控制系统概念是跨工程学科的基础。 数学基础适用于机械、电气、化学和计算用例。 为具有不同专业的学生提供实际示例可能是一个挑战。 学生不仅要从 Z 变换以及 S变换，还要将这些知识与身体行为联系起来。
使用Moku控制系统
控制系统概念是跨工程学科的基础。 数学基础适用于机械、电气、化学和计算用例。 为具有不同专业的学生提供实际示例可能是一个挑战。 学生不仅要从 Z 变换以及 S变换，还要将这些知识与身体行为联系起来。
Moku:Go 的仪器套件可在控制系统中实现完整的实验室程序。 PID 控制器仪器提供简单的时域和频域配置，提供程序的核心。 系统识别可以使用任意波形发生器和数据记录器在时域中完成，也可以使用频率响应分析仪在频域中完成。 MATLAB 和 Python 的简单而强大的 API 集成将现实世界分别与系统识别工具箱或 SIPPY 联系起来，并在仿真和实践之间提供无缝链接。
Moku:Go 规格和功能
• 2 个 30 MHz 的模拟输入
• 2 个 20 MHz 的模拟输出
• 125 MSa/s 采样率
• 16 通道数字 I/O
• 多达 4 通道可编程电源
• 11 台集成实验室仪器
• 适用于 Python、MATLAB 和 LabVIEW
• 适用于 Windows 和 Mac
学生可以使用 MATLAB 或开源工具从白盒/灰盒/黑盒混合域系统建模开始他们的旅程。 完整的电气仿真可以补充 I/O 或状态空间模型，通过降低系统识别的复杂性来提高理解。 可以使用波形发生器和数据记录器在时域中激发和表征真实世界的系统，或者使用频率响应分析仪在频域中激发和表征真实系统。 将模型响应与现实世界的响应进行比较，可以识别出非理想情况。
通过现在对现实世界系统进行建模，可以在仿真中设计和表征控制器。 可以评估设计标准并快速更新参数。
来自真实场景的设定点轨迹可以从 Moku:Go 的数据记录器中导入并用于激发系统，使其与现实保持联系。
现在可以将使用工厂模型模拟设计的 PID 控制参数带回现实世界。 学生将很快了解到模型无法替代现实，并且可以使用 PID 控制器的内置示波器监视器和测量功能来量化预期响应和实际响应之间的差异。
闭环表征和控制参数细化都可以在时域或频域中进行，让学生以适合他们的方式建立心智模型和深入的直觉。
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