Преобразуйте неявное линейное соотношение в явное отношение вход-выход
B = imp2exp(A,yidx,uidx,'min')B с таким количеством состояний, как A. Используйте этот синтаксис при A(:,yidx) имеет правильный обратный сигнал. Эта опция игнорируется для разреженных моделей, потому что она обычно уничтожает разреженность. Для ss, genss и uss модели, B по умолчанию возвращается в неявной форме. Использовать isproper или ss(sys,'explicit') для извлечения явной модели при необходимости.
Рассмотрим два неопределенных ограничения двигателя/генератора среди 4 переменных , а именно . Найдите неопределенную матрицу 2 на 2 B так что .
R = ureal('R',1,'Percentage',[-10 40]); K = ureal('K',2e-3,'Percentage',[-30 30]); A = [1 -R 0 -K;0 -K 1 0]; Yidx = [1 3]; Uidx = [4 2]; B = imp2exp(A,Yidx,Uidx)
B =
Uncertain matrix with 2 rows and 2 columns.
The uncertainty consists of the following blocks:
K: Uncertain real, nominal = 0.002, variability = [-30,30]%, 2 occurrences
R: Uncertain real, nominal = 1, variability = [-10,40]%, 1 occurrences
Type "B.NominalValue" to see the nominal value, "get(B)" to see all properties, and "B.Uncertainty" to interact with the uncertain elements.
Рассмотрим стандартное одноконтурное соединение обратной связи контроллера C и неопределенный объект P, описывается уравнениями e = r-y; u = Ce; f = d+u; y = Pf.
P = tf([1],[1 0]); C = tf([2*.707*1 1^2],[1 0]); A = [1 -1 0 0 0 -1;0 -C 1 0 0 0;0 0 -1 -1 1 0;0 0 0 0 -P 1]; OutputIndex = [6;3;2;5]; % [y;u;e;f] InputIndex = [1;4]; % [r;d] Sys = imp2exp(A,OutputIndex,InputIndex); Sys.InputName = {'r';'d'}; Sys.OutputName = {'y';'u';'e';'f'};
pole(Sys)
ans = 16×1 complex
-0.7070 + 0.7072i
-0.7070 - 0.7072i
-0.7070 + 0.7072i
-0.7070 - 0.7072i
-0.7070 + 0.7072i
-0.7070 - 0.7072i
-0.7070 + 0.7072i
-0.7070 - 0.7072i
-0.7070 + 0.7072i
-0.7070 - 0.7072i
⋮
stepplot(Sys)
