疯狂
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绘制非线性和线性模型的时域仿真图
句法
疯狂的.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT）
疯狂的.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT，X0）
[y，t] = rest.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT）
[y，t，x] = frest.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT，X0）
描述
疯狂的.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT）剧集两者
仿真输出，
sim，非线性Simulink模型的万博1manbetx您可以获得来自的输出
吝啬命令。线性模型的仿真输出
SYS.输入信号输入线性模拟结果偏离了初始输出值
sim数据。
疯狂的.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT，X0）绘制初始状态下线性模型的频率响应仿真输出和仿真输出X0.。因为指定初始状态，所以线性仿真结果是不是中初始输出值的偏移量sim数据。
[y，t] = rest.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT）返回线性模拟输出响应y和时间向量T.对于线性模型SYS.输入信号输入。此语法不显示绘图。矩阵y作为时间样本有多行（长度（t））和系统输出一样多列。
[y，t，x] = frest.simcompare（SIMOUT，SYS，INPUT，X0）还返回状态轨迹X对于线性状态空间模型SYS.与初始状态X0.。
例子
在时域中比较模拟模型和线性模型
疯狂让您可以让您在时域中检查频率响应估计结果。您可以将模拟模型响应与系统的线性模型的响应进行比较，例如通过精确线性化获得的模型。
估计工厂的闭环响应水缸模型。首先，打开模型。
模型=“watertank”;Open_System（型号）;
定义指定工厂的线性化I / O集，并找到估计的稳态操作点。
IO（1）= Linio（'watertank / pid控制器'，1，'输入'）;IO（2）= Linio（'watertank /水箱系统'，1，'输出'）;watertank_spec = operspec（型号）;opopts = findopoptions（'displayReport'那'离开'）;op = condop（型号，watertank_spec，Opopts）;
创建输入信号以进行估计。对于此示例，请使用步进输入。
输入= frest.createstep（'Finaltime'，100）;
估算模型的指定部分的频率响应，使用sim输出参数存储在估计过程中生成的数据。另外，使用相同的I / O集合和操作点线性化模型。
[sysest，simout] =苦恼（模型，op，io，输入）;syslin =线性化（模型，io，op）;
检查线性化模型的时域响应和Simulink模型到相同的输入信号。万博1manbetx
疯狂的.simcompare（simout，syslin，输入）传奇
在此示例中，响应几乎是相同的。
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