Модель объекта управления

В этом примере вы линеаризуете легкую модель самолета. Для получения дополнительной информации об этой модели см. Легкий Проект Самолета (Aerospace Blockset).

Откройте модель.

mdl = 'scdskyhogg';
open_system(mdl)
io = getlinio(mdl);
op = operpoint(mdl);

Линеаризуйте модель путем вызова linearize Многократно

В данном примере вы изменяете усиления высоты и передаете контроллеры +/-10%.

Инициализируйте усиления контроллеров, чтобы меняться в зависимости от переменных k1 рабочей области MATLAB® и k2.

open_system('scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot')
blks = {'scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot/Alt Controller';...
        'scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot/Theta Controller'};
set_param(blks{1},'Gain','0.0337283240400683*k1')
set_param(blks{2},'Gain','-261.8699347622*k2')

Варьируйтесь значения k1 и k2 и линеаризуйте модель 20 \times.

t = cputime;
for ct = 20:-1:1
    k1 = 1+(ct-10)/100;
    k2 = 1+(ct-10)/100;
    sys_forloop(:,:,ct) = linearize(mdl,op,io);
end

Просмотрите общее время, чтобы вычислить эти 20 линеаризации в секундах.

dt_for = cputime - t

dt_for =

   51.8000

Фактором, который влияет на этот раз, является общее время, которое требуется, чтобы скомпилировать и оценить маски блока и разрешить параметры рабочей области. Чтобы идентифицировать узкие места в вашей компиляции модели, используйте профилировщика MATLAB.

Линеаризуйте модель путем передачи значений параметров linearize

Передать значения параметров linearize, задайте название и значение параметра с помощью структуры.

ct = 1:20;
k1val = 1+(ct-10)/100;
k2val = 1+(ct-10)/100;

params(1).Name = 'k1';
params(1).Value = k1val;
params(2).Name = 'k2';
params(2).Value = k2val;

t = cputime;
sys_params = linearize(mdl,op,io,params);

Просмотрите общее время, чтобы вычислить эти 20 линеаризации с одним вызовом linearize команда. В этом случае модель скомпилирована только однажды при варьировании заданных параметров.

dt_params = cputime - t

dt_params =

   11.6200

Сравните результаты

В этом примере различные параметры не влияют на рабочую точку модели Simulink. Линеаризация с помощью обоих подходов эквивалентна.

bode(sys_forloop(:,:,1),sys_params(:,:,1))
legend('Linearization in FOR loop','Linearization using parameter structure')

Вычислите получившееся отношение улучшения времени.

ratio = dt_for/dt_params

ratio =

    4.4578

Закройте модель.

bdclose(mdl)