Обобщенная матрица с настраиваемыми параметрами
Обобщенные матрицы (genmat) матрицы, которые зависят от настраиваемых параметров (см. realp). Можно использовать обобщенные матрицы для исследований параметра. Можно также использовать обобщенные матрицы для создавания 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 такой 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 a genmat объект.
|
Блок проекта статического элемента управления, такой как a 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 использование настраиваемых параметров 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].