Модель объекта управления

В этом примере вы линеаризуете легкую модель самолета. Для получения дополнительной информации об этой модели см. Легкий Проект Самолета (Aerospace Blockset). Используя эту модель требует программного обеспечения Aerospace Blockset™.

Откройте модель.

mdl = 'scdskyhogg';
open_system(mdl)

Извлеките вводы и выводы линеаризации из модели.

io = getlinio(mdl);

Извлеките начальную рабочую точку модели.

op = operpoint(mdl);

Линеаризуйте модель путем вызова linearize Многократно

В данном примере вы изменяете усиления высоты и передаете контроллеры в системе автопилота +/-10%.

Откройте подсистему автопилота.

open_system('scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot')

Инициализируйте усиления контроллеров, чтобы меняться в зависимости от переменных k1 рабочей области MATLAB® и k2.

blks = {'scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot/Alt Controller';...
        'scdskyhogg/Vehicle System Model/Avionics/Autopilot/Theta Controller'};
set_param(blks{1},'Gain','0.0337283240400683*k1')
set_param(blks{2},'Gain','-261.8699347622*k2')

Задайте различные значения для k1 и k2.

ct = 1:20;
k1val = 1+(ct-10)/100;
k2val = 1+(ct-10)/100;

Линеаризуйте модель для заданных значений k1 и k2 путем вызова linearize функционируйте 20 раз.

t = cputime;
for i=1:20
    k1 = k1val(i);
    k2 = k2val(i);
    sys_forloop(:,:,i) = linearize(mdl,op,io);
end

Просмотрите общее время в секундах, чтобы вычислить эти 20 линеаризации.

dt_for = cputime - t

dt_for =

   88.2400

Фактором, который влияет на этот раз, является общее время, которое требуется, чтобы скомпилировать и оценить маски блока и разрешить параметры рабочей области. Чтобы идентифицировать узкие места в вашей компиляции модели, используйте профилировщика MATLAB.

Линеаризуйте модель путем передачи значений параметров linearize

Вместо того, чтобы вызвать linearize отдельно для каждой комбинации значений параметров, можно передать значения параметров linearize в одном вызове функции.

Задайте значения параметров в структуре путем определения имени переменных рабочего пространства MATLAB и массивов значения.

params(1).Name = 'k1';
params(1).Value = k1val;
params(2).Name = 'k2';
params(2).Value = k2val;

Линеаризуйте модель.

t = cputime;
sys_params = linearize(mdl,op,io,params);

Просмотрите общее время, чтобы вычислить эти 20 линеаризации с одним вызовом linearize функция. В этом случае программное обеспечение компилирует модель однажды при варьировании заданных параметров.

dt_params = cputime - t

dt_params =

   15.6000

Сравните результаты

В этом примере различные параметры не влияют на рабочую точку модели Simulink. Линеаризация с помощью обоих подходов эквивалентна.

bode(sys_forloop(:,:,1),sys_params(:,:,1))
legend('Linearization in FOR loop','Linearization using parameter structure')

Вычислите получившееся отношение улучшения времени.

ratio = dt_for/dt_params

ratio =

    5.6564

Закройте модель.

bdclose(mdl)