lncf

Оставленный нормировал взаимно-простую факторизацию

Описание

пример

fact = lncf(sys) вычисляет левую нормированную взаимно-простую факторизацию модели sys динамической системы. Факторизацией дают:

sys=Ml1Nl,MlMl*+NlNl*=I.

Здесь, Ml* обозначает сопряженный из Ml (см. ctranspose).. Возвращенная модель fact минимальная реализация пространства состояний устойчивой системы [Ml, Nl]. Эта факторизация используется в других нормированных взаимно-простых факторных расчетах, таких как снижение сложности модели (ncfmr) и синтез контроллера (ncfsyn).

пример

[fact,Ml,Nl] = lncf(sys) также возвращает взаимно-простые факторы Ml и Nl.

Примеры

свернуть все

Вычислите левую нормированную взаимно-простую факторизацию системы SISO.

sys = zpk([1 -1+2i -1-2i],[-1 2+1i 2-1i],1);
[fact,Ml,Nl] = lncf(sys);

Исследуйте исходную систему и ее факторы.

sys
sys =
 
  (s-1) (s^2 + 2s + 5)
  --------------------
  (s+1) (s^2 - 4s + 5)
 
Continuous-time zero/pole/gain model.
zpk(Ml)
ans =
 
  0.70711 (s+1) (s^2 - 4s + 5)
  ----------------------------
    (s+1) (s^2 + 3.162s + 5)
 
Continuous-time zero/pole/gain model.
zpk(Nl)
ans =
 
  0.70711 (s-1) (s^2 + 2s + 5)
  ----------------------------
    (s+1) (s^2 + 3.162s + 5)
 
Continuous-time zero/pole/gain model.

Числители факторов Ml и Nl знаменатель и числитель sys, соответственно. Таким образом, sys = Ml\Nl. lncf выбирает знаменатели факторов, таким образом что система [Ml(jω),Nl(jω)] единичный вектор на всех частотах. Чтобы подтвердить что свойство факторизации, исследуйте сингулярные значения fact, который является устойчивой минимальной реализацией [Ml(jω),Nl(jω)].

sigma(fact)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line. This object represents fact.

В небольшой числовой ошибке, сингулярном значении fact 1 (0 дБ) на всех частотах.

Вычислите левую нормированную взаимно-простую факторизацию модели в пространстве состояний, которая имеет два выходных параметров, два входных параметров и три состояния.

rng(0); % for reproducibility
sys = rss(3,2,2);
[fact,Ml,Nl] = lncf(sys);

fact устойчивая минимальная реализация факторизации, данной [Ml,Nl].

isstable(fact)
ans = logical
   1

Другое свойство fact та его частотная характеристика F (jω), ортогональная матрица на всех частотах (F (jω)’F (jω) = I). Подтвердите это свойство путем исследования сингулярных значений fact. В небольшой числовой ошибке сингулярные значения равняются 1 (0 дБ) на всех частотах.

sigma(fact)

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. This object represents fact.

Подтвердите, что факторы удовлетворяют sys = Ml\Nl путем исследования сингулярных значений обоих.

sigma(sys,'b-',Ml\Nl,'r--')

Figure contains an axes. The axes contains 4 objects of type line. These objects represent sys, untitled1.

Входные параметры

свернуть все

Введите систему, чтобы разложить на множители в виде модели динамической системы, такой как пространство состояний (ss) модель. Если sys обобщенная модель в пространстве состояний с неопределенными или настраиваемыми блоками системы управления, затем функция использует номинальную стоимость или текущее значение тех элементов. sys не может быть frd модель или модель с задержками.

Выходные аргументы

свернуть все

Минимальная реализация [Ml,Nl], возвращенный как модель в пространстве состояний. fact устойчиво, и его частотная характеристика является ортогональной матрицей на всех частотах. Если sys имеет p выходные параметры и m входные параметры, затем fact имеет p выходные параметры и m+p входные параметры. fact имеет то же количество состояний как sys.

Оставленные взаимно-простые факторы sys, возвращенный как модели в пространстве состояний. Если sys имеет p выходные параметры и m входные параметры, затем:

  • Ml имеет p выходные параметры и p входные параметры.

  • Nl имеет p выходные параметры и m входные параметры.

Оба фактора имеют то же количество состояний как sys и тот же A и C матрицы как fact.

Советы

  • fact минимальная реализация [Ml,Nl]. Если необходимо использовать [Ml,Nl] или [Ml,Nl]' в расчете лучше использовать fact чем конкатенировать факторы самостоятельно. Такая ручная конкатенация приводит к дополнительным (неминимальным) состояниям, которые могут привести к уменьшенной числовой точности.

Смотрите также

| |

Введенный в R2019a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте