Summary
Det här arbetet beskriver ett onlineexperimentsystem som tillhandahåller visualiserade experiment, inklusive visualisering av teorier, begrepp och formler, visualisering av den experimentella processen med tredimensionella (3D) virtuella testriggar och visualisering av kontroll- och övervakningssystemet med hjälp av widgets som diagram och kameror.
Abstract
Experiment är avgörande för ingenjörsutbildningen. Detta arbete utforskar visualiserade experiment i onlinelaboratorier för undervisning och lärande och även forskning. Interaktiva och visualiserande funktioner, inklusive teoristyrd algoritmimplementering, webbaserad algoritmdesign, anpassningsbart övervakningsgränssnitt och tredimensionella (3D) virtuella testriggar diskuteras. För att illustrera funktionerna och funktionerna i de föreslagna laboratorierna ges tre exempel, inklusive första ordningens systemutforskning med hjälp av ett kretsbaserat system med elektriska element, webbaserad kontrollalgoritmdesign för virtuella experiment och fjärrexperiment. Med hjälp av användardesignade kontrollalgoritmer kan simuleringar inte bara utföras, utan realtidsexperiment kan också utföras när de utformade kontrollalgoritmerna har sammanställts i körbara kontrollalgoritmer. Det föreslagna onlinelaboratoriet ger också ett anpassningsbart övervakningsgränssnitt, med vilket användare kan anpassa sitt användargränssnitt med hjälp av medföljande widgets som textlåda, diagram, 3D och kamerawidget. Lärare kan använda systemet för onlinedemonstration i klassrummet, elever för experiment efter klassen och forskare för att verifiera kontrollstrategier.
Introduction
Laboratorier är viktig infrastruktur för forskning och utbildning. När konventionella laboratorier inte är tillgängliga och/eller tillgängliga på grund av olika orsaker, till exempel oöverkomliga inköp och underhållskostnader, säkerhetsöverväganden och kriser som coronasjukdomen 2019 (COVID-19) pandemin, kan onlinelaboratorier erbjuda alternativ1,2,3. Liksom konventionella laboratorier har betydande framsteg som interaktiva funktioner4 och anpassningsbara experiment5 uppnåtts i onlinelaboratorierna. Före och under COVID-19-pandemin tillhandahåller onlinelaboratorier experimentella tjänster till användare över hela världen6,7.
Bland onlinelaboratorier kan fjärrlaboratorier ge användarna en upplevelse som liknar praktiska experiment med stöd av fysiska testriggar och kameror8. Med utvecklingen av Internet, kommunikation, datorgrafik och renderingsteknik ger virtuella laboratorier också alternativ till konventionella laboratorier1. Effektiviteten hos fjärrlaboratorier och virtuella laboratorier för att stödja forskning och utbildning har validerats i relaterad litteratur1,9,10.
Att tillhandahålla visualiserade experiment är avgörande för onlinelaboratorier, och visualisering i onlineexperiment har blivit en trend. Olika visualiseringstekniker uppnås i onlinelaboratorier, till exempel kurvdiagram, tvådimensionella (2D) testriggar och tredimensionella (3D) testriggar11. I kontrollutbildning är många teorier, begrepp och formler dunkla att förstå; Således är visualiserade experiment avgörande för att förbättra undervisning, studentinlärning och forskning. Den involverade visualiseringen kan avslutas i följande tre kategorier: (1) Visualisera teorier, begrepp och formler med webbaserad algoritmdesign och implementering, med vilken simulering och experiment kan utföras; (2) Visualisera den experimentella processen med virtuella 3D-testriggar. (3) Visualisera kontroll och övervakning med widgetar som ett diagram och en kamerawidget.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
I detta arbete ges tre separata visualiserade exempel för att förbättra undervisning och lärande och forskning, som kan nås via Networked Control System Laboratory (NCSLab https://www.powersim.whu.edu.cn/react).
1. Exempel 1: Första ordningens system med kretsbaserat experimentprotokoll
- Få tillgång till NCSLab-systemet.
- Öppna en vanlig webbläsare och ange url-https://www.powersim.whu.edu.cn/react.
- Klicka på knappen Starta experiment till vänster på huvudsidan för att logga in på systemet. Användarnamn: whutest; lösenord: whutest.
Det här steget passar även för andra två exempel (exempel 2 och exempel 3). - Ange WHULab i listan över underlaboratorier till vänster och välj WHUtypicalLinks för experiment.
SEX undergränssnitt är utformade och implementerade för olika ändamål för att stödja simulering och realtidsexperiment. - Ange undergränssnittet Algoritmdesign .
Användaren kan välja en offentlig algoritmmodell som utformats och delats av andra behöriga användare eller skapa en ny modell. - Välj och klicka på knappen Skapa ny modell och ange det webbaserade algoritmgränssnittet. Skapa ett kretsdiagram med hjälp av de medföljande blocken, som visas i figur 1.
OBS: En annan driftsförstärkare (op-amp) (Op-Amp2 i figur 1) används för att avbryta 180° fasförskjutningen. För att säkerställa att indata, motstånd och kondensator inte kan, väljs en variabel kondensator och två variabla motstånd i BIBLIOTEKET ELEKTRISKA ELEMENT och fyra konstanta block från SOURCES-biblioteket från bibliotekspanelen på vänster sida. - Dubbelklicka på motsvarande block om du vill ange parametrar enligt tabell 1. Ange diagrammets X-axelintervall till 8 s.
OBS: Ett popup-fönster utlöses efter ett dubbelklick till blocket, som innehåller beskrivningarna av blocket och kan användas för att ställa in parametern. Ett exempel på resistorn (R3) illustreras i figur 1. - Klicka på knappen Starta simulering ; Simuleringsresultatet kommer att tillhandahållas i gränssnittet, enligt figur 1.
OBS: Det här steget passar också de två andra exemplen med andra testriggar. Simuleringsresultaten kan ge användarna information om att kontrollera det utformade kretsbaserade systemet igen för att undvika fel krets. En felaktig krets kommer dock inte att skada användarna eller systemet, så användarna behöver inte oroa sig för konsekvenserna. - Klicka på knappen Starta kompilering . Vänta tills det utformade blockdiagrammet genereras till en körbar kontrollalgoritm som kan laddas ned och köras till fjärrkontrollen som distribueras på testriggens sida för att implementera kontrollalgoritmer.
OBS: Detta steg passar också följande experiment med andra testriggar. - Utför realtidsexperiment med hjälp av den genererade kontrollalgoritmen. Klicka på knappen Begär kontroll för att ansöka om kontroll av kretssystemet.
OBS: "Begär kontroll" är systemets schemaläggningsmekanism. När en användare har beviljats kontrollprivilegiet kan användaren utföra experiment med motsvarande testrigg. Endast en användare kan uppta testriggen åt gången för fysiska testriggar, och köplaneringsmekanismen har implementerats för att schemalägga andra potentiella användare baserat på first come first served-regeln11. För virtuella testriggar kan ett stort antal användare stödjas samtidigt. 500 samtidiga användarexperiment har testats effektivt. För det kretsbaserade systemet kan 50 användare komma åt systemet åt gången. - Klicka på knappen Retur till undergränssnittet Algoritmdesign . Hitta den körbara kontrollalgoritmen under panelen Privata algoritmmodeller .
Den körbara kontrollalgoritmen finns också på panelen Min algoritm i undergränssnittet Kontrollalgoritm . - Klicka på knappen Utför ett experiment för att ladda ner den utformade styralgoritmen till en fjärrkontroll.
- Ange undergränssnittet Konfiguration och klicka på knappen Skapa ny bildskärm för att konfigurera ett övervakningsgränssnitt, som visas i bild 2. Fyra textrutor för parameterjustering och ett kurvdiagram för signalövervakning ingår.
Diagrammet till höger i bild 2 är samma diagram som det i vänster, som lades till för att visa data med knappen Paus . - Länka signaler och parametrar med de valda widgetarna.
OBS: Parameter/ Indata, Parameter/ R0, Parameter/ R1 och Parameter/ C för fyra textrutor respektive Parameter/ Ingång och Signal/Utdata för kurvdiagrammet. - Klicka på Start-knappen för att starta experimentet.
OBS: Detta steg passar också följande experiment med andra testriggar. Användare kan spara konfigurationen för framtida användning. - Ställ in ingångsspänningen på 0 V, justera kondensatorn C till 5 μF (0,000005 i figur 2) och ställ sedan in ingångsspänningen på 1 V. Den dynamiska processen för utgångsspänningen illustreras i figur 2.
- Beräkna motsvarande parametrar K och T.
OBS: Tidskonstanten kan beräknas när utgången når 63,2% av det slutliga värdet K efter t = T, vilket är 0,63212. Från figur 2 kan man se att tidslängden är 1 s, alltså T = 1, vilket överensstämmer med teorin där T = R1C = 200000 * 0,000005 = 1, och K = R1 / R0 = 200000 / 200000 = 1 (vilket motsvarar det slutliga värdet)12. Således kan första ordningens system anges som:
.
.2. Exempel 2: Interaktivt och visualiserat virtuellt experimentprotokoll
- Använd NCSLab-systemet för att utföra simulering och realtidsexperiment.
- Logga in på NCSLab-systemet. Gå in i dellaboratoriet ProcessControl och välj testriggen dualTank och ange sedan undergränssnittet Algorithm Design .
- Utforma en PID-kontrollalgoritm (Proportional-Integral-derivative) med hjälp av webbgränssnittet från NCSLab enligt stegen som beskrivs i exempel 1. Bild 3 är ett algoritmexempel för systemet med dubbla tankar.
- Dubbelklicka på PID-styrenheten och justera parametrarna för termer som proportionell (P), Integral (I) och Derivat (D). Ange P = 1,12, I = 0,008 respektive D = 6,6.
Termerna P, I och D ska justeras i kombination med simuleringsresultatet. - Klicka på knappen Starta simulering ; Simuleringsresultatet kommer att dyka upp, vilket ingår på höger sida av figur 3.
DET kan ses att kontrollprestandan är bra och kontrollalgoritmen är redo för realtidsexperiment. - Generera den körbara kontrollalgoritmen enligt de tidigare nämnda stegen.
- Ladda ned styralgoritmen till fjärrkontrollen och konfigurera ett övervakningsgränssnitt med fyra textrutor för Set_point, P, I respektive D.
- Inkludera ett diagram för övervakning av vattennivån och motsvarande Set_point. Välj en 3D-widget som kan ge alla vinklar på testriggarna och animeringar av vattennivå som är kopplade till realtidsdata.
- Klicka på Start-knappen ; Sedan aktiveras övervakningsgränssnittet enligt figur 4, vilket ger ett visualiserat virtuellt experiment.
- Ställ in Set_point från 10 cm till 5 cm och ställ sedan in I = 0,1 när höjden på vattennivån i den kontrollerade tanken når och stabiliseras vid 5 cm. Återställ börtpunkten från 5 cm till 15 cm. Det framgår av figur 4 att det sker ett överskridande.
- Justera I från 0,1 till 0,01 och återställ börtet från 15 cm till 25 cm. Det kan ses att överskridandet har eliminerats, och vattennivån kan snabbt stabiliseras vid börvärdet 25 cm.
3. Exempel 3: Forskning med protokoll för fjärr- och virtuella laboratorier
- Gör ett realtidsexperiment i NCSLab.
- Logga in på NCSLab-systemet och välj Fläkthastighetskontroll i fjärrlaboratoriet.
- Ange undergränssnittet Algoritmdesign . Dra blocken för att konstruera IMC-kontrollalgoritmdiagrammet (Internal Model Control), som visas i bild 5.
OBS: F:erna och Gm(1) och Gm-1 är utformade enligt figur 5, där den konstruerade styralgoritmen med NCSLab illustreras för att styra ett fläkthastighetskontrollsystem i ett fjärr- och virtuellt laboratorieläge. - Generera den körbara kontrollalgoritmen och använd fläkthastighetskontrollsystemet för att verifiera den utformade IMC-algoritmen.
- Konfigurera ett övervakningsgränssnitt. Länka två textrutor med två parametrar, nämligen Set_point och lambda (för λ som är filtertidskonstanten) för justering och ett realtidsdiagram med Set_point och Hastighet för övervakning. Välj 3D-modellwidgeten för fläkten och kamerawidgeten för övervakning.
- Klicka på Start-knappen för att aktivera experiment i realtid. Återställ Set_point från 2 000 varv/min till 1 500 varv/min och återställ den sedan från 1 500 varv/min till 2 500 varv/min, vilket framgår av figur 6.
OBS: Man kan dra slutsatsen att när λ = 1 kan systemet stabiliseras till en stegreferens.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Det föreslagna laboratoriesystemet har använts i flera olika lärjungar vid Wuhan University, såsom Automation, Power and Energy Engineering, Mechanical Engineering och andra universitet, till exempel Henan Agricultural University6.
Lärare/studenter/forskare ges stor flexibilitet att utforska systemet med hjälp av olika virtuella och/eller fysiska testriggar, definiera sina kontrollalgoritmer och anpassa sitt övervakningsgränssnitt. Användare på olika nivåer kan därför dra nytta av det föreslagna systemet. De visualiserade experimenten som tillhandahålls av den föreslagna metoden kan potentiellt förbättra förståelsen av teorier, begrepp och formler.
Det föreslagna systemet kan användas för olika typer av algoritmdesign (figur 1 och figur 3 är två exempel) och multifunktionella ändamål som undervisning, lärande och forskning (tre protokoll kan betraktas som tre tillämpningsexempel). Första ordningens system är ett exempel på att systemet kan tillämpas på typisk systemanalys med hjälp av kretsbaserade diagram.
Figur 3 och figur 5 visar att det föreslagna onlinelaboratoriet kan utforma enkla och komplexa kontrollalgoritmer med hjälp av de utformade blocken, verifierade genom simulering och realtidsexperiment med 3D virtuella respektive fysiska testriggar, som visas i figur 4 och figur 6.
De tre exemplen visar att det föreslagna interaktiva och visualiserade laboratoriet kan uppnå följande visualisering enligt ovan nämnda. (1) Teori, formler och schematiska diagram kan visualiseras genom webbaserad algoritmdesign och implementering, med vilken simulering och experiment kan utföras. (2) Med stöd av de virtuella 3D-testriggarna kan experimentella processer visualiseras i avsaknad av fysiska testriggar och kameror som används på testriggens anläggning. I fjärrlaboratorier kan integrationen av 3D-testriggar också gynna användarna, så att användarna kan se detaljerna i testriggarna från olika vinklar. Att kombinera virtuella 3D-testriggar med fysiska testriggar på fjärrsidan kan potentiellt förbättra användarupplevelsen. (3) Med hjälp av utvecklade widgets som ett diagram, en kamerawidget och en textruta kan övervakningen och kontrollen under den experimentella processen visualiseras.
Bild 1: Konstruktion av första ordningens system med block från ELELEMENTsbiblioteket i NCSLab. Användaren kan dra alla block från bibliotekspanelen på vänster sida och konstruera ett system genom att länka de markerade blocken korrekt. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 2: Realtidsexperiment av första ordningens system med den utformade styralgoritmen. Parametrarna kan inte och signalerna kan övervakas med de medföljande widgetarna. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 3: Webbaserad PID-styralgoritmdesign och implementering för systemet med dubbla tankar. Simuleringsresultatet ingår, vilket visar att vattennivån i den andra tanken kan styras till börvärdet 10 cm. Klicka här för att se en större version av denna siffra.
Bild 4: Experiment i realtid med systemet med dubbla tankar. Efter att ha justerat den integrerade termen från 0,1 till 0,01 återställs börtet från 15 cm till 25 cm. Man kan se att överskridandet har eliminerats. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 5: IMC-styrning av fläktens hastighetskontrollsystem. Den omvända modellen för den identifierade fläktmodellen är en felaktig överföringsfunktion (för en korrekt överföringsfunktion måste överföringsfunktionens täljare vara mindre än eller lika med nämnarens ordning), som är konstruerad med allmänna block baserade på den identifierade modellen. För att aktivera ett tunable filter är filtret också byggt med block. Lambda i figuren representerar det ömsesidiga av λ i ekvation 6 och kan enkelt finjusteras. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 6: Realtidskontroll och övervakning av fläkthastighet med hjälp av fjärrlaboratoriet för fläkthastighetskontroll i kombination med ett virtuellt 3D-fläktsystem. Det fysiska fläktsystemet finns vid Wuhan University och tillhandahåller fjärrlaboratoriumtjänster till användare över hela världen. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 7: Schematiskt diagram över första ordningens system. Första ordningens kretsdesign och implementering i NCSLab baseras på detta diagram. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 8: 3D virtuellt dubbeltanksystem i NCSLab. Syftet med styrningen är att styra vattennivån i den andra tanken till värdet av invärdet. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
Bild 9: Schematisk av den interna modellkontrollarkitekturen. Gm(er) är modellen för den verkliga växten G(er), Gm(er)-1 är den omvända modellen av Gm(er), F(er) och är filtret. F:erna, Gm(1) och Gm(erna) utgör IMC-styrenheten. Klicka här för att se en större version av den här figuren.
| Parameter | Värde |
| R0 | 200 kΩ |
| R1 | 200 kΩ |
| C | 1 μF |
| R2 | 200 kΩ |
| R3 | 200 kΩ |
| Inmatning | 1 V |
Tabell 1: Parameterkonfigurationer för första ordningens kretssystem. R2 och R3 används för att avbryta fasförskjutningen i kombination med op-amp.
Kompletterande bild 1: Simuleringsvarningsgränssnitt när en användare inte jordar en krets. Resultatet kommer att varna användarna, vilket kan hjälpa dem att kontrollera den designade kretsen igen. Klicka här för att ladda ner den här filen.
Kompletterande figur 2: Varning gränssnitt för sammanställning när en användare inte jordar en krets. Resultatet kommer att varna användarna, vilket kan hjälpa dem att kontrollera den designade kretsen igen. Klicka här för att ladda ner den här filen.
Kompletterande bild 3: Simuleringsresultat när en användare vänder kondensatorns polaritet. En vanlig kondensator i stället för variabelkondensatorn har valts för att illustrera det här exemplet. Inget varningsmeddelande visas och resultatet liknar kompletterande figur 4. Klicka här för att ladda ner den här filen.
Kompletterande figur 4: Simuleringsresultat när kondensatorns polaritet är korrekt. En vanlig kondensator i stället för variabelkondensatorn har valts för att illustrera det här exemplet. Simuleringsresultatet dyker upp för att hjälpa användarna att kontrollera kretsen. Klicka här för att ladda ner den här filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Det presenterade protokollet beskriver ett hybridlaboratoriumsystem online som integrerar fysiska testriggar för fjärrexperiment och 3D-virtuella testriggar för virtuella experiment. Flera olika blockbibliotek tillhandahålls för algoritmdesignprocessen, till exempel de elektriska elementen för kretsbaserad design. Användare från kontrollbakgrunder kan fokusera på lärande utan programmeringskunskaper. Korrekt design av en kontrollalgoritm som kan tillämpas på en lämplig testrigg bör övervägas. Det är också utmanande att konstruera en styrenhet för att garantera en bra kontrollprestanda (med tanke på kontrollprestandaindex, inklusive överskridande, avvecklingstid och stadigt fel) innan den tillämpas på den kontrollerade testriggen. Innan du sammanställer en kontrollalgoritm som kan användas för realtidsexperiment bör simulering utföras för att ta itu med potentiella problem. Styralgoritmer kan tillämpas på andra olika testriggar med hjälp av systemet när de har integrerats i det föreslagna systemet.
Bakgrund och teoretisk kunskap om de tre exemplen är följande.
För första ordningens system kan principen för första ordningens system analyseras med hjälp av kretsteori med den medföljande kretsen i figur 7. Enligt kretsteori12 kan följande två ekvationer erhållas. Från op-ampens inmatningssida är strömmen
(1)
Från op-ampens utdatasida kan ekvation 2 erhållas
(2)
var 
är impedansen hos RC:s parallellkrets.
Genom att kombinera ekvation 1 och 2 kan systemets överföringsfunktion beräknas som
(3)
där minustecknet (-) indikerar en 180° fasförskjutning av utgångsspänningen, vilket försummas i analysen i följande steg.
Beteckna K = R1/R0, T = R1C, och sedan kan systemets överföringsfunktion representeras som
(4)
För det dubbla tanksystemet illustreras det konstruerade 3D-vattentanksystemet i figur 8. Utformningen och implementeringen av en tidigare version med Flash har utforskats i W. Hu et al. under 201413. Kontrollsyftet med denna testrigg är att styra vattennivån i den andra tanken till värdet av upptingspunkten. En PID-styrenhet har använts för att styra den dubbla tanken. Teoretiskt sett kan PID uttryckas som14
(5)
där Kp, Ki, Kd är koefficienterna för P-, I- respektive D-termer.
IMC är enkelt att justera med bra spårpunktsspårningsprestanda och har använts i stor utsträckning för att styra verkliga applikationer15. IMC:s kontrollarkitektur visas i figur 9, där G(er) är den verkliga anläggningen och Gm(s) är anläggningens modell. Gm(er) erhålls vanligtvis genom systemidentifiering. Gm(s)-1 är den omvända modellen av Gm(er) och F(er) är filtret. R(er), Y(er) och E(er) är referens, utdata respektive fel. F:erna, Gm(1) och Gm(erna) utgör IMC-styrenheten. Ett standardfilter F(er)16 används i detta arbete som ekvation 6
, (6)
där λ är filtertidskonstanten och order n väljs för att säkerställa en korrekt eller halvstyre IMC-kompensator (F/er)*Gm(er)-1).
IMC-styralgoritmen har utformats och tillämpats för att styra det fysiska fläkthastighetssystemet genom beräkning, analys och korrekt design. I detta arbete representerar G/er ett fysiskt fläkthastighetskontrollsystem, vars modell Gm(s) identifieras som ett andra ordningens system
. (7)
Ordningen n för filtret F(er) är inställd på 1. För justeringsändamål representerar lambda i figur 5 det ömsesidiga av λ i ekvation 6 och kan enkelt justeras. Filtret är inställt på följande
. (8)
Webbaserad algoritmdesign gör det möjligt för användare på avancerad nivå att utforma mer komplexa algoritmer med stöd av S-function. Mer avancerade kontrollstrategier för forskning och utbildning, såsom kontrollstrategier för multiagentsystem eller nätverkade kontrollstrategier med tidsbegränsningar, övervägs dock för ytterligare uppgradering av det föreslagna laboratoriesystemet.
Det kretsbaserade systemet bygger på simulering. En av fördelarna med simulering är att användarna kan bedriva sin verksamhet fritt. De behöver inte oroa sig för konsekvenserna eftersom deras feloperation inte kommer att skada sig själva och systemet och testriggarna, särskilt i ett online-experimentsystem.
När ett kretsbaserat system har utformats ska användaren köra en simulering. I vissa fall, till exempel underlåtenhet att jorda kretsen, kommer simulerings- och kompileringsresultaten att varna användarna, vilket kan hjälpa dem att kontrollera den utformade kretsen igen (kompletterande figur 1 och kompletterande figur 2). I andra fall, till exempel om kondensatorns polaritet (kompletterande figur 3), visas inget varningsmeddelande när en användare försöker utföra en simulering eller sammanställning, vars resultat liknar resultatet för en korrekt krets som visas i kompletterande figur 4.
För närvarande är den största begränsningen av onlineexperimentsystemet att det främst kan användas för användare med en kontrollbakgrund. Det kretsbaserade systemet kan endast användas för simulering utan maskinvaruinställningar. För att täcka olika tekniska områden kan hårdvara för kretssystem som kan tillämpas på el- och elektronikteknik integreras. Fler testriggar för andra områden bör också övervägas.
Jämfört med MATLAB/Simulink krävs inte en fristående MATLAB/Simulink för varje användare med den föreslagna metoden. Dessutom är realtidsexperiment med virtuella 3D-testriggar och fysiska testriggar mer än ren simulering i det föreslagna laboratoriet. Jämfört med det MATLAB/Simulink-baserade fjärrlaboratoriet som presenteras av I. Santana et al.9 kan det föreslagna laboratoriet användas för att konstruera styrenheter och hela styrsystemet med det kretsbaserade systemet, 3D-virtuella och fysiska testriggar. Experimentmiljö (EE) erbjuder praktiska designmetoder för styrenheter med blocklybaserad visuell design för enkla experiment och en JavaScript-baserad textdesign för komplexa experiment5. Med tanke på att studenterna är mer bekanta med MATLAB/Simulink kan ett blockbaserat algoritmdesigngränssnitt som liknar MATLAB/Simulink vara ett bra alternativ för att utforma styrsystemet.
Det föreslagna systemet kan användas för undervisning, lärande och forskning för lärare, studenter och forskare. För närvarande har systemet främst använts inom kontrolltekniska discipliner. Systemet kan potentiellt tillämpas på elektro- och elektronikteknik, industriell elektronik och industriell styrning.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Författarna har inget att avslöja.
Acknowledgments
Detta arbete stöddes av National Natural Science Foundation of China under Grant 62103308, Grant 62173255, Grant 62073247 och Grant 61773144.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Fan speed control system | / | / | Made by our team |
| https://www.powersim.whu.edu.cn/react | Made by our team |
References
- De Jong, T., Linn, M. C., Zacharia, Z. C. Physical and virtual laboratories in science and engineering education. Science. 340 (6130), 305-308 (2013).
- Galan, D., et al. Safe experimentation in optical levitation of charged droplets using remote labs. Journal of Visualized Experiments:JoVE. (143), e58699 (2019).
- Heradio, R., de la Torre, L., Dormido, S. Virtual and remote labs in control education: A survey. Annual Reviews in Control. 42, 1-10 (2016).
- Lei, Z., et al. 3-D interactive control laboratory for classroom demonstration and online experimentation in engineering education. IEEE Transactions on Education. 64 (3), 276-282 (2021).
- Galan, D., Chaos, D., De La Torre, L., Aranda-Escolastico, E., Heradio, R. Customized online laboratory experiments: A general tool and its application to the Furuta inverted pendulum. IEEE Control Systems Magazine. 39 (5), 75-87 (2019).
- Lei, Z., Zhou, H., Hu, W., Liu, G. -P. Unified and flexible online experimental framework for control engineering education. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 69 (1), 835-844 (2022).
- Zaman, M. A., Neustock, L. T., Hesselink, L. iLabs as an online laboratory platform: A case study at Stanford University during the COVID-19 Pandemic. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). , 1615-1623 (2021).
- Gomes, L., Bogosyan, S.
- Santana, I., Ferre, M., Izaguirre, E., Aracil, R., Hernandez, L. Remote laboratories for education and research purposes in automatic control systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 9 (1), 547-556 (2013).
- Maiti, A., Raza, A., Kang, B. H. Teaching embedded systems and internet of things supported by multi-purpose multi-objective remote laboratories. IEEE Transactions on Learning Technologies. 14 (4), 526-539 (2021).
- Lei, Z., et al. Unified 3-D interactive human-centered system for online experimentation: Current deployment and future perspectives. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 17 (7), 4777-4787 (2021).
- Love, J.
- Hu, W., Zhou, H., Liu, Z. W., Zhong, L. Web-based 3D interactive virtual control laboratory based on NCSLab framework. International Journal of Online Engineering. 10 (6), 10-18 (2014).
- Han, J. From PID to active disturbance rejection control. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 56 (3), 900-906 (2009).
- De Keyser, R., Muresan, C. I. Internal model control: Efficient disturbance rejection for dead-time process models with validation on an active suspension system. 2020 European Control Conference (ECC). , 106-111 (2020).
- Horn, I. G., Arulandu, J. R., Gombas, C. J., VanAntwerp, J. G., Braatz, R. D. Improved filter design in internal model control. Industrial & Engineering Chemistry Research. 35 (10), 3437-3441 (1996).
