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1 次スパース状態空間モデル データにアクセスする
R2020b 以降
[A,B,C,D,E] = sparssdata(sys)
[A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys)
___ = sparssdata(sys,J1,...,JN)
例
[A,B,C,D,E] = sparssdata(sys) は、スパース状態空間モデル sys の A、B、C、D、E 行列を返します。sys が sparss モデルでない場合、最初に sparss モデル形式に変換されます。
A
B
C
D
E
sys
sparss
システムに内部遅延がある場合、sparssdata は pade(sys,0) の行列を返します。これには、内部遅延のフィードバック ループが伴い、スパース性を維持するためにモデルは微分代数方程式 (DAE) 形式で保持されます。その結果、行列 A および E のサイズは通常、sys の次数よりも大きくなります。
sparssdata
pade(sys,0)
[A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys) はサンプル時間 ts も返します。
ts
___ = sparssdata(sys,J1,...,JN) は、モデル配列 sys の J1,...,JN エントリのデータを抽出します。
J1,...,JN
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この例では、連続時間 sparss モデル sys1 を含む sparseFOData.mat について考えます。
sys1
sparseFOData.mat
モデル sys1 をワークスペースに読み込み、sparssdata を使用してスパース行列を抽出します。
load('sparseFOData.mat','sys1'); size(sys1)
Sparse state-space model with 1 outputs, 2 inputs, and 199 states.
[A,B,C,D,E] = sparssdata(sys1);
行列は、double のスパース配列として返されます。
この例では、離散時間 sparss モデル sys2 を含む sparseFOData.mat について考えます。
sys2
モデル sys2 をワークスペースに読み込み、sparssdata を使用してスパース行列を抽出します。
load('sparseFOData.mat','sys2'); size(sys2)
Sparse state-space model with 1 outputs, 1 inputs, and 235 states.
[A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys2);
この例では、スパース 1 次モデル sys3 の 3 行 1 列の配列に含まれる特定のスパース 1 次状態空間モデルのスパース行列を抽出します。
sys3
データを読み込み、配列内の 2 番目のモデルのスパース行列を抽出します。
load('sparseFOData.mat','sys3'); size(sys3)
1x3 array of sparse state-space models. Each model has 1 outputs, 3 inputs, and 671 states.
[A,B,C,D,E] = sparssdata(sys3,1,2);
動的システム。SISO または MIMO 動的システム モデル、あるいは SISO または MIMO 動的システム モデルの配列として指定します。使用できる動的システムには、sparss、mechss、tf、ss、zpk モデルなどの連続時間または離散時間の数値 LTI モデルが含まれます。
mechss
tf
ss
zpk
sys が sparss モデルでない場合、最初に sparss を使用して 1 次スパース形式に変換されます。1 次状態空間モデルのデータ形式の詳細については、sparss のリファレンス ページを参照してください。
アクセスするデータをもつ配列内のモデルインデックス。正の整数として指定します。sys における配列の次元数と同じ数のインデックスを指定できます。たとえば、sys がスパース モデルの 4 行 5 列の配列である場合、次のコマンドは配列のエントリ (2,3) のデータにアクセスします。
[A,B,C,D,E] = sparssdata(sys,2,3);
Nx
状態行列。Nx 行 Nx 列のスパース行列として返されます。ここで Nx は状態の数です。
Nu
入力から状態への行列。Nx 行 Nu 列のスパース行列として返されます。ここで Nx は状態の数、Nu は入力の数です。
Ny
状態から出力への行列。Ny 行 Nx 列のスパース行列として返されます。ここで Nx は状態の数、Ny は出力の数です。
入力から出力への行列。Ny 行 Nu 列のスパース行列として返されます。ここで Ny は出力の数、Nu は入力の数です。D は静的ゲイン行列とも呼ばれ、定常状態の条件下での入力に対する出力の比率を表します。
質量行列。Nx 行 Nx 列のスパース行列として返されます。E は A と同じサイズです。
サンプル時間。スカラーとして返されます。
R2020b で導入
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