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initial

Respuesta del sistema al modelo de espacio de estados inicial

    Descripción

    Para los modelos de espacio de estados y de espacio de estados disperso, initial calcula la respuesta no forzada del sistema y a los estados iniciales x0.

    • Tiempo continuo:

      x˙=Ax,x(t0)=xinity=Cx

    • Tiempo discreto:

      x[k+1]=Ax[k]x[k0]=xinity=Cx[k]

    Para los modelos lineales de tiempo variante o modelos de espacio de estados lineales de parámetros variantes, initial calcula la respuesta con el estado inicial x0, el parámetro inicial p0 (modelos LPV) y la entrada mantenida en el valor de desplazamiento (u(t) = u0(t) o u(t) = u0(t,p). Esto corresponde a la respuesta a la condición inicial de la dinámica lineal local.

    Gráficas de respuesta inicial

    ejemplo

    initial(sys,x0) representa la respuesta no forzada del sistema a un modelo de espacio de estados inicial (ss) sys con una condición inicial de los estados que especifica el vector x0:

    El modelo de espacio de estados sys puede ser de tiempo continuo o discreto, así como SISO o MIMO. En los sistemas de espacio de estados MIMO, la gráfica muestra las respuestas para las salidas de cada canal. initial determina automáticamente las unidades de tiempo y la duración de la simulación en función de la dinámica del sistema.

    ejemplo

    initial(sys,x0,tFinal) representa la respuesta desde t = 0 hasta el tiempo final t = tFinal. La función utiliza la dinámica del sistema para determinar las unidades de tiempo que intervienen.

    ejemplo

    initial(sys,x0,t) representa la respuesta en los tiempos especificados en el vector t.

    initial(sys,x0,t,p) también especifica la trayectoria de parámetros p para modelos lpvss.

    ejemplo

    initial(sys,{x0,p0},t,p) también especifica el valor inicial del parámetro p0 y de la trayectoria de parámetros p para modelos LPV. Se necesita p0 para las trayectorias de los parámetros implícitas.

    ejemplo

    initial(sys1,sys2,...,sysN,x0,___) representa la respuesta de varios sistemas dinámicos en la misma gráfica. Todos los sistemas deben contar con el mismo número de entradas y salidas. Puede utilizar varios sistemas dinámicos con cualquiera de las combinaciones de entrada/argumento anteriores.

    ejemplo

    initial(sys1,LineSpec1,...,sysN,LineSpecN,x0,___) especifica un color, un estilo de línea y un marcador para cada sistema de la gráfica de respuesta. Puede utilizar LineSpec con cualquiera de las combinaciones de entrada/argumento anteriores. Cuando necesite opciones de personalización de gráficas adicionales, utilice en su lugar initialplot.

    Datos de respuesta inicial

    y = initial(sys,x0,t) devuelve la respuesta inicial sys en los tiempos especificados en el vector t. Esta sintaxis no crea una gráfica.

    y = initial(sys,x0,t,p) también especifica la trayectoria de parámetros p para modelos LPV.

    ejemplo

    y = initial(sys,{x0,p0},t,p) también especifica el valor inicial del parámetro y de la trayectoria de parámetros p para modelos LPV. Se necesita p0 para las trayectorias de los parámetros implícitas.

    ejemplo

    [y,tOut,x] = initial(sys,x0) devuelve la respuesta de salida y, el vector de tiempo tOut y las trayectorias de estado x. El arreglo y tiene tantas filas como muestras de tiempo (longitud de tOut) y tantas columnas como salidas. Del mismo modo, x tiene length(tOut) filas y tantas columnas como estados.

    [y,tOut,x,pOut] = initial(sys,x0,t,p) también devuelve trayectorias de los parámetros pOut, cuando sys es un modelo lpvss.

    Ejemplos

    contraer todo

    Para este ejemplo, genere un modelo de espacio de estados aleatorio con 5 estados y cree la gráfica para la respuesta del sistema a los estados iniciales.

    rng("default")
    sys = rss(5);
    x0 = [1,2,3,4,5];
    initial(sys,x0)

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, sys.

    Represente la respuesta del siguiente modelo de espacio de estados:

    [x˙1x˙2]=[-0.5572-0.78140.78140][x1x2]y=[1.96916.4493][x1x2].

    Utilice la siguiente condición inicial:

    x(0)=[10].

    a = [-0.5572, -0.7814; 0.7814, 0];
    c = [1.9691  6.4493];
    x0 = [1 ; 0];
    
    sys = ss(a,[],c,[]);
    initial(sys,x0)

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, sys.

    Considere el siguiente sistema dinámico de dos entradas y dos salidas.

    sys(s)=[03ss2+s+10s+1s+52s+6].MIMO system

    Convierta el modelo sys al formato de espacio de estados dado que las gráficas de respuesta a la condición inicial se admiten únicamente para modelos de espacio de estados.

    sys = ss([0, tf([3 0],[1 1 10]) ; tf([1 1],[1 5]), tf(2,[1 6])]);
    size(sys)
    State-space model with 2 outputs, 2 inputs, and 4 states.
    

    El modelo de espacio de estados resultante tiene cuatro estados. Por tanto, proporcione un vector de la condición inicial con cuatro elementos.

    x0 = [0.3,0.25,1,4];

    Cree la gráfica de respuesta a la condición inicial.

    initial(sys,x0);

    Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with ylabel To: Out(1) contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, sys. Axes object 2 with ylabel To: Out(2) contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, sys.

    La gráfica resultante contiene dos subgráficas, una para cada salida de sys.

    Para este ejemplo, examine la respuesta a la condición inicial del siguiente modelo cero-polo-ganancia y limite la gráfica a tFinal = 15 s.

    En primer lugar, convierta el modelo zpk a un modelo ss, dado que initial solo admite modelos de espacio de estados.

    sys = ss(zpk(-1,[-0.2+3j,-0.2-3j],1)*tf([1 1],[1 0.05]));
    tFinal = 15;
    x0 = [4,2,3];

    Ahora, cree la gráfica de respuesta a las condiciones iniciales.

    initial(sys,x0,tFinal);

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, sys.

    Para este ejemplo, represente las respuestas a la condición inicial de los tres sistemas dinámicos.

    En primer lugar, cree los tres modelos y proporcione las condiciones iniciales. Todos los sistemas deberían contar con el mismo número de estados.

    rng('default');
    sys1 = rss(4); 
    sys2 = rss(4);
    sys3 = rss(4);
    x0 = [1,1,1,1];

    Represente las respuestas a la condición inicial de los tres modelos con el vector de tiempo t que abarca 5 segundos.

    t = 0:0.1:5;
    initial(sys1,'r--',sys2,'b',sys3,'g-.',x0,t)

    Figure contains an axes object. The axes object contains 3 objects of type line. These objects represent Driving inputs, sys1, sys2, sys3.

    Extraiga los datos de respuesta a la condición inicial del siguiente modelo de espacio de estados con dos estados:

    [x˙1x˙2]=[-0.5572-0.78140.78140][x1x2]y=[1.96916.4493][x1x2].

    Utilice las siguientes condiciones iniciales:

    x(0)=[10].

    a = [-0.5572, -0.7814; 0.7814, 0];
    c = [1.9691  6.4493];
    x0 = [1 ; 0];
    sys = ss(a,[],c,[]);
    [y,tOut,x] = initial(sys,x0);

    El arreglo y tiene tantas filas como muestras de tiempo (longitud de tOut) y tantas columnas como salidas. Del mismo modo, x tiene tantas filas como muestras de tiempo (longitud de tOut) y tantas columnas como estados.

    Para este ejemplo, extraiga los datos de respuesta a la condición inicial de un modelo de espacio de estados con 6 estados, 3 salidas y 2 entradas.

    En primer lugar, cree el modelo y proporcione las condiciones iniciales.

    rng('default');
    sys = rss(6,3,2); 
    x0 = [0.1,0.3,0.05,0.4,0.75,1];

    Extraiga las respuestas a la condición inicial del modelo con el vector de tiempo t que abarca 15 segundos.

    t = 0:0.1:15;
    [y,tOut,x] = initial(sys,x0,t);

    El arreglo y tiene tantas filas como muestras de tiempo (longitud de tOut) y tantas columnas como salidas. Del mismo modo, x tiene tantas filas como muestras de tiempo (longitud de tOut) y tantas columnas como estados.

    Para este ejemplo, considere lpvHCModel.m que define el siguiente modelo.

    x˙=-(x-x0(p))+(u-u0(p))

    y=y0(p)+(1-p2)(x-x0(p))

    (x0(p),u0(p),y0(p))=(tanh-1(p),tanh-1(p),p)

    Utilice lpvss para construir esta planta LPV. Dado que tanh-1(p) es infinito para |p|=1, recorte p al rango [-pmax,pmax] para alejarse de la singularidad.

    pmax = 0.99;
    vSys = lpvss('p',@(t,p) lpvHCModel(t,p,pmax),'StateName','x');

    Puede calcular la respuesta inicial de este modelo a lo largo de una trayectoria p(t).

    Defina p(t) implícitamente como una función F(t,x,u) de tiempo t, estado x y entrada u. Para este modelo, use p(t)=y(t)=tanh(x).

    pinit = 0.5;
    xinit = 0.5;
    t= linspace(0,1,100);
    p = @(t,x,u) tanh(x);
    initial(vSys,{xinit,pinit},t,p);

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line. These objects represent Driving inputs, vSys.

    initial calcula la respuesta con el estado inicial, el parámetro inicial y la entrada mantenida en el valor de desplazamiento u0(t,p).

    Argumentos de entrada

    contraer todo

    Sistema dinámico, especificado como un modelo de sistema dinámico SISO o MIMO, o bien un arreglo de modelos de sistemas dinámicos. Puede utilizar únicamente modelos de espacio de estados de los siguientes tipos:

    • Modelos numéricos en tiempo continuo o en tiempo discreto ss.

    • Modelos LTI generalizados o con incertidumbre, como modelos genss o uss. El uso de modelos con incertidumbre requiere el software Robust Control Toolbox™.

      • En el caso de los bloques de diseño de control ajustables, la función evalúa el modelo con su valor actual tanto para representar como para devolver los datos de respuesta.

      • En el caso de los bloques de diseño de control con incertidumbre, la función representa el valor nominal y muestras aleatorias del modelo. Cuando utiliza argumentos de salida, la función devuelve únicamente datos de respuesta para el modelo nominal.

    • Modelos dispersos de espacio de estados, como modelos sparss y mechss. Debe especificar el tiempo final tFinal para los modelos dispersos de espacio de estados.

    • Modelos lineales de tiempo variante (ltvss) y modelos lineales de parámetros variantes (lpvss).

    Si sys es un arreglo de modelos, la función representa las respuestas de todos los modelos del arreglo en los mismos ejes.

    Tiempo final para calcular la respuesta, especificado como un valor escalar positivo. initial simula la respuesta desde t = 0 hasta t = tFinal.

    • En el caso de los sistemas de tiempo continuo, la función determina automáticamente el tamaño en escalón y el número de puntos a partir de la dinámica del sistema. Exprese tFinal en las unidades de tiempo del sistema, especificadas en la propiedad TimeUnit de sys.

    • En el caso de los sistemas de tiempo discreto, la función utiliza el tiempo de muestreo de sys como tamaño en escalón. Exprese tFinal en las unidades de tiempo del sistema, especificadas en la propiedad TimeUnit de sys.

    • Para sistemas de tiempo discreto con tiempo de muestreo no especificado (Ts = -1), initial interpreta tFinal como el número de periodos de muestreo que simular.

    Vector de tiempo en el que se desea calcular la respuesta, especificado como un vector de valores escalares positivos. Exprese t en las unidades de tiempo del sistema, especificadas en la propiedad TimeUnit de sys.

    • En el caso de modelos de tiempo continuo, especifique t en formato Ti:dt:Tf. Para obtener la respuesta en cada unidad de tiempo, la función utiliza dt como tiempo de muestreo de una aproximación discreta al sistema continuo.

    • En el caso de modelos de tiempo discreto, especifique t en formato Ti:Ts:Tf, donde Ts es el tiempo de muestreo de sys.

    Estilo de línea, marcador y color, especificados como una cadena o vector de uno, dos o tres caracteres. Los caracteres pueden aparecer en cualquier orden. No es necesario que especifique las tres características (estilo de línea, marcador y color). Por ejemplo, si omite el estilo de línea y especifica el marcador, la gráfica mostrará únicamente el marcador y ninguna línea. Para obtener más información sobre cómo configurar este argumento, consulte el argumento de entrada LineSpec de la función plot.

    Ejemplo: 'r--' especifica una línea discontinua roja

    Ejemplo: '*b' especifica marcadores de asterisco azul

    Ejemplo: 'y' especifica una línea amarilla

    Condición inicial de los estados, especificada como un vector. x0 debe tener la misma longitud que el número de estados en sys.

    Trayectoria de parámetros del modelo LPV, especificada como una matriz o un identificador de función.

    • Para trayectorias exógenas o explícitas, especifique p como una matriz con dimensiones N por Np, donde N es el número de muestras de tiempo y Np es el número de parámetros.

      Así, el vector fila p(i,:) contiene los valores de parámetros en la i-ésima unidad de tiempo.

    • Para trayectorias endógenas o implícitas, especifique p como un identificador de función con el formato p = F(t,x,u) en tiempo continuo y p = F(k,x,u) en tiempo discreto, que genera parámetros como una función de tiempo t o muestra de tiempo k, estado x y entrada u. El valor inicial del parámetro p0 es necesario para este método de entrada.

    Valor inicial de los parámetros del modelo LPV, especificado como vector. p0 debe tener la misma longitud que el número de parámetros en sys.

    Argumentos de salida

    contraer todo

    Datos de respuesta, devueltos como un arreglo.

    • En los sistemas SISO, y es un vector columna de la misma longitud que t (si se indica) o tOut (si no se indica t).

    • En los sistemas de una entrada y varias salidas, y es una matriz con tantas filas como muestras de tiempo y tantas columnas como salidas. Así, la j-ésima columna de y, o y(:,j), contiene la respuesta desde la entrada hasta la j-ésima salida.

    • En los sistemas MIMO, las dimensiones de y son N por Ny, donde:

      • N es el número de muestras de tiempo.

      • Ny es el número de salidas del sistema.

    Tiempos en los que se calcula la respuesta, devueltos como un vector. Cuando no proporciona un vector específico t de tiempos, initial elige este vector de tiempo en función de la dinámica del sistema. Los tiempos se expresan en las unidades de tiempo de sys.

    Trayectorias de estado, devueltas como un arreglo. x contiene la evolución de los estados de sys en cada tiempo de t o tOut. Las dimensiones de x son N por Nx, donde:

    • N es el número de muestras de tiempo.

    • Nx es el número de estados.

    Trayectorias de los parámetros, devueltas como un arreglo. Cuando sys es un modelo de parámetros lineales variables (lpvss), pOut contiene la evolución de los parámetros de sys. Las dimensiones de pOut son N por Np, donde:

    • N es el número de muestras de tiempo.

    • Np es el número de parámetros.

    Historial de versiones

    Introducido antes de R2006a