Modèles parcimonieux de représentation d'état
Représentez, combinez et analysez de manière efficiente des modèles de représentation d’état à grande échelle avec données creuses dans MATLAB® et dans Simulink®. Il est judicieux et efficace d'effectuer une représentation parcimonieuse car des représentations denses de modèles à grande échelle exigent des calculs complexes et peuvent entraîner des temps d'exécution très longs. Pour plus d’informations, consultez Computational Advantages of Sparse Matrices.
Avec la fonctionnalité disponible, vous pouvez :
Procéder à une analyse de la réponse des domaines temporel et fréquentiel au moyen de modèles parcimonieux
Définir des connexions basées sur les signaux entre les modèles parcimonieux et avec les autres modèles LTI
Spécifier des couplages physiques entre les composants des modèles parcimonieux
Transformer les modèles parcimonieux entre les représentations en temps continu et en temps discret
Linéariser en un modèle parcimonieux lorsque votre modèle Simulink comporte un bloc Descriptor State-Space (Simulink) ou Sparse Second Order au moyen de la fonction
linearize
(Simulink Control Design)Linéariser un modèle structurel ou thermique basé sur des équations aux dérivées partielles (EDP) en un modèle linéaire parcimonieux à l'aide de la fonction
linearize
(Partial Differential Equation Toolbox)
Pour plus de détails sur les modèles parcimonieux et la fonctionnalité disponible, voir Sparse Model Basics.
Fonctions
Blocs
Descriptor State-Space | Model linear implicit systems |
Sparse Second Order | Represent sparse second-order models in Simulink (depuis R2020b) |
Rubriques
- 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.