nblocks

一般化 LTI モデルまたは一般化行列に含まれる制御設計ブロックの数

構文

N = nblocks(M)

説明

N = nblocks(M) は、一般化 LTI モデルまたは一般化行列 M に含まれる制御設計ブロックの数を返します。

例

2 次フィルター モデルにある制御設計ブロックの数

1. 2 次フィルターの調整可能な (パラメトリック) モデルを作成します。

   $$F\left(s\right)=\frac{{\omega }_n^2}{s^2+2\zeta {\omega }_n+{\omega }_n^2},$$

   ここで、減衰 ζ と固有振動数 ω_n は調整可能なパラメーターです。

   wn = realp('wn',3);
   zeta = realp('zeta',0.8);
   F = tf(wn^2,[1 2*zeta*wn wn^2]);

   F は、2 つの調整可能な制御設計ブロックである、wn と zeta という realp ブロックをもつ genss モデルです。ブロック wn および zeta には、それぞれ 3 および 0.8 の初期値があります。

2. nblocks を使用してモデルの調整可能なブロックの数を調べます。

   nblocks(F)

   このコマンドは次の結果を返します。

   ans =
   
        6

   F には 2 つの調整可能なパラメーターがありますが、パラメーター wn は 5 回出現します。そのうち 2 回は分子、3 回は分母です。

3. F を書き直して wn の出現を少なくします。

   2 次フィルター伝達関数は、次のように表現できます。

   $$F\left(s\right)=\frac{1}{{\left(\frac{s}{{\omega }_n}\right)}^2+2\zeta \left(\frac{s}{{\omega }_n}\right)+1}.$$

   次の式を使用して調整可能なフィルターを作成します。

   F = tf(1,[(1/wn)^2 2*zeta*(1/wn) 1])

4. 新しいフィルター モデルで調整可能なブロックの数を調べます。

   nblocks(F)

   このコマンドは次の結果を返します。

   ans =
   
        4

   新しい定式化では、調整可能なパラメーター wn の発生は 3 回だけです。モデルでブロックの出現数を減らすことによって、モデルを含む計算回数のパフォーマンスを向上できます。ただし、出現数はモデルの調整やパラメーター調査のためのサンプリングの結果には影響しません。

入力引数

M — 一般化 LTI モデルまたは一般化行列

genss オブジェクト | genfrd オブジェクト | genmat オブジェクト | 配列

一般化行列または一般化モデル。一般化 LTI モデル (genss オブジェクトまたは genfrd オブジェクト)、一般化行列 (genmat オブジェクト)、あるいはそのようなオブジェクトの配列として指定します。

出力引数

N — 制御設計ブロックの数

整数 | 整数配列

M に含まれる制御設計ブロックの数。M が単一のモデルである場合は整数、M がモデル配列である場合は整数配列として返されます。

M がモデル配列である場合、N は M と同じ次元の配列になります。N のそれぞれのエントリが、対応する M のエントリの制御設計ブロックの数になります。

M または M の要素に 1 つのブロックが複数回現れる場合、N が出現の合計数を反映します。

バージョン履歴

R2011a で導入

参考

genss | genfrd | genmat | getValue

トピック

• 制御設計ブロック
• 一般化行列
• 一般化 LTI モデルと不確かな LTI モデル