Массив моделей с одним изменением параметра

В этом примере показано, как создать одномерный массив передаточных функций с помощью stack команда. Один параметр передаточной функции варьируется от модели до модели в массиве. Можно использовать такой массив, чтобы исследовать эффект изменения параметра на модели, такой что касается анализа чувствительности.

Создайте массив передаточных функций, представляющих следующий фильтр lowpass в трех значениях частоты спада, a.

F(s)=as+a.

Создайте модели передаточной функции, представляющие фильтр с частотой спада в = 3, 5, и 7.

F1 = tf(3,[1 3]);
F2 = tf(5,[1 5]);
F3 = tf(7,[1 7]);

Используйте stack команда, чтобы создать массив.

Farray = stack(1,F1,F2,F3);

Первый аргумент к stack задает измерение массива вдоль который stack создает массив. Остающиеся аргументы задают модели, чтобы расположить по тому измерению. Таким образом, Farray массив 3 на 1 передаточных функций.

Конкатенация моделей с командами конкатенации MATLAB® массивов, вместо с stack, создает мультивход, мультивыходные модели (MIMO), а не массивы моделей. Например:

G = [F1;F2;F3];

создает модель передаточной функции с тремя выходами, с одним входом, не массив 3 на 1.

При работе с массивом моделей, который представляет изменения параметра, можно сопоставить соответствующее значение параметров с каждой записью в массиве. Установите SamplingGrid свойство к структуре данных, которая содержит имя параметра и произведенных значений параметров, соответствующих с каждой моделью в массиве. Это присвоение помогает вам отслеживать, которых модель соответствует который значение параметров.

Farray.SamplingGrid = struct('alpha',[3 5 7]);
Farray
Farray(:,:,1,1) [alpha=3] =
 
    3
  -----
  s + 3
 

Farray(:,:,2,1) [alpha=5] =
 
    5
  -----
  s + 5
 

Farray(:,:,3,1) [alpha=7] =
 
    7
  -----
  s + 7
 
3x1 array of continuous-time transfer functions.

Значения параметров в Farray. SamplingGrid отображены наряду с каждой передаточной функцией в массиве.

Постройте частотную характеристику массива, чтобы исследовать эффект изменения параметра на поведении фильтра.

bodeplot(Farray)

Когда вы используете аналитические команды, такие как bodeplot на массиве моделей получившийся график показывает ответ каждой модели в массиве. Поэтому вы видите область значений ответов, которая следует из изменения параметра.

Смотрите также

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте