hankelsv

Вычисление сингулярных значений Ханкеля для стабильной/нестабильной или непрерывной/дискретной системы

Синтаксис

[sv_stab,sv_unstab] = hankelsv(G,ErrorType,style)
hankelsv(G)
hankelsv(G,ErrorType,style)

Описание

[sv_stab,sv_unstab] = hankelsv(G,ErrorType,style) возвращает вектор-столбец SV_STAB содержащие сингулярные значения Ханкеля стабильной части G и SV_UNSTAB противостойкой части (если она существует). Hankel SV антистабельной части ss(a,b,c,d) вычисляется внутренне через ss(-a,-b,c,d). Дискретная модель преобразуется в непрерывную посредством билинейного преобразования.

hankelsv(G) без выходных аргументов рисует гистограмму сингулярных значений Ханкеля, таких как следующее:

Чтобы сгенерировать штриховой график с заданным типом ошибки и стилем, используйте hankelsv(G,ErrorType,style). Эта таблица описывает необязательные входные параметры для hankelsvd.

Аргумент

Значение

Описание

ERRORTYPE

'add'

'mult'

'ncf'

Регулярные Hankel SV of G

Hankel SV фазы матрицы

Hankel SV общих факторов

STYLE

'abs'

'log'

Абсолютное значение

шкала логарифма

Алгоритмы

Если ErrorType = 'add', затем hankelsv реализует численно устойчивый метод квадратного корня для вычисления сингулярных значений Ханкеля [1]. Его алгоритм идет следующим образом:

Учитывая стабильную модель G, с грамматиками управляемости и наблюдаемости P и Q, вычислите SVD P и Q:

[Up,Sp,Vp] = svd(P);
[Uq,Sq,Vq] = svd(Q);

Затем образуйте квадратные корни граммиан:

Lr = Up*diag(sqrt(diag(Sp)));
Lo = Uq*diag(sqrt(diag(Sq)));

Сингулярные значения Ханкеля являются просто:

<reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0>

Этот метод использует преимущества робастного алгоритма SVD и обеспечивает соответствие расчетов квадратному корню точности машины.

Если ErrorType = 'mult', затем hankelsv вычисляет сингулярное значение Ханкеля матрицы фаз G [2].

Если ErrorType = 'ncf', затем hankelsv вычисляет сингулярное значение Ханкеля нормированной пары простых множителей модели [3].

Ссылки

[1] Safonov, M.G., and R.Y. Chiang, «A Schur Method for Balanced Model Reduction», IEEE Trans. on Automat. Контр., т. AC-2, № 7, июль 1989, с. 729-733.

[2] Safonov, M.G., and R.Y. Chiang, «Снижение сложности модели for Robust Control: A Schur Относительной погрешности Method», International J. of Adaptive Control and Signal Processing, Vol. 2, pp. 259-272, 1988.

[3] Vidyasagar, M., Control System System Synthesis - Подход факторизации. Лондон: The MIT Press, 1985.

См. также

| | | | |

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте