Control System Toolbox関数リファレンス

rmodel, rss

安定したランダムな連続テストモデルの作成

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

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

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

詳細

rss(n) は、単入力、単出力の安定なランダムn次モデルを作成し、状態空間オブジェクトsysにモデルを出力します。

rss(n,p) は、単入力、p出力の安定なランダムn次モデルを作成し、rss(n,m,p)は、m入力p出力の安定なランダムn次モデルを作成します。出力sysは、常に状態空間モデルです。

rss(n,p,m,s1,...,sn)は、m入力、p出力をもつランダムなn次の安定な状態空間モデルのs1-...-sn配列を作成します。

tf、frdまたはzpkを使って、状態空間オブジェクトsysを伝達関数、周波数応答または零点-極-ゲイン型に変換します。

rmodel(n) は、安定なランダムn次モデルを作成し、左辺の引数の数に応じて、伝達関数の分子numおよび分母den、または状態空間行列A、B、C、Dのいずれかを出力します。結果として得られるモデルは、常に単入力、単出力です。

[A,B,C,D] = rmodel(n,m,p) は、m入力p 出力の安定なランダムn次状態空間モデルを作成します。

例題

3状態、2入力、2出力をもつ安定なランダム連続系LTIモデルを求めます。

sys = rss(3,2,2)
a = 
                        x1           x2           x3
           x1     -0.54175      0.09729      0.08304
           x2      0.09729     -0.89491      0.58707
           x3      0.08304      0.58707     -1.95271
 
b = 
                        u1           u2
           x1     -0.88844     -2.41459
           x2            0     -0.69435
           x3     -0.07162     -1.39139
 
c = 
                        x1           x2           x3
           y1      0.32965      0.14718            0
           y2      0.59854     -0.10144      0.02805
 
 
d = 
                        u1           u2
           y1     -0.87631     -0.32758
           y2            0            0
 
Continuous-time system.

参考
drmodel, drss  安定ランダム離散テストモデルの作成

frd         LTIシステムを周波数応答型に変換

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

rltool

series