getSensitivity

Функция чувствительности в заданной точке с помощью slLinearizer или slTuner интерфейс

свернуть все на странице

Синтаксис

linsys = getSensitivity(s,pt)
linsys = getSensitivity(s,pt,temp_opening)
linsys = getSensitivity(___,mdl_index)
[linsys,info] = getSensitivity(___)

Описание

пример

linsys = getSensitivity(s,pt) возвращает функцию чувствительности в заданной аналитической точке для модели, сопоставленной с slLinearizer или slTuner интерфейсы.

Программное обеспечение осуществляет все постоянные открытия, заданные для s когда это вычисляет linsys. Если вы сконфигурировали любой s.Parameters, или s.OperatingPoints, или оба, getSensitivity выполняет несколько линеаризации и возвращает массив функций чувствительности.

пример

linsys = getSensitivity(s,pt,temp_opening) считает дополнительным, временным, открытия в точке заданный temp_opening. Используйте открытие, например, чтобы вычислить функцию чувствительности внутреннего цикла, с открытым внешним контуром.

пример

linsys = getSensitivity(___,mdl_index) возвращает подмножество пакетных результатов линеаризации. mdl_index задает индекс линеаризации интереса, в дополнение к любому из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

Используйте этот синтаксис для эффективной линеаризации, когда это необходимо, чтобы получить функцию чувствительности только для подмножества пакетных результатов линеаризации.

пример

[linsys,info] = getSensitivity(___) возвращает дополнительную информацию о линеаризации.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Для ex_scd_simple_fdbk модель, получите чувствительность во входе объекта, u.

Откройте ex_scd_simple_fdbk модель.

mdl = 'ex_scd_simple_fdbk';
open_system(mdl);

В этой модели:

$$\begin{array}{l}
K(s) = {K_p} = 3\\
G(s) = \frac{1}{{s + 5}}.
\end{array}$$

Создайте slLinearizer интерфейс для модели.

sllin = slLinearizer(mdl);

Получить чувствительность во входе объекта, u, добавьте u как аналитическая точка к sllin.

addPoint(sllin,'u');

Получите чувствительность во входе объекта, u.

sys = getSensitivity(sllin,'u');
tf(sys)

ans =
 
  From input "u" to output "u":
  s + 5
  -----
  s + 8
 
Continuous-time transfer function.

Программное обеспечение использует вход линеаризации, du, и линеаризация выход u вычислить sys.

sys передаточная функция от du к u, который равен$(I+KG)^{-1}$.

Открыть скрипт

Для scdcascade модель, получите чувствительность внутреннего цикла при выходе G2, с открытым внешним контуром.

Откройте scdcascade модель.

mdl = 'scdcascade';
open_system(mdl)

Создайте slLinearizer интерфейс для модели.

sllin = slLinearizer(mdl);

Вычислить чувствительность при выходе G2, используйте y2 предупредите как аналитическая точка. Чтобы устранить эффекты внешнего контура, повредите внешний контур в y1m. Добавьте обе этих точки в sllin.

addPoint(sllin,{'y2','y1m'});

Получите чувствительность в y2 с открытым внешним контуром.

sys = getSensitivity(sllin,'y2','y1m');

Здесь, 'y1m', третий входной параметр, задает временное открытие внешнего контура.

Открыть скрипт

Предположим, что вы обрабатываете в пакетном режиме, линеаризуют scdcascade модель для нескольких передаточных функций. Для большей части линеаризации вы варьируетесь пропорциональное (Kp2) и интегральная составляющая (Ki2) из C2 контроллер в 10%-й области значений. В данном примере получите чувствительность при выходе G2, с открытым внешним контуром, для максимальных значений Kp2 и Ki2.

Откройте scdcascade модель.

mdl = 'scdcascade';
open_system(mdl)

Создайте slLinearizer интерфейс для модели.

sllin = slLinearizer(mdl);

Варьируйтесь пропорциональное (Kp2) и интегральная составляющая (Ki2) из C2 контроллер в 10%-й области значений.

Kp2_range = linspace(0.9*Kp2,1.1*Kp2,3);
Ki2_range = linspace(0.9*Ki2,1.1*Ki2,5);

[Kp2_grid,Ki2_grid] = ndgrid(Kp2_range,Ki2_range);

params(1).Name = 'Kp2';
params(1).Value = Kp2_grid;

params(2).Name = 'Ki2';
params(2).Value = Ki2_grid;

sllin.Parameters = params;

Вычислить чувствительность при выходе G2, используйте y2 предупредите как аналитическая точка. Чтобы устранить эффекты внешнего контура, повредите внешний контур в y1m. Добавьте обе этих точки в sllin когда анализ указывает.

addPoint(sllin,{'y2','y1m'});

Определите индекс для максимальных значений Ki2 и Kp2.

mdl_index = params(1).Value == max(Kp2_range) & params(2).Value == max(Ki2_range);

Получите чувствительность при выходе G2 для заданной комбинации параметра.

sys = getSensitivity(sllin,'y2','y1m',mdl_index);
Открыть скрипт

Открытая модель Simulink.

mdl = 'watertank';
open_system(mdl)

Создайте набор опции линеаризации и установите StoreOffsets опция.

opt = linearizeOptions('StoreOffsets',true);

Создайте slLinearizer интерфейс.

sllin = slLinearizer(mdl,opt);

Добавьте аналитическую точку в выходном порту бака.

addPoint(sllin,'watertank/Water-Tank System');

Вычислите функцию чувствительности в аналитической точке и получите соответствующие смещения линеаризации.

[sys,info] = getSensitivity(sllin,'watertank/Water-Tank System');

Просмотрите смещения.

info.Offsets

ans = 

  struct with fields:

             x: [2x1 double]
            dx: [2x1 double]
             u: 1
             y: 1
     StateName: {2x1 cell}
     InputName: {'watertank/Water-Tank System'}
    OutputName: {'watertank/Water-Tank System'}
            Ts: 0

Входные параметры

свернуть все

Интерфейс к модели Simulink в виде любого slLinearizer взаимодействуйте через интерфейс или slTuner интерфейс.

Аналитическая точка сигнализирует об имени в виде:

  • Вектор символов или строка — Аналитическая точка сигнализируют об имени.

    Чтобы определить имя сигнала, сопоставленное с аналитической точкой, введите s. Программное обеспечение отображает содержимое s в MATLAB® командное окно, включая анализ указывают имена сигнала, имена блока и номера портов. Предположим, что аналитическая точка не имеет имени сигнала, но только имени блока и номера порта. Можно задать pt как имя блока. Использовать точку не в списке анализа указывает для s, сначала добавьте использование точки addPoint.

    Можно задать pt как исключительно соответствующий фрагмент полного имени сигнала или имени блока. Предположим, что полным именем сигнала аналитической точки является 'LoadTorque'. Можно задать pt как 'Torque' настолько же долго как 'Torque' не фрагмент имени сигнала ни для какой другой аналитической точки s.

    Например, pt = 'y1m'.

  • Массив ячеек из символьных векторов или массив строк — Задают несколько аналитических имен точки. Например, pt = {'y1m','y2m'}.

Вычислить linsys, программное обеспечение добавляет вход линеаризации, сопровождаемый линеаризацией выход в pt.

Рассмотрите следующую модель:

Задайте pt как 'u':

Программное обеспечение вычисляет linsys как передаточная функция от du к u.

Если вы задаете pt как несколько сигналов, например, pt = {'u','y'}, программное обеспечение добавляет вход линеаризации, сопровождаемый линеаризацией выход в каждой точке.

du и dy входные параметры линеаризации, и, u и y линеаризация выходные параметры. Программное обеспечение вычисляет linsys когда передаточная функция MIMO с передаточной функцией от каждого входа линеаризации до каждой линеаризации выводится.

Временное вводное имя сигнала в виде:

  • Вектор символов или строка — Аналитическая точка сигнализируют об имени.

    temp_opening должен задать аналитическую точку, которая находится в списке аналитических точек для s. Чтобы определить имя сигнала, сопоставленное с аналитической точкой, введите s. Программное обеспечение отображает содержимое s в окне команды MATLAB, включая анализ указывают имена сигнала, имена блока и номера портов. Предположим, что аналитическая точка не имеет имени сигнала, но только имени блока и номера порта. Можно задать temp_opening как имя блока. Использовать точку не в списке анализа указывает для s, сначала добавьте использование точки addPoint.

    Можно задать temp_opening как исключительно соответствующий фрагмент полного имени сигнала или имени блока. Предположим, что полным именем сигнала аналитической точки является 'LoadTorque'. Можно задать temp_opening как 'Torque' настолько же долго как 'Torque' не фрагмент имени сигнала ни для какой другой аналитической точки s.

    Например, temp_opening = 'y1m'.

  • Массив ячеек из символьных векторов или массив строк — Задают несколько аналитических имен точки. Например, temp_opening = {'y1m','y2m'}.

Индексируйте для линеаризации интереса в виде:

  • Массив логических значений — индекс Логического массива линеаризации интереса. Предположим, что вы варьируетесь два параметра, par1 и par2, и хочу извлечь линеаризацию для комбинации par1 > 0.5 и par2 <= 5Использование:

    params = s.Parameters;
mdl_index = params(1).Value>0.5 & params(2).Value <= 5;

    Выражение params(1).Value>0.5 & params(2).Value<5 использует логическую индексацию и возвращает логический массив. Этот логический массив одного размера с params(1).Value и params(2).Value. Каждая запись содержит логическую оценку выражения для соответствующих записей в params(1).Value и params(2).Value.

  • Вектор из положительных целых чисел — Линейный индекс линеаризации интереса. Предположим, что вы варьируетесь два параметра, par1 и par2, и хочу извлечь линеаризацию для комбинации par1 > 0.5 и par2 <= 5Использование:

    params = s.Parameters;
mdl_index = find(params(1).Value>0.5 & params(2).Value <= 5);

    Выражение params(1).Value>0.5 & params(2).Value<5 возвращает логический массив. find возвращает линейный индекс каждой истинной записи в логическом массиве

Выходные аргументы

свернуть все

Функция чувствительности, возвращенная как описано в следующем:

  • Если вы не сконфигурировали s.Parameters и s.OperatingPoints, программное обеспечение вычисляет linsys использование значений параметра модели по умолчанию. Программное обеспечение использует начальные условия модели в качестве рабочей точки линеаризации. linsys возвращен как модель в пространстве состояний.

  • Если вы сконфигурировали s.Parameters только, программное обеспечение вычисляет линеаризацию для каждого узла решетки параметра. linsys возвращен как массив модели в пространстве состояний одного размера с сеткой параметра.

  • Если вы сконфигурировали s.OperatingPoints только, программное обеспечение вычисляет линеаризацию для каждой заданной рабочей точки. linsys возвращен как массив модели в пространстве состояний одного размера с s.OperatingPoints.

  • Если вы сконфигурировали s.Parameters и заданный s.OperatingPoints как одна рабочая точка, программное обеспечение вычисляет линеаризацию для каждого узла решетки параметра. Программное обеспечение использует заданную рабочую точку в качестве рабочей точки линеаризации. linsys возвращен как массив модели в пространстве состояний одного размера с сеткой параметра.

  • Если вы сконфигурировали s.Parameters и заданный s.OperatingPoints когда несколько рабочих точек возражают, программное обеспечение вычисляет линеаризацию для каждого узла решетки параметра. Программное обеспечение требует того s.OperatingPoints одного размера с сеткой параметра, заданной s.Parameters. Программное обеспечение вычисляет каждую линеаризацию с помощью соответствующих рабочих точек и узлов решетки параметра. linsys возвращен как массив модели в пространстве состояний одного размера с сеткой параметра.

  • Если вы сконфигурировали s.Parameters и заданный s.OperatingPoints как несколько раз снимка состояния симуляции, программное обеспечение симулирует и линеаризует модель в течение каждого раза снимка состояния и комбинации узла решетки параметра. Предположим, что вы задаете сетку параметра размера p и N создайте снимки времена. linsys возвращен как массив модели в пространстве состояний размера N- p.

Для большинства моделей, linsys возвращен как ss возразите или массив ss объекты. Однако, если ваша модель содержит один из следующих блоков в пути к линеаризации, заданном pt, затем linsys возвращает заданный тип модели в пространстве состояний.

Блокlinsys Ввод
Блокируйтесь с заменой, заданной как a genss возразите или настраиваемый объект моделиgenss
Блокируйтесь с заменой, заданной как неопределенная модель, такой как ussuss (Robust Control Toolbox)
Блок Sparse Second Ordermechss
Descriptor State-Space блок, сконфигурированный, чтобы линеаризовать к разреженной моделиsparss

Информация о линеаризации, возвращенная как структура со следующими полями:

Смещения линеаризации, возвращенные как [] если s.Options.StoreOffsets false. В противном случае, Offsets возвращен как одно из следующего:

  • Если linsys одна модель в пространстве состояний, затем Offsets структура.

  • Если linsys массив моделей в пространстве состояний, затем Offsets массив структур с теми же размерностями как linsys.

Каждая структура смещения имеет следующие поля:

Поле Описание
xСмещения состояния использовали для линеаризации, возвращенной как вектор-столбец длины nx, где nx является количеством состояний в linsys.
yВыведите смещения, используемые для линеаризации, возвращенной как вектор-столбец длины ny, где ny является количеством выходных параметров в linsys.
uВведите смещения, используемые для линеаризации, возвращенной как вектор-столбец длины nu, где nu является количеством входных параметров в linsys.
dxПроизводные смещения для непрерывных систем времени или обновленные значения состояния для систем дискретного времени, возвращенных как вектор-столбец длины nx.
StateNameИмена состояния, возвращенные как массив ячеек, который содержит элементы nx, которые совпадают с именами в linsys.StateName.
InputNameВведите имена, возвращенные как массив ячеек, который содержит элементы nu, которые совпадают с именами в linsys.InputName.
OutputNameВыведите имена, возвращенные как массив ячеек, который содержит элементы ny, которые совпадают с именами в linsys.OutputName.
TsШаг расчета линеаризованной системы, возвращенной как скаляр, который совпадает с шагом расчета в linsys.Ts. Для систем непрерывного времени, Ts 0.

Если Offsets массив структур, можно сконфигурировать блок LPV System с помощью смещений. Для этого сначала преобразуйте их в использование требуемого формата getOffsetsForLPV. Для примера смотрите, что Аппроксимированное Нелинейное Поведение Использует Массив Систем LTI.

Информация о диагностике линеаризации, возвращенная как [] если s.Options.StoreAdvisor false. В противном случае, Advisor возвращен как одно из следующего:

  • Если linsys одна модель в пространстве состояний, Advisor LinearizationAdvisor объект.

  • Если linsys массив моделей в пространстве состояний, Advisor массив LinearizationAdvisor объекты с теми же размерностями как linsys.

LinearizationAdvisor объекты хранят информацию диагностики линеаризации для линеаризовавших блоков индивидуума. Для примера поиска и устранения неисправностей результатов линеаризации с помощью LinearizationAdvisor возразите, смотрите Результаты Линеаризации Поиска и устранения неисправностей в Командной строке.

Больше о

свернуть все

Функция чувствительности

sensitivity function, также упомянутый просто как sensitivity, измеряется, насколько чувствительный сигнал к добавленному воздействию. Чувствительность является мерой с обратной связью. Обратная связь уменьшает чувствительность в диапазоне частот, где коэффициент усиления разомкнутого контура больше 1.

Вычислить чувствительность в аналитической точке, x, программное обеспечение вводит сигнал воздействия, dx, в точке. Затем программное обеспечение вычисляет передаточную функцию из dx к x, который равен функции чувствительности в x.

Аналитическая точка в модели SimulinkКак getSensitivity Интерпретирует аналитическую точкуФункция чувствительности

Передаточная функция от dx к x

Например, рассмотрите следующую модель, где вы вычисляете функцию чувствительности в u:

Здесь, программное обеспечение вводит сигнал воздействия (du) в u. Чувствительность в u, Su, передаточная функция от du к u. Программное обеспечение вычисляет Su можно следующим образом:

u=du−KGu→(I+KG)u=du→u=(I+KG)−1du∴Su=(I+KG)−1

Здесь, I является единичной матрицей одного размера с K G.

Точно так же вычислить чувствительность в y, программное обеспечение вводит сигнал воздействия (dy) в y. Программное обеспечение вычисляет функцию чувствительности как передаточную функцию от dy к y. Эта передаточная функция равна (I +GK)-1, где I является единичной матрицей одного размера с G K.

Программное обеспечение не изменяет модель Simulink, когда это вычисляет передаточную функцию чувствительности.

Аналитическая точка

Analysis points, используемый slLinearizer и slTuner интерфейсы, идентифицируйте местоположения в модели, которые важны для линейного анализа и настройки системы управления. Вы используете аналитические точки в качестве входных параметров к командам линеаризации, такой как getIOTransfer, getLoopTransfer, getSensitivity, и getCompSensitivity. Как входные параметры к командам линеаризации, аналитические точки могут задать любой разомкнутый контур или передаточную функцию с обратной связью в модели. Можно также использовать аналитические точки, чтобы задать конструктивные требования при настройке систем управления с помощью команд такой как systune.

Location относится к определенному выходному порту блока в модели или к элементу шины в таком выходном порту. Для удобства можно использовать имя сигнала, который происходит из этого порта, чтобы относиться к аналитической точке.

Можно добавить, что анализ указывает на slLinearizer или slTuner интерфейсы, когда вы создаете интерфейс. Например:

s = slLinearizer('scdcascade',{'u1','y1'});

В качестве альтернативы можно использовать addPoint команда.

Просмотреть все аналитические точки s, введите s в командной строке, чтобы отобразить интерфейсное содержимое. Для каждой аналитической точки s, отображение включает имя блока и номер порта и имя сигнала, который происходит в этой точке. Можно также программно получить список всего аналитического использования точек getPoints.

Для получения дополнительной информации о том, как можно использовать аналитические точки, смотрите представляющего интерес Марка Сигнэлса для Анализа и проектирования Системы управления и представляющего интерес Марка Сигнэлса для Пакетной Линеаризации.

Постоянные открытия

Permanent openings, используемый slLinearizer и slTuner интерфейсы, идентифицируйте местоположения в модели, где программное обеспечение повреждает поток сигналов. Программное обеспечение осуществляет эти открытия для линеаризации и настройку. Используйте постоянные открытия, чтобы изолировать определенный компонент модели. Предположим, что у вас есть крупномасштабная модель, получая динамику самолета, и вы хотите выполнить линейный анализ корпуса только. Можно использовать постоянные открытия, чтобы исключить все другие компоненты модели. Другой пример - когда вы расположили каскадом циклы в своей модели, и вы хотите анализировать определенный цикл.

Location относится к определенному выходному порту блока в модели. Для удобства можно использовать имя сигнала, который происходит из этого порта, чтобы относиться к открытию.

Можно добавить постоянные открытия в slLinearizer или slTuner интерфейсы, когда вы создаете интерфейс или при помощи addOpening команда. Чтобы удалить местоположение из списка постоянных открытий, используйте removeOpening команда.

Просмотреть все открытия s, введите s в командной строке, чтобы отобразить интерфейсное содержимое. Для каждого постоянного открытия s, отображение включает имя блока и номер порта и имя сигнала, который происходит в этом местоположении. Можно также программно получить список всего постоянного использования открытий цикла getOpenings.

Смотрите также

| | | | | |

Темы

Введенный в R2013b

Документация Simulink Control Design

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте