sparssdata

Доступ к данным моделям разреженного пространства состояний первого порядка

    Описание

    пример

    [A,B,C,D,E] = sparssdata(sys) возвращает A, B, C, D, E матрицы разреженной модели пространства состояний sys. Если sys не является sparss модель, она сначала преобразуется в sparss форма модели.

    Когда у вашей системы есть внутренние задержки, sparssdata возвращает матрицы для pade(sys,0), который включает циклы обратной связи вокруг внутренних задержек и модель сохранена в форме дифференциального алгебраического уравнения (ДАУ) для сохранения разреженности. В результате размер матриц A и E обычно больше, чем порядок sys.

    пример

    [A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys) также возвращает значение шага расчета ts.

    пример

    ___ = sparssdata(sys,J1,...,JN) извлекает данные для J1,...,JN запись в массиве моделей sys.

    Примеры

    свернуть все

    В данном примере рассмотрим sparseFOData.mat который содержит sparss в непрерывном времени модели sys1.

    Загрузите модель sys1 в рабочую область и использовать sparssdata для извлечения разреженных матриц.

    load('sparseFOData.mat','sys1');
    size(sys1)
    Sparse state-space model with 1 outputs, 2 inputs, and 199 states.
    
    [A,B,C,D,E] = sparssdata(sys1);

    Матрицы возвращаются как массивы разреженных двойных чисел.

    В данном примере рассмотрим sparseFOData.mat который содержит дискретное время sparss модели sys2.

    Загрузите модель sys2 в рабочую область и использовать sparssdata для извлечения разреженных матриц.

    load('sparseFOData.mat','sys2');
    size(sys2)
    Sparse state-space model with 1 outputs, 1 inputs, and 235 states.
    
    [A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys2);

    Матрицы возвращаются как массивы разреженных двойных чисел.

    В данном примере извлеките разреженные матрицы для определенной разреженной модели пространства состояний первого порядка, содержащейся в массиве 3x1 разреженных моделей первого порядка sys3.

    Загрузите данные и извлечите разреженные матрицы второй модели в массиве.

    load('sparseFOData.mat','sys3');
    size(sys3)
    1x3 array of sparse state-space models.
    Each model has 1 outputs, 3 inputs, and 671 states.
    
    [A,B,C,D,E] = sparssdata(sys3,1,2);

    Входные параметры

    свернуть все

    Динамическая система, заданная как модель динамической системы SISO или MIMO, или массив моделей динамической системы SISO или MIMO. Динамические системы, которые вы можете использовать, включают в себя числовые модели LTI в непрерывном времени или дискретном времени, такие как sparss, mechss, tf, ss и zpk модели.

    Если sys не является sparss модель, она сначала преобразуется в разреженную форму первого порядка с помощью sparss. Для получения дополнительной информации о формате разреженных данных моделей пространства состояний первого порядка, см. sparss страница с описанием.

    Индексы моделей в массиве, к данным которых вы хотите получить доступ, заданные как положительное целое число. Вы можете предоставить столько индексов, сколько измерения массива в sys. Для примера, если sys является массивом 4 на 5 разреженных моделей, следующая команда обращается к данным для входа (2,3) в массив.

    [A,B,C,D,E] = sparssdata(sys,2,3);

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Матрица состояний, возвращенная как Nx-by- Nx разреженная матрица, где, Nx количество состояний.

    Матрица ввода в состояние, возвращенная как Nx-by- Nu разреженная матрица, где Nx количество состояний и Nu - количество входов.

    Матрица состояние-выход, возвращенная как Ny-by- Nx разреженная матрица, где Nx количество состояний и Ny - количество выходов.

    Матрица ввода-вывода, возвращенная как Ny-by- Nu разреженная матрица, где Ny количество выходов и Nu - количество входов. D называется также как статическая матрица усиления, которая представляет отношение выхода к входу в установившемся условии.

    Большая матрица, возвращается как Nx-by- Nx разреженная матрица. E - тот же размер, что и A.

    Шаг расчета, возвращенный в виде скаляра.

    Введенный в R2020b
    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте