Этот пример показывает, как выбрать параметрическую модель фильтра второго порядка через сетку значений параметров с помощью sampleBlock
.
Считайте фильтр второго порядка представленным:
Выберите этот фильтр в переменных значениях постоянного затухания и собственная частота . Создайте параметрическую модель фильтра при помощи настраиваемых элементов для и .
wn = realp('wn',3); zeta = realp('zeta',0.8); F = tf(wn^2,[1 2*zeta*wn wn^2])
F = Generalized continuous-time state-space model with 1 outputs, 1 inputs, 2 states, and the following blocks: wn: Scalar parameter, 5 occurrences. zeta: Scalar parameter, 1 occurrences. Type "ss(F)" to see the current value, "get(F)" to see all properties, and "F.Blocks" to interact with the blocks.
F
является моделью genss
с двумя настраиваемыми Блоками Системы управления, realp
блокирует wn
и zeta
. Блоки wn
и zeta
имеют начальные значения 3 и 0.8, соответственно.
Демонстрационный F
по 2 3 сетке (wn
, zeta
) значения.
wnvals = [3;5]; zetavals = [0.6 0.8 1.0]; Fsample = sampleBlock(F,'wn',wnvals,'zeta',zetavals);
Здесь, sampleBlock
выбирает модель независимо по двум значения и три значения. Таким образом Fsample
является массивом 2х3 моделей в пространстве состояний. Каждая запись в массиве является моделью в пространстве состояний, которая представляет F
, оцененный при соответствии (wn
, zeta
) пара. Например, Fsample(:,:,2,3)
имеет wn
= 5 и zeta
= 1.0.
Установите свойство SamplingGrid
образцового массива помочь отслеживать, которых набор значений параметров соответствует который запись в массиве. Для этого создайте сетку значений параметров, которая совпадает с размерностями массива. Затем присвойте эти значения Fsample.SamplingGrid
в структуре с названиями параметра.
[wngrid,zetagrid] = ndgrid(wnvals,zetavals); Fsample.SamplingGrid = struct('wn',wngrid,'zeta',zetagrid);
Команда ndgrid
производит полное 2 3 сетка (wn
, zeta
) комбинации. Когда вы отображаете Fsample
в командном окне, значения параметров в Fsample.SamplingGrid
отображены наряду с каждой передаточной функцией в массиве. Информация о параметре также доступна, в ответ строит. Например, исследуйте переходной процесс Fsample
.
stepplot(Fsample)
Переходные процессы показывают изменение в собственной частоте и затухание постоянного через эти шесть моделей в массиве. Когда вы нажимаете на один из ответов в графике, всплывающие подсказки включают соответствующий wn
и значения zeta
, как задано в Fsample.SamplingGrid
.