rss

生成随机连续时间测试模型

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    语法

    sys = rss(n)
    sys = rss(n,p,m)
    sys = rss(n,p,m,s1,...,sk)

    说明

    sys = rss(n) 生成 n 阶 SISO 状态空间模型 sys。sys 的极点是随机且稳定的，s = 0 处的极点（积分器）可能会是例外。

    示例

    sys = rss(n,p,m) 生成具有 p 个输出和 m 个输入的状态空间模型。

    示例

    sys = rss(n,p,m,s1,...,sk) 生成一个由状态空间模型组成的 s1×...×sn 数组。

    示例

    示例

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    打开实时脚本

    生成一个具有两个状态的随机 SISO 状态空间模型。

    sys2 = rss(2)
    sys2 =
 
  A = 
            x1       x2
   x1  -0.8429  -0.2134
   x2  -0.5162   -1.214
 
  B = 
             u1
   x1    0.7254
   x2  -0.06305
 
  C = 
           x1      x2
   y1       0  -0.205
 
  D = 
            u1
   y1  -0.1241
 
Continuous-time state-space model.
Model Properties

    生成一个具有四个状态、三个输出和两个输入的模型。rss 的输入参量按照状态、输出、输入的顺序排列。

    sys4 = rss(4,3,2)
    sys4 =
 
  A = 
            x1       x2       x3       x4
   x1    45.92    1.332   -9.841   -18.02
   x2   -3.679  -0.8695    2.348  -0.8719
   x3     89.8   -2.097   -22.31   -28.27
   x4    79.49   -2.367   -19.69    -24.7
 
  B = 
            u1       u2
   x1        0  -0.2256
   x2    1.533        0
   x3  -0.7697        0
   x4        0  0.03256
 
  C = 
            x1       x2       x3       x4
   y1   0.5525  0.08593   -1.062   0.7481
   y2    1.101        0     2.35  -0.1924
   y3    1.544        0  -0.6156   0.8886
 
  D = 
            u1       u2
   y1        0   0.4882
   y2   -1.402        0
   y3        0  -0.1961
 
Continuous-time state-space model.
Model Properties
    打开实时脚本

    生成一个由 SISO 模型组成的 4×5 数组，其中每个模型有三个状态。

    sysarray = rss(3,1,1,4,5);
size(sysarray)
    4x5 array of state-space models.
Each model has 1 outputs, 1 inputs, and 3 states.

    输入参数

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    模型阶数，指定为非负整数。n 决定了生成的模型 sys 中的状态数。如果 n=0，则 sys 为静态增益。

    sys 的输出和输入维度，指定为非负整数。

    示例: sys = rss(5,4,3) 生成一个具有五个状态、四个输出和三个输入的状态空间模型。

    sys 的数组维度，指定为非负整数。指定这些值会生成一个 k 维的状态空间模型数组，该数组中的每个条目都是一个 n 阶的状态空间模型，具有 p 个输出和 m 个输入。

    示例: sys = rss(1,1,1,2,3) 生成一个由 SISO 模型组成的 2×3 数组。

    输出参量

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    随机状态空间模型，以 ss 模型或 ss 模型数组形式返回。sys 的极点是随机且稳定的，s = 0 处的极点（积分器）可能会是例外。

    提示

    • 要将 ss 模型 sys 转换为传递函数、频率响应或零极点增益形式，可分别使用 tf、frd 或 zpk。例如，sys = tf(rss(3)) 以 tf 模型对象形式返回一个三阶 SISO 传递函数。

    版本历史记录

    在 R2006a 之前推出

    另请参阅

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