Обобщенная матрица с настраиваемыми параметрами
Обобщенные матрицы (genmat) являются матрицами, которые зависят от настраиваемых параметров (см. realp). Можно использовать обобщенные матрицы для исследований параметров. Можно также использовать обобщенные матрицы для создания обобщенных моделей LTI (см. genss), которые представляют системы управления, имеющие смесь неподвижных 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 ^. Для примера, если a и b являются настраиваемыми параметрами, выражением M = a + b представлен как обобщенная матрица.
Внутренняя структура данных genmat M объекта отслеживает, как M зависит от параметров a и b. The Blocks свойство M перечисляет параметры a и b.
M =
genmat( преобразует числовой массив или настраиваемый параметр A)A в genmat объект.
|
Статическая система 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. Для примера, если обобщенная модель LTI или обобщенная матрица M.Blocks.a.Value = -1; |
|
Сетка дискретизации для массивов моделей, заданная как структура данных. Для массивов моделей, которые получают путем выборки одной или нескольких независимых переменных, это свойство отслеживает значения переменных, сопоставленные с каждой моделью в массиве. Эта информация появляется при отображении или построении графика массива моделей. Используйте эту информацию для отслеживания результатов к независимым переменным. Установите имена полей структуры данных в имена переменных выборки. Установите значения полей к выборочным значениям переменных, сопоставленным с каждой моделью в массиве. Все переменные выборки должны быть числовыми и скалярными, а все массивы выборочных значений должны совпадать с размерностями массива моделей. Например, предположим, что вы создадите массив линейных моделей 11 на 1, sysarr.SamplingGrid = struct('time',0:10)Точно так же предположим, что вы создадите массив моделей 6 на 9, [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 линеаризацией Simulink® моделируйте в нескольких значениях параметров или рабочих точках, программное обеспечение заполняет По умолчанию: |
|
Имя системы, заданное как вектор символов. Для примера, По умолчанию: |
Обобщенная матрица с двумя настраиваемыми параметрами
Этот пример показывает, как использовать алгебраические комбинации настраиваемых параметров для создания обобщенной матрицы:
где a и b являются настраиваемыми параметрами с начальными значениями -1 и 3, соответственно.
Создайте настраиваемые параметры, используя realp.
a = realp('a',-1);
b = realp('b',3);Определите обобщенную матрицу, используя алгебраические выражения a и b.
M = [1 a+b;0 a*b]
M - обобщенная матрица, Blocks свойство содержит a и b. Начальное значение M является M = [1 2;0 -3], от начальных значений a и b.
(Необязательно) Измените начальное значение параметра a.
M.Blocks.a.Value = -3;
(Необязательно) Использовать double отображение нового значения M.
double(M)
Новое значение M является M = [1 0;0 -9].