Main Content

La traduction de cette page n'est pas à jour. Cliquez ici pour voir la dernière version en anglais.

Modèles LPV et LTV

Modèles linéaires aux paramètres variables et variant dans le temps

Créez, manipulez, analysez et simulez des modèles linéaires aux paramètres variables (LPV) et variant dans le temps (LTV). Ces modèles peuvent estimer des systèmes non linéaires et vous permettre d’appliquer de manière efficiente des techniques de design linéaire aux modèles non linéaires.

Avec la fonctionnalité disponible, vous pouvez :

  • Créer des modèles LPV ou LTV à partir d’expressions mathématiques.

  • Créer des modèles LPV ou LTV qui interpolent les résultats de la linéarisation selon un ensemble de conditions de fonctionnement.

  • Simuler une réponse temporelle.

  • Spécifier des connexions basées sur les signaux entre les modèles variables et avec des modèles LTI.

  • Échantillonner une dynamique sur une grille de paramètres afin d’obtenir des approximations LTI locales.

  • Discrétiser et rééchantillonner des modèles LPV ou LTV.

Fonctions

développer tout

lpvssLinear parameter-varying state-space model (depuis R2023a)
ltvssLinear time-varying state-space model (depuis R2023a)
getTestValueAccess test values for validating data function (depuis R2023a)
setTestValueModify test values for validating data function (depuis R2023a)
findopCompute operating condition from specifications (depuis R2023b)
sample(Not recommended) Sample linear parameter-varying or time-varying dynamics (depuis R2023a)
ssInterpolantBuild gridded LTV or LPV model from state-space data (depuis R2023a)
stepStep response of dynamic system
impulseImpulse response plot of dynamic system; impulse response data
lsimPlot simulated time response of dynamic system to arbitrary inputs; simulated response data
initialSystem response to initial states of state-space model
RespConfigOptions for step or impulse responses (depuis R2023a)
feedbackFeedback connection of multiple models
connectBlock diagram interconnections of dynamic systems
seriesConnexion en série de deux modèles
parallelParallel connection of two models
lftGeneralized feedback interconnection of two models (Redheffer star product)
c2dConvert model from continuous to discrete time
d2cConvert model from discrete to continuous time
d2dResample discrete-time model
xperm Reorder states in state-space models
sminrealEliminates structurally disconnected states, delays, and blocks

Blocs

développer tout

LPV SystemSimulate linear parameter-varying (LPV) systems
Varying Lowpass FilterButterworth filter with varying coefficients
Varying Notch FilterNotch filter with varying coefficients
PID ControllerContinuous-time or discrete-time PID controller
PID Controller (2DOF)Continuous-time or discrete-time two-degree-of-freedom PID controller
Varying Transfer FunctionTransfer function with varying coefficients
Varying State SpaceState-space model with varying matrix values
Varying Observer FormObserver-form state-space model with varying matrix values
Discrete Varying LowpassDiscrete Butterworth filter with varying coefficients
Discrete Varying NotchDiscrete-time notch filter with varying coefficients
Discrete PID Controller (2DOF)Discrete-time or continuous-time two-degree-of-freedom PID controller
Discrete PID ControllerDiscrete-time or continuous-time PID controller
Discrete Varying Transfer FunctionDiscrete-time transfer function with varying coefficients
Discrete Varying State SpaceDiscrete-time state-space model with varying matrix values
Discrete Varying Observer FormDiscrete-time observer-form state-space model with varying matrix values

Rubriques

Fondamentaux des modèles LTV et LPV

Utilisation de modèles analytiques LTV et LPV

Utilisation de modèles LTV et LPV maillés