Modelos numéricos lineales invariantes en el tiempo
Modelos frecuentes de sistemas lineales, como funciones de transferencia y modelos de espacio de estados
Los modelos lineales invariantes en el tiempo (LTI) numéricos son bloques componentes básicos que se utilizan para representar sistemas lineales. Los objetos de modelo LTI numéricos permiten almacenar sistemas dinámicos en representaciones de uso frecuente. Por ejemplo, los modelos tf representan las funciones de transferencia en términos de los coeficientes de los polinomios del numerador y denominador, y los modelos ss representan sistemas LTI en términos de matrices de espacio de estados. También existen tipos de modelos LTI especializados para representar controladores PID en términos de sus coeficientes proporcionales, integrales y derivativos.
Cree un modelo más complejo de un sistema de control representando componentes individuales como modelos LTI y conectando los componentes para modelar su arquitectura de control. Para ver un ejemplo, consulte Modelado de sistemas de control con objetos de modelo.
Funciones
Bloques
| LTI System | Utilice un objeto de modelos de sistemas lineales invariantes en el tiempo en Simulink |
Temas
Introducción
- Modelado de sistemas de control con objetos de modelo
Genere modelos que representen el sistema de control utilizando objetos de modelo. - What Are Model Objects?
Model objects represent linear systems as specialized data containers that encapsulate model data and attributes in a structured way. - Using Model Objects
Ways to use model objects include linear analysis, compensator design, and control system tuning.
Modelos de tiempo continuo
- Crear modelos de tiempo continuo
Este ejemplo muestra cómo crear modelos lineales de tiempo continuo utilizando los comandostf,zpk,ssyfrd. - Funciones de transferencia
Represente funciones de transferencia en términos de coeficientes del numerador y denominador o ceros, polos y ganancia. - Modelos de espacio de estados
Represente modelos de espacio de estados en términos de las matrices de espacio de estados. - Frequency Response Data (FRD) Models
Represent dynamic systems in terms of the magnitude and phase of their responses at various frequencies. - Controladores PID (proporcional, integral, derivativo)
Represente controladores PID en términos de ganancias o contantes de tiempo de un controlador. - Controladores PID de dos grados de libertad
Los controladores PID de 2-DOF pueden alcanzar una anulación de perturbaciones más rápida sin un aumento significativo del sobreimpulso en el seguimiento de valores de consigna. - Using the Right Model Representation
This example shows some best practices for working with LTI models.
Modelos de tiempo discreto
- Creación de modelos de tiempo discreto
Este ejemplo muestra cómo crear modelos lineales de tiempo discreto utilizando los comandostf,zpk,ssyfrd. - Modelos numéricos de tiempo discreto
Represente modelos numéricos de tiempo discreto especificando un tiempo de muestreo cuando cree el objeto de modelo. - Controladores proporcionales, integrales y derivativos (PID) de tiempo discreto
Los términos integrador y filtro en controladores PID de tiempo discreto pueden representarse con varias fórmulas diferentes.
Modelos MIMO
- Funciones de transferencia MIMO
Cree funciones de transferencia MIMO a partir de la concatenación de funciones de transferencia SISO o la especificación de conjuntos de coeficientes de cada canal de entrada-salida. - Modelos de espacio de estados MIMO
Estos ejemplos muestran cómo representar sistemas MIMO como modelos de espacio de estados. - MIMO Frequency Response Data Models
Use frequency-response data from multiple I/O pairs in a system to create a MIMO frequency response model. - Select Input/Output Pairs in MIMO Models
Extract particular I/O channels from a MIMO dynamic system model.
Modelos LTI en Simulink
- Importar objetos de modelos LTI a Simulink
Use el bloque LTI System para importar objetos de modelos de sistemas lineales a Simulink®.
Más información sobre objetos de modelo
- Types of Model Objects
Model object types include numeric models, for representing systems with fixed coefficients, and generalized models for systems with tunable or uncertain coefficients. - Modelos de sistemas dinámicos
Represente sistemas que tienen dinámicas internas o memorias de estados pasados, como integradores, retardos, funciones de transferencia y modelos de espacio de estados. - Numeric Models
Numeric LTI Models represent dynamic elements, such as transfer functions or state-space models, with fixed coefficients. - Static Models
Represent static input/output relationships, including tunable or uncertain parameters and arrays.
