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®和模拟万博1manbetx®,显示基于模型的设计是如何塑造今天的技术突破,并期待正在向前行驶的工程师和科学家在多年的大趋势。
录音时间:2016年7月5日
大家好。欢迎来到波士顿。这是一个适用于控制工程师的时光。随着当今的技术趋势,世界上有更多的事情来控制。几乎任何你可以梦想的东西都可以建立这些天,这完全放大了我们在房间里,控制工程师可以使世界的影响。
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。
这就是MATLAB的起源。一年半前有一部电影叫模仿游戏.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.
这是机械计算器的图片,即提出帮助创建以破解谜团代码。不是一台电脑。它缺少可编程性和存储等一些关键元素。
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可计算序列。“真正壮观。你知道,当我看到这个时,就像第一次看到Magna Carta一样,好吗?我的意思是,这真的是我们今天在计算中所做的一切,并且在这篇论文中,这是在这篇上少数段落。
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一名初级同事。吉姆还对矩阵计算和构建计算机感兴趣,火炬从图灵传递给了吉姆·威尔金森。吉姆领导了一个项目,成功地构建了一个扩展版的ACE,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。
So, I suppose that if you’ve collaborated with Cleve Moler, or perhaps just used MATLAB, this means you in the room have two degrees of separation from Alan Turing, back through these matrix calculations, with matrix calculations being some of the reasons why computers were invented in the first place. So, it was really a straight heritage here.
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年前后的技术创新趋势:个人电脑;芯片中内置的浮点数学;交互式软件取代了穿孔卡片和Fortran;C和Unix;窗口系统。1984年,MathWorks成立。在这些技术的基础上,我们引入了一个针对PC、Mac和Unix的新版本的MATLAB,并添加了来自控制和信号处理的“黄金方程”。
其结果是在廉价的个人电脑上使用交互式工程数学,这是控制和信号处理的“黄金方程式”,任何人都可以轻松使用。这是第一本小册子的图片,1984年我们在PC上介绍了MATLAB。
这是我最喜欢的一个例子我认为它体现了MATLAB的强大。这是八行MATLAB代码,解决了线性二次最优控制问题。这段代码中的所有变量都是矩阵。在1970年,厄尔·霍尔在斯坦福大学的博士论文中写了数千行Fortran代码来解决这个问题,而在MATLAB中,斯坦福大学的博士论文缩减到了大约这八行代码。
从1984年到今天,发生了一件非常奇妙的事情:这张表显示了标准PC的规格,就像丹尼在1984年早些时候所说的那样。今天就在这里。性能的提高确实令人吃惊。丹尼,我想你还没意识到这里的变化。看看这个:60000倍的内存;100000倍大的磁盘存储空间。在表的末尾,FLOPS代表每秒的浮点运算。这是MATLAB中矩阵乘法的速度和每秒运算量。自1984年以来,它从17千次翻牌增长到500亿次。这比第一台个人电脑快了300万倍。现在,这一惊人的增长已经改变了我的业务,这是制作计算机辅助控制系统设计软件。它使更大规模的设计、分析和建模成为可能,只需您在桌面上触手可及。
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,在这种转变期间,在那段时间内,行业出现了麻烦。并谈谈这一点,我想当时谈谈传统的发展过程。传统的开发过程包括要求,规格,设计,实现和测试。通常,单独设计软件算法,机械和电气部件。传统的开发过程通过在此时间间隔内发生的软件复杂性的增长迅速遇到问题。问题从阶段之间存在的墙壁开始。在纸上写的内容之间总是有差距以及使用行业正在使用的这个旧过程的设计。单独的组件设计导致这些设计流之间的墙壁,直到集成和测试在最后将它们拉到一起。还有更多:要求文件难以分析。纸张规格是不精确的,几乎总是超出日期。 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。
所以,麻烦,更麻烦,然后大麻烦。我想到了少女飞行阿丽亚娜5作为旧做事方式的标志。我要给大家看一段视频。有多少人看过这部电影的录像阿丽亚娜5还是夫妇在这里。好了,所以,我认为这是最有名的软件故障之一在那里。这是在第一次飞行阿丽亚娜5.前面的车辆一直是阿里安4.在升降后15秒内,这就是发生的事情。好吧,作为一个控制工程师,你不想看到这一点。好的,这是5亿美元的失败。这里发生了什么,他们采取了控制系统,硬件和软件阿里安4他们搬到它交给阿丽亚娜5并用螺栓固定在一起。不幸的是,这阿丽亚娜5有更强大的火箭,火箭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,我想向你展示一下所有这些工作的例子。这个例子,好的,这是一个风力涡轮机农场的图片,我将向您展示一个风力涡轮机的多群模型。所以,这是一款风力涡轮机的多群模型。这是刀片。这是在一个单元中,它是握住刀片的一切的隔室。这是塔。我们甚至在这里有电网的模型。这是音高控制器,偏航控制器和主控制器。这是风的模型,这是对系统的输入。让我们打开,然后是一个牢房。 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,你可以看到叶片进入风中的俯仰指令的角度,然后他们开始控制它。在右下角,您可以看到转子速度。所以,你看到它加速,最终达到15转/分。在顶部,您可以看到俯仰控制器现在正在工作,以保持速度,尽管风的变化。在左上角,您可以看到风正在改变,在左下角,您可以看到单元正在改变以指向风。在右上角和左上角,您可以看到风速开始下降,因此右上角的控制器开始努力工作以保持速度。最终,它放弃了,开始刹车,让叶片随风摆动。所以,那里发生了很多事情。你们知道,你们可能没见过多域的东西。这是有目的地构建的,有一大堆域同时工作,以演示这个概念。大多数人使用其中的一个子集,但这是所有这些工作的一个例子。
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。
行业困难的第二部分是一个过程创新。传统的瀑布过程被我们称之为模型的设计的新过程所取代。在基于模型的设计中,模型是规范。它是可执行的。它会导致明确的规范,您可以立即开始验证和测试开发。你不要等到最终。设计迭代地精制。这允许您进行快速设计探索。你可以尽早尝试很多不同的想法。您可以在构建之前优化设计,并再次,您可以在早期找到缺陷。 Here’s one of the huge stages of Model-Based Design. 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。
这是我几年前在马萨诸塞州开第一辆雪佛兰沃蓝达的照片。通用Volt的动力系统由电力驱动单元,锂离子电池,发电机和许多控制策略组成。这句话来自通用汽车的开发团队,强调了电池、电力驱动和引擎之间的相互依存关系,这对整体设计非常重要。这是通用汽车公司自己的幻灯片讲的是他们如何扩大基于模型的设计。在建造他们的汽车时,他们有数百万块的模型。他们每六周释放一次。他们有成百上千的工程师分布在世界各地。所以,这种类型的设计,你知道,规模相当大。
但小公司也可以使用它。特斯拉也在汽车行业,他们在没有实体原型的情况下模拟了数百种动力系统配置。这里引用了一位工程师的话,它表明基于模型的设计是可行的。它能让一个小公司在没有资源的情况下制造一辆汽车。
航空航天总是一个寻找展示案例的有趣地方。联合罢工战士是下一代美国军用飞机计划。这是一个短暂的起飞和垂直着陆飞机。你可以看一下背部的喷嘴。你可以看到这一点。在飞行员后面,有一个风扇直接下降。主要设计是几年前完成的,但第一架航空母舰测试是去年。这是一个令人难以置信的控制问题。这是一个所谓的六程度的自由控制问题。您正在控制XYZ坐标以及音高,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.
基于模型的设计的第二个航空航天例子是orion.美国目前没有能力将人类推向太空。orion是美国的下一个载人的宇宙飞船。更换航天飞机。它旨在携带四到六个宇航员。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。
这是另一种航空航天应用。Johns Hopkins的应用物理实验室建造了新的地平线宇宙飞船。这是基于模型的GNC设计。而这一年去年做了一只冥王星的飞行,让人类看到了冥王星的第一次在人类历史中。再次,我认为这些是控制社区的显着成功。你知道,GNC是我心中的宇宙飞船的核心,所以这些是控制这些可能的问题。
这是一个较小的应用程序。这是基于模型的神经 - 假肢在APL的设计。首先,使用ARM的虚拟模型训练控制软件。患者只是通过思考它来控制手臂。身体上的神经末梢有传感器,用于拾取大脑发送的信号。在培训控制软件后,他配备了其中一个武器。因此,这是一个双边截肢者,其生命通过传感,计算,通信和控制的融合而变化。当我第一次看到这个申请大约一年和半前,我甚至不知道这是可能的。小组在建筑控制中可以做些什么的一个例子。
我在基于模型的设计的影响的教育中有几个例子。教育中的一个地区有很大影响的是基于项目的学习和工程竞赛的整个领域。好吧,这是一个有趣的。这是电动骰子用于第四年的Capstone项目和Adelaide大学的研究。因此,这在没有控制器的情况下运行。你可以看到它基本上不稳定。它摇滚很多。你可以操纵它,但它真的很难控制它。项目中的第一步是导出运动的数学方程。第二步是设计控制系统。 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.
这是该大学教授的评论,他指出,当你完成你的项目清单时,一些最优秀的学生在完成所有这些工作后,正朝着成为经验丰富的控制工程师的方向前进。
这里还有几个例子。在德国学生方程式比赛中,来自25个国家的115支队伍在8个学科领域展开比赛。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是这样的。这是机器人船。这是自主通道导航,图像处理,控制。很明显,学生们又一次对这些事情产生了兴趣。你知道,这是一个重要的技术趋势。这里是慕尼黑大学。这个项目的学生设计飞行控制系统,然后在学校校园里的真实飞行模拟器中驾驶。男孩,这是一个很好的方式来感受你的控制增益和控制设计,但是坐在飞行模拟器中,根据你的控制系统把东西带进着陆。
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。
基于模型的设计对工业的总体影响是增加了系统中的数学和算法内容,在早期设计迭代中推动创新。我提到过的最重要的一点是消除手工编码。质量的提高——更少的缺陷,更少的召回——因为早期的验证和确认。它有助于跨规程、跨开发阶段的协作,其结果是在如何设计、实现和测试系统方面发生了巨大的变化。
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。
好吧,我的谈话最后一节,我想谈谈我们看到的一些令人惊叹的趋势,这些趋势如今非常强大。他们将影响公司和行业的结果。行业实际上是疯狂地赛车,以跟上现在的一些趋势。我也将展示一些设计工具如何发展以支持这些趋势,而且我还希望分享一些我们一直看到与这些趋势有关的令人惊叹的行业和教育应用。万博1manbetx
我想提的第一个大趋势是软件、算法和数学。我们真的参与了世界上所有软件的构建。我说的一切,是指所有的设备。设备是什么?嗯,设备就是洗衣机。这是一个冰箱。你的车是个装置。它有30到100个处理器。或是酒店的电梯。知道吗,你们在酒店的电梯里待过。 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。好吧。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。
趋势数量二是物联网。我不会痛打这一点,但有一个有趣的模式,我一直喜欢的,当我听说物联网。在19世纪初,有你住你的一生没有离开过你的村庄一个很好的机会,并在全球第一个连接是交通系统。在那种百年,机车,轮船,火车,汽车,飞机真的连地球上所有的地方。连接的下一级是人的连接,并且发生这种情况通过移动设备。这主要是史蒂夫·乔布斯和他的时代。这是真的很漂亮近日,在过去10年里,每一个人从字面上连接在这个星球上。这是第二次浪潮。而现在,当然,大波浪是将所有的东西连接在这个星球上。所以,我一直认为这是一个很好的上下文理解这一点。
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。我们现在有170个软件包,每一个都是一个工具箱,可以让你对这些设备进行编程,比如iPhone或Rasp万博1manbetxberry Pi,而不需要知道这些设备的任何信息。它只是一个您可以调用的熟悉函数库。它允许您快速连接和运行。我们看到了真正的指数增长。去年下载量超过300000次,这条曲线真实地显示了这些硬件设备的增长情况,从三、四年前几乎不存在到今天它们在世界各地的使用量。
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。
对世界来说第四个重要的大趋势是应用的增长。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,它拥有数百万用户和数以千计的应用程序。历史上第二大平台是PC。丹尼说的就是这个。拥有数亿用户和数万个应用程序。世界现在站在第三个平台上。这是云、移动、基于浏览器的应用,它拥有数十亿用户和数百万应用。MathWorks是建立在第二个平台的大趋势上的,现在整个世界和每个人都在努力构建第三个平台。
该控制社会一直有很多不同的应用程序有很多不同的工具箱。在MathWorks公司,如基于模型的设计的一部分,我们已经采取了一些措施,设法使其更容易构建应用程序。我们已经建立的工具条,可以让您轻松访问应用程序的地方。我们改进了您设计和构建它们的方式。而且,当然,你可以创建和共享的文件交换这些应用程序。我想在这里给你一个应用的例子,告诉你一些以此威力的。该示例应用我想节目叫控制系统调谐器,这是要干什么H-无穷的合成。现在,为了激励这个,这是一个世界的图片作为鲁棒控制理论希望看到它在数学方面。然而,现实世界是混乱的。工程师看起来在屏幕,看到这样的框图,并说,“到底怎么做,使用H-无穷我调?”
现在,此图表在此显示了控制中一些流行的合成方法的灵活性与易易用性,因此它的易动性与灵活性相比。显然,目标是右上角的蓝色丝带,但你可以看到现有的方法,你知道,往往落在不同的角落里,在右下角的通用优化是蛮力方法。通过Pascal Gahinet和Pierre Apkariar的一些工作,他们介绍了一个称为结构化H-Infinity合成的新概念。他们真的发明了这种新方法并在几年前发表了一篇论文。所以,这就是我想谈论的。Pascal建立了一个控制系统调谐器应用程序,它使用该固定结构化的H-Infinity环形整形算法。而这个应用程序,它会在Simulink中调整一个控制器。万博1manbetx它经历了五个不同的步骤。您可以指定要调整的块,指定目标,您可以进行综合,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航天器。这是轨道彗星67p的使命。这是在10年的旅途中,它在休眠三年后醒来,并且在该特派团遇到了问题:其中一个推进人员丧失了效率;太阳能电池板中的柔性模式不会很好地控制。因此,它们在遇到的问题之前重新调整了控制器,以便在这些问题上更好地应对,并且它们在Pierre和Pascal工作的强大控制工具箱中使用了结构化的H-Infinity。然后重新设计的控制器上传到罗塞塔在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。
这就产生了这张彗星的照片,你知道,我看着它,我说,人类以前从未见过这张照片。你知道,人类从未近距离观察过彗星。这是人类看到的第一张照片。我看着这个,我说h -∞控制的胜利?这个问题的核心是一个控制工程师,你知道,这里的h -∞直接对人类有用的重要问题做出了贡献。
这篇文章:他们实际上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。
趋势老六,是的,你知道,许多人在这个房间里正在研究,当然,机器人和自治系统。我在这里有自主紧急制动卡车的例子。这是由斯堪尼亚完成。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,他们融合雷达和摄像头的数据一起。但是,他们开始用80万亿字节的车辆记录视频和雷达数据,然后他们用机器学习开发状况检测融合算法。并在此基础上,他们会创造他们把到车辆的预测模型。下面是测试他们的防撞系统其中的一个很短的视频剪辑。现在,谁在我身后的卡车在公路上驾驶的驾驶员,我希望每一个货车送这个东西安装。
还有两个关于自主系统的小例子。Aurora Centaur正在制造一种可选驾驶员的飞机,所以你可以买一架飞机,有时你可以自己驾驶,有时它可以自动驾驶。还有,这是我最喜欢的部分:你仍然需要地面人员向飞机招手才能启动。但如果你看飞机内部,你可以看到实际上没有人坐在那里。只是个相机而已。这是飞行员可选择的飞机起飞。你可以看到操纵杆是由机械臂控制的。如果你是一名乘客,你会坐在飞机的后部,而这架飞机正在飞行。然后它被带进来着陆。所以,这是今天建立起来的,同样,一个相对小的公司能够做到这一点。 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,这只是疯狂的在那里,这是怎么回事的东西。你知道,每个月我们看到新的东西,我们惊讶于这些东西的客户应用方面。这里是一所大学的例子。也许有些人已经看到了这一点。谁见过机器人世界杯视频之类的东西?一对夫妇。好吧,这里有相当数量。好吧,机器人世界杯是一个机器人竞赛,其目标到2050年是从世界杯足球赛中击败人类足球队。而这里的TU埃因霍温队。他们在中等尺寸的分裂。 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,这是我谈到的六个趋势。这些是重要的兆元,我们都需要回应。它们非常大波浪。你知道,他们中的大多数都应该熟悉,但它们很重要。这些天对大多数公司来说,他们很重要。许多高管难以在各种行业上跟上这些东西。他们对工业很重要。它们对控件社区很重要,对于像MathWorks这样的工具供应商很重要。我们必须意识到这些,采取行动。
那么,我的谈话的关键想法?我有三个。第一个是Matlab从数值分析界中出现,真的是计算的开始。它是由Danny和他的朋友在控制社区中广泛采用的,因为它在矩阵中如此擅长,控制界有很多矩阵,具有状态空间配方。
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。
而第三个是存在的只是惊人的技术大趋势,在过去的几年中,并与来自数学设计自动化直接组合只是放大每个人在这个房间的影响,并加速在全球控制应用程序的数量。
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,为了引起争议,我有一些行动呼吁。我想我可以为你详细说明一些想法。我有几个想法。使用Arduino之类的低成本硬件,在课程中添加一个项目。组织学生设计比赛。成为一个制造商。在云中构建自己的物联网应用程序。这并不难。把先进的算法应用到真正的硬件上,发明一些新东西,然后开一家公司。似乎每个人都在这么做。 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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