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rss

무작위 연속 테스트 모델 생성

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구문

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

설명

rss(n) 은 입력과 출력을 각각 하나씩 갖는 n-차 모델을 생성하고 그 모델을 state-space 객체 sys로 반환합니다. sys의 극점은 무작위적이고 안정적입니다. 단, s = 0(적분기)에 있는 극점은 예외일 수 있습니다.

rss(n,p) 는 한 개의 입력과 p개의 출력을 갖는 n차 모델을 생성하고, rss(n,p,m)은 m개의 입력과 p개의 출력을 갖는 n-차 모델을 생성합니다. 출력 sys는 항상 상태공간 모델입니다.

rss(n,p,m,s1,...,sn)은 m개의 입력과 p개의 출력을 갖는 n차 상태공간 모델로 구성된 s1×...×sn 배열을 생성합니다.

state-space 객체 sys를 전달 함수, 주파수 응답 또는 영점-극점-이득 형식으로 변환하려면 tf, frd 또는 zpk를 사용하십시오.

예제

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2개의 상태를 갖는 무작위 SISO 상태공간 모델을 생성합니다.

sys2 = rss(2)
sys2 =
 
  A = 
            x1       x2
   x1  -0.8429  -0.2134
   x2  -0.5162   -1.214
 
  B = 
             u1
   x1    0.7254
   x2  -0.06305
 
  C = 
           x1      x2
   y1       0  -0.205
 
  D = 
            u1
   y1  -0.1241
 
Continuous-time state-space model.

4개의 상태와 3개의 출력, 2개의 입력을 갖는 모델을 생성합니다. rss에 대한 입력 인수는 상태, 출력, 입력 순으로 정렬합니다.

sys4 = rss(4,3,2)
sys4 =
 
  A = 
            x1       x2       x3       x4
   x1    45.92    1.332   -9.841   -18.02
   x2   -3.679  -0.8695    2.348  -0.8719
   x3     89.8   -2.097   -22.31   -28.27
   x4    79.49   -2.367   -19.69    -24.7
 
  B = 
            u1       u2
   x1        0  -0.2256
   x2    1.533        0
   x3  -0.7697        0
   x4        0  0.03256
 
  C = 
            x1       x2       x3       x4
   y1   0.5525  0.08593   -1.062   0.7481
   y2    1.101        0     2.35  -0.1924
   y3    1.544        0  -0.6156   0.8886
 
  D = 
            u1       u2
   y1        0   0.4882
   y2   -1.402        0
   y3        0  -0.1961
 
Continuous-time state-space model.
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상태를 각각 3개씩 갖는 SISO 모델로 구성된 4×5 배열을 생성합니다.

sysarray = rss(3,1,1,4,5);
size(sysarray)
4x5 array of state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, and 3 states.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

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