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Modelos dispersos de espacio de estados

Modelos de espacio de estados a gran escala con datos dispersos

Represente, combine y analice de manera eficiente modelos de espacio de estados a gran escala con datos dispersos en MATLAB^® y Simulink^®. El uso de una representación dispersa es ideal y eficiente, puesto que las representaciones de modelos densos para modelos a gran escala demandan una alta carga computacional y pueden dar lugar a tiempos de ejecución muy prolongados. Para más información, consulte Computational Advantages of Sparse Matrices.

Con las funciones disponibles, puede:

Realizar análisis de respuesta en los dominios del tiempo y la frecuencia con modelos dispersos
Especificar conexiones basadas en señales entre modelos dispersos y con otros modelos LTI
Especificar uniones físicas entre componentes de modelos dispersos
Transformar modelos dispersos entre representaciones de tiempo continuo y tiempo discreto
Linealizar a un modelo disperso cuando el modelo de Simulink tiene un bloque Descriptor State-Space (Simulink) o Sparse Second Order utilizando la función linearize (Simulink Control Design)
Linealizar un modelo EDP estructural o térmico a un modelo disperso utilizando la función linearize (Partial Differential Equation Toolbox)

Para más información sobre los modelos dispersos y las funciones disponibles, consulte Sparse Model Basics.

Funciones

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Modelos dispersos

`sparss`	Sparse first-order state-space model (desde R2020b)
`mechss`	Sparse second-order state-space model (desde R2020b)
`getx0`	Map initial conditions from a `mechss` object to a `sparss` object (desde R2020b)
`full`	Convert sparse models to dense storage (desde R2020b)
`imp2exp`	Convert implicit linear relationship to explicit input-output relation
`inv`	Invert dynamic system models
`getDelayModel`	State-space representation of internal delays
`findop`	Compute operating condition from specifications (desde R2023b)
`fixInput`	Fix value of some inputs and delete them (desde R2024a)

Acceso a los datos

`sparssdata`	Access first-order sparse state-space model data (desde R2020b)
`mechssdata`	Access second-order sparse state-space model data (desde R2020b)
`showStateInfo`	State vector map for sparse model (desde R2020b)
`spy`	Visualize sparsity pattern of a sparse model (desde R2020b)

Respuesta en el tiempo y en la frecuencia

`step`	Respuesta al escalón de un sistema dinámico
`impulse`	Gráfica de la respuesta al impulso del sistema dinámico; datos de la respuesta al impulso
`initial`	Respuesta del sistema al modelo de espacio de estados inicial
`lsim`	Representar una respuesta en el tiempo simulada de un sistema dinámico para entradas arbitrarias; datos de respuesta simulada
`bode`	Diagrama de Bode de respuesta en frecuencia o datos de magnitud y fase
`nyquist`	Diagrama de Nyquist de la respuesta en frecuencia
`nichols`	Nichols response of dynamic system
`sigma`	Gráfica de valores singulares de un sistema dinámico
`passiveplot`	Compute or plot passivity index as function of frequency
`dcgain`	Ganancia (CC) de baja frecuencia del sistema LTI
`evalfr`	Evaluar la respuesta del sistema en una frecuencia específica
`freqresp`	Evaluate system response over a grid of frequencies

Interconexión de modelos

`interface`	Specify physical connections between components of `mechss` model (desde R2020b)
`xsort`	Sort states based on state partition (desde R2020b)
`feedback`	Conexión de feedback de múltiples modelos
`parallel`	Conexión paralela de dos modelos
`append`	Group models by appending their inputs and outputs
`connect`	Block diagram interconnections of dynamic systems
`lft`	Interconexión generalizada de feedback de dos modelos (producto estrella de Redheffer)
`series`	Conexión en serie de dos modelos

Linealización de modelos de Simulink

`linearize`	Linear approximation of Simulink model or subsystem
`linearizeOptions`	Set linearization options
`linio`	Create linear analysis point for Simulink model, Linear Analysis Plots block, or Model Verification block

Linealización de modelos estructurales y térmicos

`linearize`	Linearize structural or thermal model (desde R2021b)
`linearizeInput`	Specify inputs to linearized model (desde R2021b)
`linearizeOutput`	Specify outputs of linearized model (desde R2021b)

Bloques

Descriptor State-Space	Model linear implicit system
Sparse Second Order	Represent sparse second-order models in Simulink (desde R2020b)

Temas

Sparse Model Basics
Sparse models represent state-space systems composed of large sparse matrices.
Rigid Assembly of Model Components
Specify rigid physical couplings in a structural model.
Thermal Modeling and Control Design for CPU Chip Cooling System

Create a CPU and heat sink thermal model, perform model order reduction, and design a controller for a cooling system.
- PASO 1: Create Heat Sink Finite Element Model and Export Data for State-Space Simulation
- PASO 2: Import Finite Element Model Data to Simulink
- PASO 3: Create Low-Order LPV Model of CPU and Heat Sink Model
- PASO 4: Tune PI Controller for Heat Sink Model

Ejemplos destacados

Linearize Simulink Model to a Sparse Second-Order Model Object

Linearize to a sparse second-order model object from your Simulink model using Simulink Control Design™ software.

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Linear Analysis of Cantilever Beam

Construct transient beam model and perform linear analysis.

Abrir script en vivo

Linear Analysis of Tuning Fork

Linearize a tuning fork structural model using Partial Differential Equation Toolbox™ software and perform linear analysis.

Abrir script en vivo

Sparse Modal Truncation of Linearized Structural Beam Model

Compute a low-order approximation of a sparse state-space model obtained from linearizing a structural beam model.

Desde R2023b
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