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モデルの特性の照会

この例では、安定性、時間領域、入力と出力の数などのモデルの特性を照会する方法を示します。この例の手法は、どのタイプの動的システム モデルでも使用できます。

保存された状態空間 (ss) モデルを読み込みます。

load('queryexample.mat','T')

T が安定したダイナミクスをもっているかどうかを照会します。

Bstab = isstable(T)
Bstab = logical
   1

すべてのシステムの極が開左半平面 (連続時間モデルの場合) または開単位円板内 (離散時間モデルの場合) にある場合、isstable コマンドは 1 (true) を返します。それ以外の場合には、isstable コマンドは 0 (false) を返します。ここで、結果はモデルが安定していることを示します。

T にむだ時間があるかどうかを照会します。

Bdel = hasdelay(T)
Bdel = logical
   1

戻り値 1 は、T にはむだ時間があることを示します。状態空間モデルの場合、むだ時間は入力遅延、出力遅延、内部遅延またはその組み合わせとして格納されます。get(T) を使用して T のどのプロパティがむだ時間を保持するかを判定し、ドット表記を使用して遅延値にアクセスします。hasInternalDelay コマンドは内部遅延があるかどうかを判定ます。

T がプロパーかどうかを照会します。

Bprop = isproper(T)
Bprop = logical
   1

戻り値は、システムの相対次数が 0 以下であることを示します。分子の次数が分母の次数を超えない伝達関数として表される場合、これは SISO システムに当てはまります。

T の次数を照会します。

N = order(T)
N = 5

状態空間モデルに対し、order は状態の数、この場合は 5 を返します。tf モデルまたは zpk モデルについては、次数はシステムの状態空間実現に必要な状態の数です。

T が離散時間システムであるかどうかを照会します。

Bdisc = isdt(T)
Bdisc = logical
   1

戻り値は T が離散時間モデルであることを示します。同様に、isct を使用して、T が連続時間モデルであるかどうかを照会します。

MIMO モデルを読み込み、入力/出力の次元を照会します。

load('queryexample.mat','Tmimo')
ios = iosize(Tmimo)
ios = 1×2

     7     4

結果の配列では、出力の数が最初です。したがって、Tmimo には 4 つの入力と 7 つの出力があります。

参考

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