党卫军matlab函数和模型状态空间块之间的区别万博1manbetx

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雷蒙德黄 2022年7月5日

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https://es.mathworks.com/matlabcentral/answers/1753875-difference-between-matlab-ss-function-and-万博1manbetxsimulink-state-space-block

编辑: 保罗 2023年4月19日13:44

答:接受雷蒙德黄

out.mat

我想做感应电动机状态空间模型模拟,所以我建的党卫军功能和设置零初始条件,但在我和输入lsim函数来喂它,不同的输出。当我用仿真软件搭建状态块,美联储相同的输入万博1manbetx,并设置初始条件相同,它聚合,得到了很好的结果,这让我觉得有什么区别这两个状态空间建模方法。我应该注意哪些方面如果我想使党卫军在matlab收敛吗?

更新:我在matlab和SImulink块附加代码更好的理解万博1manbetx

万博1manbetx仿真软件块和求解器设置:

在mat万博1manbetxlab仿真软件块配置都是一样的

万博1manbetx模型解算器设置:

MATLAB代码:

                          % %基本设置
                         
                          f = 10000;%采样频率
                         
                          Ts = 1 / f;
                         
                          % %数据准备(不重要
                         
                          着干活=;
                         
                          ab0_voltage1 = out1.voltage_ab0;
                         
                          ab0_current1 = out1.current_ab0;
                         
                          rotation_f1 = out1.speed;
                         
                          start_time = 0;
                         
                          sampling_time = 5;
                         
                          start_point = start_time * f + 1;
                         
                          sampling_points = sampling_time * f - 1;
                         
                          t_ind = start_point: start_point + sampling_points;
                         
                          u = ab0_voltage1 (t_ind 2:3);%的输入
                         
                          我= ab0_current1 (t_ind 2:3);
                         
                          flux_init = out.flux_ab (start_point 2:3);
                         
                          w =意味着(out.w_e (, 2));
                         
                          % %参数化的状态空间B C D
                         
                          x = (6.14, 0.037874419, 0.387125581, 4.987617956);
                         
                          Rs = x (1);
                         
                          lls_dot = x (2);
                         
                          Lm_dot = x (3);
                         
                          Rr_dot = x (4);
                         
                          % %状态空间建模
                         
                          = [-Rr_dot / Lm_dot - w Rr_dot 0;
                         
                          w, -Rr_dot / Lm_dot 0 Rr_dot;
                         
                          Rr_dot / (Lm_dot * lls_dot), w / lls_dot——(Rr_dot + Rs) / lls_dot 0;
                         
                          - w / lls_dot Rr_dot / (Lm_dot * lls_dot), 0, - (Rr_dot + Rs) / lls_dot];
                         
                          B = [0,0;
                         
                          0,0;
                         
                          1 / lls_dot, 0;
                         
                          0,1 / lls_dot];
                         
                          C =[0(2)、眼睛(2)];
                         
                          D = 0 (2);
                         
                          sys = ss (A, B, C, D, Ts)
                         
                          % %响应
                         
                          t = 0: Ts: sampling_time-Ts;
                         
                          x0 = [flux_init,我(1:2)];%初始条件设置
                         
                          y = lsim (sys, u, t, x0)

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雷蒙德黄 2022年7月6日

@Sam翟我忘了上传数据文件被“out.mat”。很抱歉。请看附呈。

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接受的答案

雷蒙德黄 2022年7月6日

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编辑:雷蒙德黄 2022年7月6日

我发现这个问题。结果我建的模型首先是MATLAB 离散时间状态空间模型 ,我没注意。我做了之后连续时间状态空间模型, 它融合。在代码中,恰克如下所示。 @Sam翟技术上他们是相同的模型,但是我不知道为什么多屏画面等等版本收敛和离散分道扬镳。

                              % sys = ss (A, B, C, D, Ts)离散时间状态空间模型
                             
                              sys = ss (A, B, C, D)%连续时间状态空间模型

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保罗 2022年7月6日

编辑:保罗 2023年4月19日13:44

                                   负载(websave (“出”,“//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1056590/out.mat”));
                                  
                                   f = 10000;%采样频率
                                  
                                   Ts = 1 / f;
                                  
                                   % %数据准备(不重要
                                  
                                   着干活=;
                                  
                                   ab0_voltage1 = out1.voltage_ab0;
                                  
                                   ab0_current1 = out1.current_ab0;
                                  
                                   rotation_f1 = out1.speed;
                                  
                                      警告:识别字段名称“速度”。

                                   start_time = 0;
                                  
                                   sampling_time = 5;
                                  
                                   start_point = start_time * f + 1;
                                  
                                   sampling_points = sampling_time * f - 1;
                                  
                                   t_ind = start_point: start_point + sampling_points;
                                  
                                   u = ab0_voltage1 (t_ind 2:3);%的输入
                                  
                                   我= ab0_current1 (t_ind 2:3);
                                  
                                   flux_init = out.flux_ab (start_point 2:3);
                                  
                                   w =意味着(out.w_e (, 2));
                                  
                                   % %参数化的状态空间B C D
                                  
                                   x = (6.14, 0.037874419, 0.387125581, 4.987617956);
                                  
                                   Rs = x (1);
                                  
                                   lls_dot = x (2);
                                  
                                   Lm_dot = x (3);
                                  
                                   Rr_dot = x (4);
                                  
                                   % %状态空间建模
                                  
                                   = [-Rr_dot / Lm_dot - w Rr_dot 0;
                                  
                                   w, -Rr_dot / Lm_dot 0 Rr_dot;
                                  
                                   Rr_dot / (Lm_dot * lls_dot), w / lls_dot——(Rr_dot + Rs) / lls_dot 0;
                                  
                                   - w / lls_dot Rr_dot / (Lm_dot * lls_dot), 0, - (Rr_dot + Rs) / lls_dot];
                                  
                                   B = [0,0;
                                  
                                   0,0;
                                  
                                   1 / lls_dot, 0;
                                  
                                   0,1 / lls_dot];
                                  
                                   C =[0(2)、眼睛(2)];
                                  
                                   D = 0 (2);

连续模型是:

sysc = ss (A, B, C, D);

LHP的波兰人都,所以sysc代表一个稳定的系统。

                                   极(sysc)
                                  
                                      ans =
                                     
                                      1.0 e + 2 * -1.3931 + 3.0338我-1.3931 - 3.0338 -1.6737 -1.6737 - 0.6997 + 0.6997我

离散模型,假设ZOH,

sysd =汇集(sysc, Ts);

所有极点都在单位圆内,也稳定

                                   abs(杆(sysd))
                                  
                                      ans =
                                      4×1
                                     
                                       0.9862 0.9862 0.9834 0.9834

是什么导致语句的代码“离散模型不稳定”?

保罗 2022年7月7日

你有它。使用汇集()开发的离散近似continous-time模型。检查的c2d文档页面的可用选项转换。祝您的项目。

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