入更少的时间。这是一个很好的趋势。设计才是最有趣的部分。谁想做实现和测试?我们将由亚瑟·利特尔研究的这张图表显示了随着时间的变化。基于模型的设计是这一趋势中的一个速度推手,允许您在实现和测试上花费更少的时间。
这是汽车工业的一个例子过去这是汽车制造商和供应商在不同发展阶段的细分。现在的情况是,这家汽车制造商正在做更多的设计。供应商的设计工作和以前一样多,但每个人都想进入设计领域,因为这是知识产权的所在。这就是优势所在。这就是创新发生的地方。因此,基于模型的设计有助于鼓励这条道路,使汽车制造商回到做更多的设计比他们过去做的。
基于模型的设计的整体影响是在系统中提高了数学和算法内容,通过早期设计迭代推动创新。我提到的最重要的是消除手编码。质量提高了更少的缺陷,较少的召回 - 因为早期的验证和验证。它有助于跨越教学的合作,开发阶段,结果是如何在系统设计,实施和测试系统中的行业急剧变化。
现在,一个有趣的事情是MATLAB真的来自教育,来自大学。这是它第一次开始和控制区域第一次流行。基于模型的设计实际上首先开始于工业,并基于工业的需求、用例和需求进行开发,然后作为一种有用的工具重新回到教育领域。所以,作为一家公司,我们很有趣地看到,这两个平台来自不同的起源。
好了,我演讲的最后一部分,我想谈谈我们今天看到的一些惊人的趋势,这些趋势在当今非常强大。它们将影响公司和行业的结果。事实上,工业界正在疯狂地追赶当前的一些趋势。我还将展示一些设计工具是如何演变来支持这些趋势的,我也想分享一些我们已经看到的与这些趋势相关的更令人惊叹的行业和教育应用程序。万博1manbetx
我想提到的第一个大趋势是软件,算法和一切中的数学。我们真的在世界上的一切中参与了软件。通过一切,我的意思是所有设备。什么是设备?嗯,设备是洗衣机。这是冰箱。你的车是一个设备。它有30到100个处理器。或者这家酒店的电梯。你知道,你们曾经在酒店的电梯里。 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.
如果你留意行业,很多这一点发生了,你知道,三到五年,每个人都在现在正在对这些趋势进行努力。但是你在行业中展示,这是惊人的,好的。您有初创公司,这些公司正在垂直落地的车辆,两者都在去年左右的着陆。您有互联网公司正在进入航空航天业务。您有互联网公司进入汽车业务。您让他们进入汽车和航空设备。好的。我们看到从较大公司流到这些较新的公司的控制工程师,他们正在带来基于模型的设计方法。基于模型的设计直接针对这些公司瞄准的快速发展和短开发周期。当然,你知道,千万和成千上万的其他应用程序只是那里发生的事情的一部分。
第二个趋势是物联网。我不想赘述,但当我听说物联网时,我总是喜欢一个有趣的模型。在19世纪初,你很有可能一辈子都没有离开过你的村庄,而世界上第一个连接是交通系统。在那一百年里,火车头,蒸汽船,火车,汽车,飞机把地球上所有的地方连接起来。下一个层次的连接是人与人之间的连接,这是通过移动设备实现的。这在很大程度上是史蒂夫·乔布斯和他的时代。就在最近,也就是最近10年,地球上的每一个人都被连接起来了。这就是第二次浪潮。现在,当然,巨浪将地球上所有的事物连接起来。所以,我一直认为这是理解它的一个很好的背景。
现在,我们在MathWorks,从看控件和软件和工具的角度来看,我们认为互联网物品有三个部分。智能连接的设备是物联网上的东西。它们经常自动操作,将信息回馈回云,并进行一些本地闭环控制和数据减少。探索性分析是在收集之后获得数据洞察力的工具,然后您拥有IoT平台,并且其中在云中,它们收集,组织,从设备中存储数据。因此,基于模型的设计缺失的部分已经是物联网平台。因此,我们最近推出了一个IOT云,我们称之为optionspeak,以支持基于模型的设计中的IOT应用程序。万博1manbetx这是一个允许允许您从设备收集数据的应用程序的云。您可以分析它们,您可以编写MATLAB,上传MATLAB脚本,然后您可以对其进行操作。您可以在那里施加控制操作。因此,这意味着要为基于模型的设计进行完整的IOT连接。
在过去几年中发生的第三个大趋势一直在低成本嵌入式处理器和实验硬件的增长。这是Arduino,Raspberry Pi,乐高思维剧。你知道,这些不超过几个月。另外,无人驾驶和其他低成本实验。这真的很快,这些已经跳到了现场和创造了制造商社区的速度。
在MathWorks,我们创建了硬件支持包,通过MATLAB和Sim万博1manbetxulink支持基于模型的设计。万博1manbetx我们现在有170个软件包,每个都是一个工具箱,可以让你对这些设备进行编程,比如iPhone或树莓派,而不需要对这些设备有任何了解。它只是一个你可以调用的熟悉的函数库。它可以让你快速连接和运行。我们看到了指数级的增长。去年有超过30万的下载量,这条曲线显示了这些硬件设备的增长从三四年前几乎不存在到如今它们在世界各地的使用数量。
这些被用作机器人中设计竞争的一部分。这是lego mindstorms的应用程序,您可以在其中使用Simulink块,基于模型的设计块进行边缘。万博1manbetx这些用于世界各地的设计比赛。这是一个,例如,东京的et-Robocon。在Acc,如果您有兴趣在几分钟内在设计控制器时,Mathworks展出的Mathworks展览会展出将具有小规模版本。
第四兆头对世界重要的是应用的增长。现在,这是一个思考应用程序的模型。第一个平台是大型机平台,其中有数百万个用户和数千个应用程序。历史的第二个主要平台是PC。这是丹尼谈论的人。已经有数亿用户和数万个应用程序。世界现在在第三平台上。这是云,移动,基于浏览器的应用程序,这拥有数十亿用户以及数百万个应用程序。MathWorks成立于第二个平台兆特,现在全世界,每个人都在努力建立第三个平台。
控制社区总是有许多不同的应用程序和许多不同的工具箱。在MathWorks,作为基于模型的设计的一部分,我们采取了一些步骤,试图使构建应用程序更容易。我们在工具条上建立了一个地方,让你可以轻松访问应用程序。我们改进了你们的设计和制造方式。当然,你可以在文件交换中创建和共享这些应用程序。我想给你们举一个应用程序的例子向你们展示它的一些功能。我想展示的这个例子应用叫做控制系统调谐器,这是用来做h∞合成的。现在,为了推动这个,这是世界的一幅图鲁棒控制理论家喜欢从数学的角度来看待它。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,“我怎么能用h -∞来调整它呢?”
现在,这张图表显示了控制中一些流行的合成方法的灵活性和可加工性,这就是可加工性和可加工性。显然,目标是右上角的蓝带,但你可以看到现有的方法,往往落在不同的角落,右下角的通用优化是暴力方法。通过Pascal Gahinet和Pierre Apkarian的一些工作,他们引入了一个叫做结构化h∞合成的新概念。他们发明了这种新方法并在几年前发表了一篇论文。这就是我想说的。Pascal构建了一个控制系统调谐器应用程序,它使用了这种固定结构的h -∞环整形算法。这个应用程序,它在Simulink中调整控制器。万博1manbetx它经过五个不同的步骤。您可以指定想要调优的块,指定目标,然后进行合成,然后您可以可视化结果并将参数更新回Simulink。万博1manbetx
所以,我将在这里向您展示的是60秒内的H-Infinity控制。这就是一个好的应用程序应该做的,对吗?允许您快速执行此操作。所以,你必须仔细观察,因为这很快就会移动。但是,这里我们有一个直流电机的模拟模型,万博1manbetx我们希望控制电机速度。我们有一个步进响应目标和循环形状目标。好的,我们走了。这是模特。这些是我们想要调整的两个块。我们在这里上升,我们运行模拟。 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.
这种h -∞结构的方法最近才被用到罗塞塔宇宙飞船。这是一项环绕67P彗星的任务。它进行了10年的飞行,在3年的冬眠后苏醒了,它在任务中遇到了一些问题:一个推进器失去了效率;太阳能板中的柔性模式没有被很好地控制。因此,他们在遇到问题之前重新调整了控制器以便更好地处理这些问题,他们使用了Pierre和Pascal研究的鲁棒控制工具箱中的结构化h -∞。重新设计的控制器被上传到罗塞塔在2014年5月,测试机动,确认取得了较好的性能。他们继续执行一些制动操作,进入彗星轨道,他们有一个探测器降落在彗星上。
这导致了这张彗星的照片,你知道,我看着这个,我说,人类从未见过这个。你知道,人类从未见过彗星关闭。这是人类见过的第一张照片。我知道这一点,我说了H-Infinity控制的胜利,你知道吗?这个问题的核心有一个控制工程师,你知道,这里是H-Infinity直接促进人类有用的重要问题。
补充一句,他们实际上是在试图降落罗塞塔今年9月彗星的轨道器。I put quotes around “land” because, you know, it could actually crash into the comet, but because the orbit isn’t that fast and the gravity is not that strong, they think it might survive the crash, and they’re hoping they can get some other telemetry once they crash it. So, we all should look for it in September to see how that goes.
第五个:数据分析。机器学习和大数据是广泛的兆元,但看看它们是如何使用和应用于控制系统的方式特别有趣。这是澳大利亚叫做建筑物的公司的一个例子,他们使用Matlab来实现自适应加热控制系统,我应该表示基于模型的设计开发了办公楼的自适应加热和冷却系统。而且你知道,我在这里有什么样的传统控制,建筑物使用。他们将特别是占用者的舒适度。他们会看看能源价格和需求反应的使用时间,以及因素在天气中。然后他们将在云中运行优化程序,以帮助执行所有这些控制。因此,他们将它们移动到旧方式,其中一个设定点每天改变两次,以新的方式改变,所有的控件都是自适应设定点的所有控件。这取得了25%的成本降低。而且,这是一个小型初创公司,将软件放在物品中,弄清楚如何做到这一点。
第六种趋势,你们知道,在座的很多人都在研究机器人和自主系统。我这里有一个卡车自动紧急制动的例子。这是由斯堪尼亚公司完成的。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,他们把雷达和相机数据融合在一起。但他们从80tb的车辆日志视频和雷达数据开始,然后他们使用机器学习来开发用于态势检测的融合算法。在此基础上,他们将建立一个预测模型,并将其放入车辆中。这是一个非常短的视频剪辑,展示了他们测试避碰系统的过程。现在,作为一个在高速公路上开卡车的司机,我希望每辆卡车都装上这个。
在那里看到的自主系统的两个更短的例子。奥罗拉中心正建造飞行员可选的飞机,所以你可以买一架飞机,有时你会飞过自己,有时它会自主飞行。而且,这是我最喜欢的部分:你仍然必须让地面人挥舞到飞机上才能开始。但如果你在飞机内看,你可以看到实际上没有人坐在那里。这只是一台相机。因此,这是飞行员可选的飞机起飞。你可以看到那里的棍子被机器人手臂控制。如果你是一名乘客,你就会坐在飞机的后面,而这件事是飞行的。然后它被带入着陆。所以,这是今天建立的,再次,一个相对小的公司能够这样做。 Here’s another example: Yamaha has built something called Motobot, where they’ve slapped a robot on top of a motorcycle and are making it drive a motorcycle. It’s a pretty mean-looking device until you see the training wheels. Then it’s not quite so scary.
所以,外面发生的事情简直太疯狂了。你知道,每个月我们都会看到一些新的东西,这些东西让我们惊讶于客户在这些东西上的应用。这是一个大学的例子。也许你们有些人见过这个。谁看过机器人世界杯的视频之类的?一对。好的,这里有很多。机器人世界杯是一项机器人比赛,目标是到2050年在足球世界杯上击败一支人类足球队。这是埃因霍温理工大学的团队。他们在中型部门。 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.
好了,这是我谈到的六个趋势。这些都是我们都需要应对的重要大趋势。它们是相当大的浪。你知道,其中大部分应该很熟悉,但它们很重要。如今,它们对大多数公司都很重要。各行各业的许多高管都在努力追赶这些潮流。它们对工业很重要。它们对控件社区和MathWorks这样的工具供应商都很重要。我们必须意识到这些,并采取行动。
那么,我演讲的关键思想是什么呢?我有三个。第一个是MATLAB,它诞生于数值分析社区,是计算的开端。Danny和他在控制社区的朋友们首先广泛采用了它,因为它非常擅长矩阵,控制社区有很多状态空间公式矩阵。
第二个关键思想是多领域和系统建模和基于模型的设计,从工业开始,它真的改变了复杂系统的开发是如何完成的,但也在大学基于项目的学习和研究。
第三个是,在过去的几年里出现了令人惊叹的技术大趋势,它与直接来自数学的设计自动化的结合放大了这个房间里每个人的影响并加速了世界上控制应用的数量。
所以,总而言之,我认为我们正处于一个非常激动人心的时期。目前的技术趋势在控制应用方面非常突出。在这个会议上,有令人难以置信的机器人和其他项目正在大学里进行。事实上,创新和小规模发展的爆炸式增长正在催生新公司,并由此改变现有产业。大学已经被证明是世界范围内下一波发展和经济增长的海床。您还可以使用设计自动化软件在数学模型级别工作,并按下按钮生成可工作的实现,而无需编码。所以,所有的东西都在这里结合在一起来扩展控制工程的范围并放大我们在这个房间里对世界的影响。
现在,只是争议,我有一些呼吁采取行动。我以为我会对一些想法对你有所特殊。所以,我这里有几个想法。使用像Arduino等低成本硬件为您的课程添加项目。组织学生设计竞赛。成为一名制造商。在云中构建您自己的IOT应用程序。这并不难。将高级算法应用于真正的硬件,并创造新的东西并启动公司。每个人都似乎正在这样做。 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.
因此,这些行动都是由技术巨大的动机。它们还是采用模型的设计工具专门用于加速的动作。因此,我们从Punch Cards进行了很长途的计算机辅助控制系统设计。谢谢你的倾听。
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