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LPV- und LTV-Modelle

Lineare parametervariante und lineare zeitvariante Modelle

Erstellen, Bearbeiten, Analysieren und Simulieren linearer parametervarianter Modelle (LPV) und linearer zeitvarianter Modelle (LTV). Diese Modelle können nichtlineare Systeme approximieren und ermöglichen es Ihnen, lineare Entwurfstechniken effizient auf nichtlineare Modelle anzuwenden.

Mit den verfügbaren Funktionen können Sie:

  • LPV- oder LTV-Modellen aus mathematischen Ausdrücken erstellen

  • LPV- oder LTV-Modelle erstellen, die Linearisierungsergebnisse über ein Gitter von Arbeitsbedingungen interpolieren

  • Die Zeitantwort simulieren

  • Signalbasierte Verbindungen zwischen variierenden Modellen und mit LTI-Modellen angeben

  • Die Dynamik über ein Gitter von Parametern abtasten, um lokale LTI-Approximationen zu erhalten

  • LPV- oder LTV-Modelle diskretisieren und neuabtasten.

Funktionen

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lpvssLinear parameter-varying state-space model (Seit R2023a)
ltvssLinear time-varying state-space model (Seit R2023a)
getTestValueAccess test values for validating data function (Seit R2023a)
setTestValueModify test values for validating data function (Seit R2023a)
findopCompute operating condition from specifications (Seit R2023b)
sample(Not recommended) Sample linear parameter-varying or time-varying dynamics (Seit R2023a)
ssInterpolantBuild gridded LTV or LPV model from state-space data (Seit R2023a)
stepStep response of dynamic system
impulseImpulse response plot of dynamic system; impulse response data
lsimPlot simulated time response of dynamic system to arbitrary inputs; simulated response data
initialSystem response to initial states of state-space model
RespConfigOptions for step or impulse responses (Seit R2023a)
feedbackFeedback connection of multiple models
connectBlock diagram interconnections of dynamic systems
seriesReihenschaltung von zwei Modellen
parallelParallel connection of two models
lftGeneralized feedback interconnection of two models (Redheffer star product)
c2dConvert model from continuous to discrete time
d2cConvert model from discrete to continuous time
d2dResample discrete-time model
xperm Reorder states in state-space models
sminrealEliminates structurally disconnected states, delays, and blocks

Blöcke

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LPV SystemSimulation von linearen parametervarianten Systemen (LPV-Systemen)
Varying Lowpass FilterButterworth filter with varying coefficients
Varying Notch FilterNotch filter with varying coefficients
PID ControllerContinuous-time or discrete-time PID controller
PID Controller (2DOF)Continuous-time or discrete-time two-degree-of-freedom PID controller
Varying Transfer FunctionTransfer function with varying coefficients
Varying State SpaceState-space model with varying matrix values
Varying Observer FormObserver-form state-space model with varying matrix values
Discrete Varying LowpassDiscrete Butterworth filter with varying coefficients
Discrete Varying NotchDiscrete-time notch filter with varying coefficients
Discrete PID Controller (2DOF)Discrete-time or continuous-time two-degree-of-freedom PID controller
Discrete PID ControllerDiscrete-time or continuous-time PID controller
Discrete Varying Transfer FunctionDiscrete-time transfer function with varying coefficients
Discrete Varying State SpaceDiscrete-time state-space model with varying matrix values
Discrete Varying Observer FormDiscrete-time observer-form state-space model with varying matrix values

Themen

Grundlagen von LTV- und LPV-Modellen

Verwendung analytischer LTV- und LPV-Modelle

Verwendung gerasterter LTV- und LPV-Modelle