Во многих приложениях полезно рассматривать наборы нескольких объектов модели. Например, можно хотеть рассмотреть модель с параметром, который изменяется в области значений значений, таких как
sys1 = tf(1, [1 1 1]); sys2 = tf(1, [1 1 2]); sys3 = tf(1, [1 1 3]);
и так далее. Массивы моделей - удобный способ хранения и анализа такого набора. Массивы моделей являются наборами нескольких линейных моделей, хранящихся как элементы в одном MATLAB® массив.
Для всех моделей, собранных в одном массиве моделей, следующие атрибуты должны быть одинаковыми:
Количество входов и выходов
Шага расчета Ts
Единица модуля TimeUnit
Использования массивов моделей включают:
Представление и анализ чувствительности к изменениям параметра
Валидация проектирования контроллера по нескольким модели объекта управления
Представление линейных моделей, возникающих из-за линеаризации нелинейной системы в нескольких рабочих точках
Хранение моделей, полученных из нескольких экспериментов по системе идентификации, примененных к одному объекту
Используя массивы моделей, можно применить почти все основные операции модели, которые работают с отдельными объектами модели, к целым наборам моделей сразу. Функции работают с моделью массивов по модели, что позволяет вам манипулировать всем набором моделей векторизованным способом. Можно также использовать функции анализа, такие как bode
, nyquist
, и step
чтобы массивы моделей анализировать несколько моделей одновременно. Доступ к отдельным моделям в наборы можно получить через индексацию массива MATLAB.
Чтобы визуализировать концепцию массива моделей, рассмотрите набор из пяти моделей передаточной функции, показанных ниже. В этом примере каждая модель имеет два входа и два выхода. Они отличаются изменениями параметров в отдельных компонентах модели.
Так же, как можно собрать набор матриц два на два в многомерном массиве, можно собрать этот набор пяти моделей передаточной функции как список в массиве моделей под одним именем переменной, скажем sys
. Каждый элемент массива моделей является единичным объектом модели.
Следующий рисунок показывает, как индексация выбирает модели из одномерного массива моделей. Рисунок показывает массив 1 на 5 sysa
2-входных, 2-выходных передаточных функций.
Следующий рисунок показывает выбор моделей из двумерного массива моделей m2d
.