Control System Toolbox関数リファレンス

drmodel, drss

安定したランダムな離散テストモデルの作成

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sys = drss(n)
sys = drss(n,p)
sys = drss(n,p,m)

sys = drss(n,p,m,s1,...sn)

[num,den] = drmodel(n)
[A,B,C,D] = drmodel(n)
[A,B,C,D] = drmodel(n,p,m)

詳細

sys = drss(n) は、1つの入力と1つの出力をもつランダムなn次の安定モデルを作成し、状態空間オブジェクトsysにモデルを出力します。

drss(n,p) は、1つの入力とp個の出力をもつランダムな n次の安定モデルを作成します。

drss(n,m,p) は、m個の入力とp個の出力をもつランダムな n次の安定モデルを作成します。

drss(n,p,m,s1,...sn) は、m個の入力とp個の出力をもつランダムな n次の安定モデルのs1行sn列の配列を作成します。

すべての場合、drssが出力する離散時間状態空間モデルまたは配列は、設定したサンプリング時間を設定していません。伝達関数または零点-極-ゲインシステムを作成するには、tfまたはzpkを使って sysを変換します。

drmodel(n) は、ランダムなn次安定モデルを作成し、設定した出力引数の数に基づいて伝達関数の分子numと分母denを出力するか、または、状態空間行列A、B、C、Dを出力します。結果として、得られるモデルは、常に1つの入力と1つの出力をもっています。

[A,B,C,D] = drmodel(n,m,p) は、m 個の入力とp 個の出力のランダムな n次の安定状態空間モデルを作成します。

例題

3つの状態、2つの入力、2つの出力をもつランダムな離散LTIシステムを作成します。

sys = drss(3,2,2)
 
a = 
                        x1           x2           x3
           x1      0.38630     -0.21458     -0.09914
           x2     -0.23390     -0.15220     -0.06572
           x3     -0.03412      0.11394     -0.22618

b = 
                        u1           u2
           x1      0.98833      0.51551
           x2            0      0.33395
           x3      0.42350      0.43291
 
c = 
                        x1           x2           x3
           y1      0.22595      0.76037            0
           y2            0            0            0
 
d = 
                        u1           u2
           y1            0      0.68085
           y2      0.78333      0.46110
 
Sampling time: unspecified
Discrete-time system.

参考
rmodel, rss 安定したランダムな連続テストモデルの作成

tf          LTIシステムを伝達関数型に変換

zpk         LTIシステムを零点-極-ゲイン型に変換

dlyap

dsort