你好，每个人。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．谁在看过那部电影？因此，一些数量的人。伟大的电影，强烈推荐。绝对是一个排序工程师和计算机科学家作为一个英雄二战的。这部电影已经促使这个人的兴趣。你能认出来吗？当然，这是阿兰·图灵。影片中讲他的工作破解谜码机。作为一种侧光的，在底部的MATLAB两行代码完全执行计算的恩尼格玛密码机，其编码一样。 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。

Cleve Moler是Jim Wilkinson的初级同事。Cleve的兴趣也是矩阵计算和数值分析。在这里再次通过火炬。Cleve继续采取吉姆和他的同事所创造的算法，他创建了Linpack，以及一群人。Linpack是一个有组织的Fortran子程序集合，全部以标准格式写成，全部在Fortran中。吉姆的东西一直处于藻类和各种各样的语言。这是由团队完成的，它真的很粗鲁。如果您反转矩阵，或者您通过现在使用几乎任何软件符合数据的曲线，无论是Excel还是JavaScript在线，您都可以使用来自此库的算法。他们可能已被重新登记成许多不同的语言，但基本上，他们来自这项工作。现在，Cleve想教导他的学生在他正在教学的课堂上使用这些Fortran例程，但它不应该是一个编程类，这就是为什么他发明了MATLAB的原因，这是简单，交互式的互动访问。

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.

这是一种在现场出现的时候。因此，我是斯坦福大约1980年的研究生。我正在采取什么是Kailath的线性系统课程和斯坦福的其他一些数字控制课程，我们必须解决Ricatti方程。好吧，相信它与否，我们不得不打卡片，你知道，在1980年在斯坦福国，好吧。有迷你电脑和其他计算机，但电脑辅助控制系统设计的状态不好。

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”。

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。

这是我想捕获MATLAB的力量我最喜欢的例子。这是MATLAB代码一种解决线性二次最优控制问题的八行。在这段代码中所有变量矩阵。有一个斯坦福博士论文在1970年由伯爵馆，这是成千上万的Fortran代码行来解决这个问题，所以用MATLAB，斯坦福大学博士论文被减少到大约这八个行代码。

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.

而且有更多的麻烦。这在很多召回的情况下，在错过的航运日，以及在所有这些突然增加复杂性的行业中的各种问题中，增加了陷入困境的软件。

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还是夫妻这里。好的，所以，我认为是那里最着名的软件之一。这是第一个飞行阿丽亚娜5．以前的车辆是阿里安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他们把它搬到了阿丽亚娜5然后把它栓上。不幸的是,阿丽亚娜5有更强大的火箭，火箭的水平运动比阿里安4．而当推进器就起飞期间万向接头，以纠正一些风，处理器溢出。定点计算溢出。而当你换一个定点变量，好事不发生在你的驱动器，还好，很快自毁长城。

现在，虽然您可以写入软件以捕获，但我不认为这是一个软件缺陷，但它发生了什么，他们真的没有模拟并模拟它。提前模拟这将很容易模拟，看看这种情况会造成。它基本上是一个要求失败，并且在模拟期间可以轻松检测到。

好的，现在我将进入我演讲的第二部分，讨论基于模型的设计的兴起来帮助解决这些问题。解决工业问题的方法有两部分。第一部分是多领域系统建模。我们可以看看建模软件的发展。它始于古代的文本ODE语言。来自隆德大学的SIMNON是最早开始这一研究的人之一。然后世界转向了处理控制图的图形框图。但实际上，正确建模这些系统所需要的进化是多域系统建模。这就是我想说的。

我想看看建模域 - 我在这里松散地使用域 - 这概念需要完全建模系统，并且有六个。第一域是显而易见的：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。这使数字控制能够实现数字控制，图像处理，视频处理。第三个域是物理模型。这包括电子，机械连接，液压，流体，热量。这些模型与控制图不同，因为它们具有图线上的双向流动，并且它们使用差分代数方程模拟。这些天物理模型变得非常重要，因为现代产品的机电一体化大幅增加。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.

好吧，我想跟你一起显示所有这方面的工作，多域仿真。很多事情在那里。我们要以两倍的速度运行这一点。如果你看一下在左上角，可以看到风速增加。在右边，你可以看到叶片进入风的倾斜指令的角度，然后他们开始控制它。在右下方，可以看到转速。所以，你看它加快并最终创下每分钟15转。在顶部，你可以看到现在的俯仰角控制器，努力保持速度，任凭风吹变化。在左上角，你可以看到风向的改变，并在左下角可以看到该单元格变为点风。在右上左上，你看到的风速开始下降，因此，在右上开始控制器努力尽量保持速度。 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。

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.

我想现在谈谈行业的影响。Now, we’re actually very lucky as control engineers, because control is at the heart of important things, so if you see important things happening in the world or being built, you’re probably going to find a control engineer there and some controls going on, okay. And so, I’ve got some showcase examples of Model-Based Design, but they’re really showcase designs of the amazing part of what automatic control is.

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猎户座．美国目前没有能力将人类送入太空。猎户座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。第一个轨道猎户座试飞大约是在一年半以前。再说一次，回到我的前提，在有趣的事情的核心，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.

下面是从教授在大学刚指出，由你完成你的项目清单时，一些最优秀的学生真的是很好的方式努力，使所有的工作后被老到的控制工程师评论。

下面是这里的另一对夫妇的例子。在学生方程式德国比赛中，有来自25个国家是在八个学科竞争115队。该团队使用基于模型的设计来模拟策略，分析性能，设计实验，并实现控制器。我希望我在研究生院控制是这样的。这是ROBO-船。这是自主频道导航，图像处理，控制。同样，学生获得，显然，真正进入这些东西。要知道，这是一个重要的技术趋势。这是在慕尼黑工业大学。学生这种方案设计的飞行控制系统，但他们飞他们在一个真实的飞行模拟器，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.

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.

如果你看一下工业，你知道，在大约三到五年的时间里，发生了很多这样的事情，现在每个人都在努力实现这些趋势。但你看看工业，它是惊人的，好吧。有些初创公司正在建造垂直着陆的运载火箭，它们都是在去年左右着陆的。互联网公司也进入了航空航天领域。互联网公司进入了汽车行业。他们进入了汽车和航空设备领域。好吧。我们看到控制工程师从大公司流向新公司，他们带来了基于模型的设计方法。基于模型的设计直接针对这些公司所瞄准的快速开发和短开发周期。当然，你知道，还有成千上万的其他应用这些都是正在发生的事情的一部分。

趋势二是事情的互联网。我不打算掩盖这一点，但是当我听说我的互联网时，我总是喜欢的有趣模式。在18世纪初，你有一个很好的机会在没有离开你的村庄的情况下生活的一生，以及全球的第一个连接是运输系统。在那百年的百年，机车，轮船，火车，汽车，飞机真正连接了地球上的所有地方。下一个连接级别是人们的连接，这通过移动设备发生。这是很大程度上史蒂夫乔布斯和他的时代。最近，过去10年来，这真的很近，这就是将每个人在地球上连接。那是第二波。当然，现在大浪是将所有的东西连接到地球上。所以，我一直认为这是理解这一点的良好背景。

现在，我们在MathWorks公司，从寻找控制，以及软件和工具的角度来看，我们认为的物联网具有三个部分。智能连接设备是物联网的事。他们经常自主运行，他们将信息反馈回云，和他们做一些局部的闭环控制和数据处理。探索性分析是它被收集后洞悉数据的工具，然后你有物联网的平台，而这些都是在云中，他们收集，整理，以及将数据从设备存储。所以，基于模型的设计缺失的环节一直是物联网平台。所以，我们最近推出的物联网云计算我们称之为ThingSpeak支持基于模型的设计物联网应用。万博1manbetx这是云，它允许一个应用程序，允许您从设备收集数据。你可以对它们进行分析，你可以写MATLAB，上传MATLAB脚本，然后你就可以采取相应的行动。你能在那里发挥控制作用。因此，这意味着排序的完整的物联网连接到基于模型的设计。

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。

这些都是机器人设计竞赛的一部分。这是一个适用于乐高头脑风暴的应用程序，您可以使用Simulink块，基于模型的设计块来做边缘跟踪。万博1manbetx这些都在世界各地的设计比赛中使用。举个例子，东京的ET-Robocon。在这里的ACC，楼下的MathWorks展览将有这个竞赛的小规模版本，如果您有兴趣在几分钟内尝试设计一个控制器。

四是大势所趋，是世界重要的是应用程序的增长。现在，这里的一个思考应用的典范。第一个平台是大型机平台和过百万的应用程序的用户和上千的。在历史上的第二个主要平台是PC。这是丹尼谈到了一个。这有几十万的应用程序的数百万用户和几十。现在，世界第三的平台上。这是云计算，移动，基于浏览器的应用程序，这有几十亿的应用程序的用户和上百万。The MathWorks公司成立于第二平台大趋势，现在整个世界，每个人都在努力打造出来的第三个平台。

控件社区始终有很多不同的应用程序，具有许多不同的工具箱。在MathWorks，作为基于模型的设计的一部分，我们采取了一些步骤尝试使其更容易构建应用程序。我们在工具条上构建了一个位置，允许您轻松访问应用程序。我们改进了您设计和构建它们的方式。当然，您可以在文件交换机上创建和共享这些应用程序。我想在这里给你一个应用程序的例子，向您展示一些权力。我想要显示的示例应用程序称为控制系统调谐器，这将是为H-Infinity合成。现在，为了激励这一点，这是世界上的一张照片，作为强大的控制理论家喜欢在数学方面看到它。然而，现实世界很乱。工程师看一个屏幕并看到这样的框图，并说：“我如何使用H-Infinity调整如何调整？”

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

我要给你们看的是h -∞控制在60秒内。这是一个好的应用应该做的，不是吗?让你快速完成。所以，你要仔细观察，因为它移动得很快。但是，这里我们有一个直流电机的Simul万博1manbetxink模型，我们想要控制电机的速度。我们有一个阶跃响应目标和一个循环形状目标。好了，开始吧。这是模型。这是我们要调优的两个块。我们上去运行这个模拟。 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.

现在，这种结构H-Infinity的方法最近或最近使用的是最近使用的罗塞塔航天器。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，测试机动证实了实现更好的性能。这继续执行一些制动演习，在彗星周围进入轨道，并且它们有一个探头，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。

这篇文章：他们实际上试图降落罗塞塔轨道飞行器今年9月在彗星上。我把"陆地"加上引号，因为，你知道，它可能真的会撞上彗星，但因为轨道不是那么快，引力不是那么强，他们认为它可能会幸存下来，他们希望在它坠毁后能得到一些其他的遥测技术。所以，我们都应该在9月份看看情况如何。

第五:数据分析。机器学习和大数据是广泛的大趋势，但看看它们如何被使用和应用于控制系统是特别有趣的。这是澳大利亚一家叫做BuildingIQ的公司的例子，他们使用MATLAB来开发自适应的加热控制系统实际上，我应该说是基于模型的设计为办公楼开发了自适应的加热和冷却系统。你们知道，我这里有一些建筑物使用的传统控制。他们会特别考虑居住者的舒适度。他们将研究能源价格和需求反应的使用时间，以及天气因素。然后他们会在云上运行一个优化程序来帮助执行所有这些控制。所以，他们用旧的方式移动它们，一个设定值每天改变两次，用所有的控制，一个自适应的设定值。这使得成本降低了25%。再说一次，这是一家刚起步的小公司把软件放到东西里，想办法做这些事情。

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，仅仅是有争议的，我必须采取行动的一些电话。我以为我会很具体的一些想法给你。所以，我有几个想法在这里。一个项目添加到您的课程使用低成本的硬件Arduino的像什么。组织学生设计竞赛。成为制造商。建立在云端上的物联网应用。这并不难。应用先进的算法，真正的硬件和发明新的东西，并开始一个公司。似乎每个人都在做它。 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。