Обобщенная матрица с настраиваемыми параметрами
Обобщенные матрицы (genmat) матрицы, которые зависят от настраиваемых параметров (см. realp). Можно использовать обобщенные матрицы в исследованиях параметра. Можно также использовать обобщенные матрицы в создавании обобщенных моделей LTI (см. genss) это представляет системы управления, имеющие смесь фиксированных и настраиваемых компонентов.
Обобщенные матрицы возникают, когда вы комбинируете числовые значения со статическими блоками, такими как realp объекты. Вы создаете такие комбинации с помощью любого из арифметических операторов +, -, *, /, \, и ^. Например, если a и b настраиваемые параметры, выражение M = a + b представлен как обобщенная матрица.
Внутренняя структура данных genmat объект M отслеживает как M зависит от параметров a и b. Blocks свойство M перечисляет параметры a и b.
M =
genmat( преобразует числовой массив или настраиваемый параметр A)A в genmat объект.
|
Блок проекта статического элемента управления, такой как Если Если |
|
Структура, содержащая блоки системы управления, включенные в обобщенную модель LTI или обобщенную матрицу. Имена полей Можно изменить некоторые атрибуты этих блоков системы управления с помощью записи через точку. Например, если обобщенная модель LTI или обобщенный матричный M.Blocks.a.Value = -1; |
|
Выборка сетки для массивов моделей в виде структуры данных. Для массивов моделей, которые выведены путем выборки одной или нескольких независимых переменных, это дорожки свойства значения переменных, сопоставленные с каждой моделью в массиве. Эта информация появляется, когда вы отображаете или строите массив моделей. Используйте эту информацию, чтобы проследить результаты до независимых переменных. Установите имена полей структуры данных к именам переменных выборки. Установите значения полей к произведенным значениям переменных, сопоставленным с каждой моделью в массиве. Все переменные выборки должны быть числовыми и скаляр, оцененный, и все массивы произведенных значений должны совпадать с размерностями массива моделей. Например, предположите, что вы создаете 11 1 массив линейных моделей, sysarr.SamplingGrid = struct('time',0:10)Точно так же предположите, что вы создаете 6 9 массив моделей, [zeta,w] = ndgrid(<6 values of zeta>,<9 values of w>) M.SamplingGrid = struct('zeta',zeta,'w',w) Когда вы отображаете M M(:,:,1,1) [zeta=0.3, w=5] =
25
--------------
s^2 + 3 s + 25
M(:,:,2,1) [zeta=0.35, w=5] =
25
----------------
s^2 + 3.5 s + 25
...Для массивов моделей, сгенерированных путем линеаризации модели Simulink® в нескольких значениях параметров или рабочих точках, программное обеспечение заполняет Значение по умолчанию: |
|
Имя системы в виде вектора символов. Например, Значение по умолчанию: |
Обобщенная матрица с двумя настраиваемыми параметрами
В этом примере показано, как использовать алгебраические комбинации настраиваемых параметров, чтобы создать обобщенную матрицу:
где a и b являются настраиваемыми параметрами с начальными значениями –1 и 3, соответственно.
Создайте настраиваемые параметры с помощью realp.
a = realp('a',-1);
b = realp('b',3);Задайте обобщенную матрицу с помощью алгебраических выражений a и b.
M = [1 a+b;0 a*b]
M обобщенная матрица чей Blocks свойство содержит a и b. Начальное значение M M = [1 2;0 -3], от начальных значений a и b.
(Необязательно) Изменение начальное значение параметра a.
M.Blocks.a.Value = -3;
(Необязательно) используйте double отобразить новое значение M.
double(M)
Новое значение M M = [1 0;0 -9].