这个例子展示了如何使用一个估计的线性模型来验证线性化结果。
在本例中,线性化的Simulink金宝app®模型使用的I / O模型中指定。然后,估计使用相同的工作点(模型初始条件)的模型的频率响应。最后,你比较估计响应精确线性化的结果。
线性化金宝app模型
打开模型。
SYS ='scdDCMotor';open_system(SYS)
打开线性化模型为模型。
在Simuli金宝appnk模型窗口,在应用画廊,点击线性化模型。
线性化在默认工作点和分析的I / O模型,并产生结果的波特图。
请点击预兆。线性化的工厂出现的波特图,以及线性化厂linsys1
出现在线性分析工作区。
模型估算频率响应
用于通过频率响应估计的计算模型的近似创建sinestream输入信号。在里面估计选项卡,在输入信号下拉列表中,选择Sinestream
。
根据线性化的模型初始化输入信号的频率和参数。
请点击初始化频率和参数。
在该对话框中的频率显示填充了频点。该软件自动选择频率和输入信号的参数的基础上的动态linsys1
。
在所有频率点为1。在频率显示设定输入信号的振幅,选择所有频率点。
在输入1振幅字段,然后单击好吧。新的输入信号in_sine1
出现在线性分析工作区。
估计的频率响应并绘制于线性化的系统响应的现有Bode曲线其频率响应。请点击波特图1。
检查估计结果。
波特图1现在显示了估计模型的线性模型波特响应。
对于所估计的模型的频率响应匹配的线性化模型的。
有关频率响应估计的更多信息,请参阅频率响应估计基础。
为线性化的频域的验证中,创建一个sinestream信号。通过一次分析一个正弦频率,该软件可以忽略一些非线性效应的影响。
输入信号 | 当使用 | 也可以看看 |
---|---|---|
Sinestream | 所有线性输入和输出是连续的信号。 | frest.Sinestream |
与固定的采样时间Sinestream | 的一个或多个线性化的输入和输出是在一个离散信号 | frest.createFixedTsSinestream |
您可以轻松地创建基于您的线性模型sinestream信号。该软件使用线性化模型特性准确地预测正弦曲线周期的数量在每个频率,以达到稳定状态。
在诊断的频率响应估计,则可以使用sinestream信号,以确定在每个频率的时间序列是否达到稳定状态。