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Modèles linéaires numériques invariants dans le temps

Modèles courants de systèmes linéaires, tels que les fonctions de transfert et les modèles de représentation d’état

Les modèles linéaires invariants dans le temps (LTI, Linear Time Invariant) numériques constituent les blocs de base à utiliser pour représenter des systèmes linéaires. Les objets de modèle LTI numérique vous permettent de stocker des systèmes dynamiques dans des représentations couramment utilisées. Par exemple, les modèles tf représentent des fonctions de transfert en ce qui concerne les coefficients de leurs polynômes numérateur et dénominateur, tandis que les modèles ss représentent les systèmes LTI en ce qui concerne leurs matrices de représentation d’état. Certains types de modèle LTI sont dédiés à la représentation de contrôleurs PID en ce qui concerne leurs coefficients proportionnels, intégraux et dérivés.

Créez un modèle de système de contrôle plus complexe en représentant chaque composant par un modèle LTI et en les assemblant pour modéliser l'architecture de contrôle que vous souhaitez. Pour un exemple, voir Modélisation de systèmes de contrôle avec des objets de modèle.

Fonctions

développer tout

tfModèle de fonction de transfert
zpkModèle zéro-pôle-gain
ssModèle de représentation d'état
frdFrequency-response data model
filtSpecify discrete transfer functions in DSP format
dssCreate descriptor state-space models
pidPID controller in parallel form
pidstdPID controller in standard form
pid22-DOF PID controller in parallel form
pidstd2 2-DOF PID controller in standard form
rssGenerate random continuous test model
drssGénérez un modèle aléatoire de test discret

Blocs

LTI SystemUtilisez un objet de modèle de système linéaire fixe dans le temps dans Simulink

Rubriques

Pour bien démarrer

Modèles en temps continu

Modèles en temps discret

Modèles MIMO

Modèles LTI dans Simulink

En savoir plus sur les objets de modèle

  • 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.
  • Modèles de systèmes dynamiques
    Systèmes dotés d’une dynamique interne ou d’une mémoire des états antérieurs, comme les intégrateurs, les retards, les fonctions de transfert et les modèles de représentation d’état.
  • 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.