Сгенерируйте массив настраиваемых genss
модели. Для этого сначала создайте массив моделей объекта управления путем изменения параметров в передаточной функции второго порядка. Затем соедините полученный массив моделей объекта управления с настраиваемым элементом контроллера.
M =
3x3 array of generalized continuous-time state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, 3 states, and the following blocks:
C: Tunable PID controller, 1 occurrences.
Type "ss(M)" to see the current value, "get(M)" to see all properties, and "M.Blocks" to interact with the blocks.
Предположим, что вы хотите настроить коэффициент усиления ПИД-регулятора для всех моделей в M
, но что комбинации параметров (zeta,w) = (0.66,1.0)
и (zeta,w) = (0.75,1.5)
не происходит в вашей физической системе. Аннулируйте эти модели так, чтобы они не способствовали какой-либо настройке или анализу массива моделей. Эти модели являются первой и последней моделями в массиве 3 на 3 с линейными индексами 1 и 9.
Mout =
3x3 array of generalized continuous-time state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, between 0 and 3 states, and between 0 and 1 blocks.
Type "ss(Mout)" to see the current value, "get(Mout)" to see all properties, and "Mout.Blocks" to interact with the blocks.
Отображение указывает, что модели в Mout
имеют 0-3 состояния и 0-1 блока. Модели 0-состояния, 0-блока являются пустыми записями в Mout
. Например, исследуйте первую запись и подтвердите, что это NaN
статический коэффициент усиления.
Вместо использования линейных индексов для задания моделей, которые будут аннулированы, можно использовать логический массив.
Подтвердите, что первая и последняя модели в Mout1
являются NaN
.