提取工作点附近的离散时间线性状态空间模型
argout
= dlinmod ('sys
',Ts
)argout
= dlinmod ('sys
',Ts
,x
,u
)argout
= dlinmod ('sys
',Ts
,x
,u
,帕拉
, v5)argout
= dlinmod (' sy
',Ts
,x
,u
,帕拉
,爱视宝
,upert
, v5)
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Simulink的名称金宝app®从中提取线性模型的系统。 |
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状态( x = 金宝appSimulink.BlockDiagram.getInitialState ('sys”); 然后,您可以通过编辑来更改该结构中的操作点值 如果状态包含不同的数据类型(例如, |
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离散时间线性化模型的采样时间 |
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调用在MATLAB之前创建的扰动算法的可选参数®5.3。调用这个可选参数等同于调用 |
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一个包含三个元素的可选参数的向量:
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摄动值用于对模型的所有状态和输入进行摄动。默认值为 Xpert = para(1) + 1e-3*para(1)*abs(x) 的模型引用时模型块,则必须使用Simulink结构格式指定金宝app 爱视宝= Sim金宝appulink.BlockDiagram.getInitialState ('sys”); 然后,您可以通过编辑来更改该结构中的扰动值 扰动输入参数仅在调用在MATLAB 5.3之前创建的扰动算法时可用,或者通过调用 |
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linmod 和dlinmod 两者都返回线性化系统的传递函数和MATLAB数据结构表示,这取决于你如何指定方程的输出(左手边)。使用linmod 作为一个例子:
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dlinmod
通过将模型中的每个块分别线性化,计算一个离散时间系统的线性状态空间模型。
linmod
从描述为Simulink模型的常微分方程系统获得线性模型。金宝app在Simulink块图中使用import和Outport块表示输入和金宝app输出。
默认算法对大多数块使用预编程的解析块雅可比矩阵,这应该导致比块输入和状态的数值扰动更精确的线性化。有预编解析雅可比矩阵的块列表在金宝app仿真软件控制设计™文档以及关于线性化的逐块分析算法的讨论。
默认算法还允许对问题块进行特殊处理,例如运输延迟和量化器.有关更多信息和选项,请参阅这些块的掩码对话框。
这个函数dlinmod
可以线性化离散,多速率,混合连续和离散系统在任何给定的采样时间。使用相同的调用语法dlinmod
至于linmod
,但是插入用于执行线性化的示例时间作为第二个参数。例如,
(广告、Bd、Cd, Dd) = dlinmod ('sys', t, x, u);
在采样时间产生一个离散状态空间模型Ts
由状态向量给出的工作点x
和输入向量u
.为了得到离散系统的连续模型近似,集合Ts
来0
.
对于由线性、多速率、离散和连续块组成的系统,dlinmod
在转换采样时间产生具有相同频率和时间响应的线性模型(对于恒定的输入)Ts
,前提是
Ts
是系统中所有采样次数的整数倍。
系统稳定。
对于不满足第一个条件的系统,线性化一般为时变系统,不能用[一个,B,C,D状态空间模型dlinmod
的回报。
计算线性化矩阵的特征值广告
提供系统稳定性的指示。系统是稳定的,如果t > 0
特征值在单位圆内,由这个表述决定
所有(abs (eig(广告)))< 1
同样地,系统是稳定的t = 0
特征值在左半平面,由这个表述决定
所有(真实(eig(广告)))< 0
当系统不稳定且采样时间不是其他采样时间的整数倍时,dlinmod
生产广告
和双相障碍
矩阵,可以是复杂的。的特征值广告
然而,在这种情况下,矩阵仍然提供了良好的稳定性指示。
您可以使用dlinmod
将系统的采样次数转换为其他值,或将线性离散系统转换为连续系统,或将线性离散系统转换为连续系统。
缺省情况下,系统时间为0。对于依赖于时间的系统,可以设置这个变量帕拉
为两元素向量,其中第二个元素用于设置的值t
得到线性模型。
保持了状态从非线性模型到线性模型的顺序。对于Si金宝appmulink系统,可以使用以下方法获得包含与每个状态相关联的块名称的字符向量变量
(大小、x0 xstring) =sys
在哪里xstring
是由字符串组成的向量我属性关联的块名称我
th状态。在图上输入和输出按顺序编号。
对于单输入多输出系统,可以使用该程序转换为传递函数形式ss2tf
或以零极形式使用ss2zp
.您还可以使用以下方法将线性化的模型转换为LTI对象党卫军
.此函数生成状态空间形式的LTI对象,可以使用以下方法将其进一步转换为传递函数或零极增益形式特遣部队
或zpk
.
的默认算法linmod
和dlinmod
处理传输延迟块,用Pade近似替换块的线性化。为“v5”
算法,线性化一个包含导数或传输延迟块的模型可能是麻烦的。有关更多信息,请参见线性化模型.