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sparssdata

1 次スパース状態空間モデル データにアクセスする

    説明

    [A,B,C,D,E] = sparssdata(sys) は、スパース状態空間モデル sysABCDE 行列を返します。syssparss モデルでない場合、最初に sparss モデル形式に変換されます。

    システムに内部遅延がある場合、sparssdatapade(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。

    [A,B,C,D,E,ts] = sparssdata(sys) はサンプル時間 ts も返します。

    ___ = sparssdata(sys,J1,...,JN) は、モデル配列 sysJ1,...,JN エントリのデータを抽出します。

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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。

    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。

    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);

    行列は、double のスパース配列として返されます。

    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。

    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);

    入力引数

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    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、sparssmechsstfsszpk 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。

    syssparss 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);

    出力引数

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    状態行列。NxNx 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。

    入力から状態への行列。NxNu 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。

    状態から出力への行列。NyNx 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。NyNu 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。NxNx 列のスパース行列として返されます。EA 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。

    バージョン履歴

    R2020b で導入