Изучите изменение параметра путем выборки настраиваемой модели

В этом примере показано, как произвести параметрическую модель фильтра второго порядка через сетку значений параметров с помощью sampleBlock.

Считайте фильтр второго порядка представленным:

Произведите этот фильтр в различных значениях постоянного затухания $$\zeta$$ и собственная частота $${\omega }_n$$. Создайте параметрическую модель фильтра при помощи настраиваемых элементов для $$\zeta$$ и $${\omega }_n$$.

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 genss модель с двумя настраиваемыми Блоками Системы управления, realp блоки wn и zeta. Блоки wn и zeta имейте начальные значения 3 и 0.8, соответственно.

Демонстрационный F по 2 3 сетке (wn\zetaЗначения.

wnvals = [3;5];
zetavals = [0.6 0.8 1.0];
Fsample = sampleBlock(F,'wn',wnvals,'zeta',zetavals);

Здесь, sampleBlock производит модель независимо по двум $${\omega }_n$$ значения и три $$\zeta$$ значения. Таким образом, Fsample массив 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 SamplingGrid свойство массива моделей 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);

ndgrid команда производит полное 2 3 сетка (wn\zeta) комбинации. Когда вы отображаете Fsample в командном окне, значениях 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 собственной частоты и затухание постоянного через эти шесть моделей в массиве. Когда вы нажимаете на один из ответов в графике, всплывающие подсказки включают соответствующий wn и zeta значения, как задано в Fsample.SamplingGrid.

Смотрите также

sampleBlock

Похожие темы

• Модели с настраиваемыми коэффициентами