Как комментировать в матлабе
Перейти к содержимому

Как комментировать в матлабе

  • автор:

Документация

Когда вы пишете код, это — хорошая практика, чтобы добавить комментарии, которые описывают код. Комментарии позволяют другим изучать ваш код и могут освежить вашу память, когда вы возвращаетесь к нему позже. Во время разработки кода и тестирования, также можно использовать комментарии, чтобы закоментировать любой код, который не должен запускаться.

В Live Editor можно вставить линии текста до и после кода, чтобы описать процесс или код. Текстовые строки обеспечивают дополнительную гибкость, такую как стандартные параметры форматирования и вставка изображений, гиперссылок и уравнений. Для получения дополнительной информации смотрите, Создают Live скрипты в Live Editor.

Примечание

Когда у вас есть MATLAB ® файл кода ( .m ) содержа текст, который имеет символы в кодировке, отличной от вашей платформы, когда вы сохраняете или публикуете свой файл, MATLAB отображает те символы как искаженный текст. Live скрипты и функции ( .mlx ) поддержите хранение и отображение символов из всех локализаций.

Чтобы добавить комментарии в код MATLAB, используйте процент ( % ) символ. Строки с комментариями могут появиться где угодно в файле кода, и можно добавить комментарии в конец строки кода.

% Add up all the vector elements. y = sum(x) % Use the sum function. 

Чтобы закомментировать несколько строк кода, используйте операторы блочных комментариев, % < и %>. % < и %>операторы должны казаться одними на линиях, которые сразу предшествуют и следуют за блоком текста справки. Не включайте никакой другой текст на этих линиях.

a = magic(3); % sum(a) diag(a) sum(diag(a)) %> sum(diag(fliplr(a)))

Чтобы закомментировать выбор, выберите строки кода, перейдите к вкладке Editor или Live Editor, и в разделе Code, нажмите кнопку. Также можно ввести Ctrl+R. Чтобы не прокомментировать выбранный код линий, нажмите кнопку или введите Ctrl+Shift+R. В macOS системах используйте Command+/, чтобы прокомментировать и Command+Option+/, чтобы не прокомментировать. На Linux ® системы, используйте Ctrl+/, чтобы прокомментировать и Ctrl+Shift+/, чтобы не прокомментировать.

Чтобы закомментировать часть оператора, который охватывает несколько линий, используйте замещающий знак ( . ) вместо знака процента. Например:

header = ['Last Name, ', . 'First Name, ', . . 'Middle Initial, ', . 'Title']

Редактор и Live Editor включают инструменты и элементы контекстного меню, чтобы помочь вам добавить, удалить или изменить формат комментариев для MATLAB, Java ® , и код C/C++. Например, предположите, что у вас есть этот длинный текст в прокомментированную линию.

% This is a code file that has a comment that is a little more than 75 columns wide. disp('Hello, world')

С курсором на линии перейдите к вкладке Editor или Live Editor, и в разделе Code, нажмите кнопку. Комментарий переносится к следующей строке:

% This is a code file that has a comment that is a little more than 75 % columns wide. disp('Hello, world')

По умолчанию, при печати комментарии в Редакторе и Live Editor, текст переносится, когда это достигает ширины столбца 75. Чтобы изменить столбец, где текст комментария переносится или отключить автоматический перенос комментария, перейдите к вкладке Home и в разделе Environment, нажмите Preferences. Выберите MATLAB> Editor/Debugger> Language и настройте настройки Comment formatting. Чтобы настроить настройки Comment formatting в MATLAB Online™ , выберите Editor/Debugger> MATLAB Language.

Редактор и Live Editor не переносят комментарии с:

  • Разделите заголовки (комментарии, которые начинаются с %% )
  • Длинный непрерывный текст, такой как URL
  • Элементы маркированного списка (текст, который начинается с * или # ) на предыдущую линию

Похожие темы

  • Добавление справки для программы
  • Создание скриптов
  • Создание live скриптов в Live Editor
  • Настройки редактора/отладчика

Документация

Когда вы пишете код, это — хорошая практика, чтобы добавить комментарии, которые описывают код. Комментарии позволяют другим изучать ваш код и могут освежить вашу память, когда вы возвращаетесь к нему позже. Во время разработки кода и тестирования, также можно использовать комментарии, чтобы закоментировать любой код, который не должен запускаться.

В Live Editor можно вставить линии текста до и после кода, чтобы описать процесс или код. Текстовые строки обеспечивают дополнительную гибкость, такую как стандартные параметры форматирования и вставка изображений, гиперссылок и уравнений. Для получения дополнительной информации смотрите, Создают Live скрипты в Live Editor.

Примечание

Когда у вас есть MATLAB ® файл кода ( .m ) содержа текст, который имеет символы в кодировке, отличной от вашей платформы, когда вы сохраняете или публикуете свой файл, MATLAB отображает те символы как искаженный текст. Live скрипты и функции ( .mlx ) поддержите хранение и отображение символов из всех локализаций.

Чтобы добавить комментарии в код MATLAB, используйте процент ( % ) символ. Строки с комментариями могут появиться где угодно в файле кода, и можно добавить комментарии в конец строки кода.

% Add up all the vector elements. y = sum(x) % Use the sum function. 

Чтобы закомментировать несколько строк кода, используйте операторы блочных комментариев, % < и %>. % < и %>операторы должны казаться одними на линиях, которые сразу предшествуют и следуют за блоком текста справки. Не включайте никакой другой текст на этих линиях.

a = magic(3); % sum(a) diag(a) sum(diag(a)) %> sum(diag(fliplr(a)))

Чтобы закомментировать выбор, выберите строки кода, перейдите к вкладке Editor или Live Editor, и в разделе Code, нажмите кнопку. Также можно ввести Ctrl+R. Чтобы не прокомментировать выбранный код линий, нажмите кнопку или введите Ctrl+Shift+R. В macOS системах используйте Command+/, чтобы прокомментировать и Command+Option+/, чтобы не прокомментировать. На Linux ® системы, используйте Ctrl+/, чтобы прокомментировать и Ctrl+Shift+/, чтобы не прокомментировать.

Чтобы закомментировать часть оператора, который охватывает несколько линий, используйте замещающий знак ( . ) вместо знака процента. Например:

header = ['Last Name, ', . 'First Name, ', . . 'Middle Initial, ', . 'Title']

Редактор и Live Editor включают инструменты и элементы контекстного меню, чтобы помочь вам добавить, удалить или изменить формат комментариев для MATLAB, Java ® , и код C/C++. Например, предположите, что у вас есть этот длинный текст в прокомментированную линию.

% This is a code file that has a comment that is a little more than 75 columns wide. disp('Hello, world')

С курсором на линии перейдите к вкладке Editor или Live Editor, и в разделе Code, нажмите кнопку. Комментарий переносится к следующей строке:

% This is a code file that has a comment that is a little more than 75 % columns wide. disp('Hello, world')

По умолчанию, при печати комментарии в Редакторе и Live Editor, текст переносится, когда это достигает ширины столбца 75. Чтобы изменить столбец, где текст комментария переносится или отключить автоматический перенос комментария, перейдите к вкладке Home и в разделе Environment, нажмите Preferences. Выберите MATLAB> Editor/Debugger> Language и настройте настройки Comment formatting. Чтобы настроить настройки Comment formatting в MATLAB Online™ , выберите Editor/Debugger> MATLAB Language.

Редактор и Live Editor не переносят комментарии с:

  • Разделите заголовки (комментарии, которые начинаются с %% )
  • Длинный непрерывный текст, такой как URL
  • Элементы маркированного списка (текст, который начинается с * или # ) на предыдущую линию

Похожие темы

  • Добавление справки для программы
  • Создание скриптов
  • Создание live скриптов в Live Editor
  • Настройки редактора/отладчика

Подготовка графиков в MatLab

В написании научных статей немалую часть времени занимает подготовка иллюстраций, графиков и диаграмм. Хочу поделиться некоторыми мыслями и примерами того, как можно ускорить этот процесс. Материал пригодиться тем, кто пользуется системой MatLab.

MatLab предоставляет широкие возможности по отображению графической информации в виде графиков, диаграмм, и т.п. Однако не всегда получаемые по умолчанию иллюстрации удовлетворяют требованиям оформления статей. Для этого в системе MatLab существует множество настроек. И чтобы ускорить подготовку иллюстраций предлагаю воспользоваться несколькими строчками кода, которые помогут помочь настроить отображение графиков.

Прежде всего, необходимо настроить шрифты, которые будут использоваться для вывода значений осей и надписей на графиках, что также помогает в случаях неправильного отображения надписей на русском языке:

set(0,'DefaultAxesFontSize',14,'DefaultAxesFontName','Times New Roman'); set(0,'DefaultTextFontSize',14,'DefaultTextFontName','Times New Roman'); 

Затем необходимо настроить размер графика и его положение на экране, например, с отображением на весь экран:

figure('Units', 'normalized', 'OuterPosition', [0 0 1 1]);

При необходимости вставляем название графика:

title('Название');

Далее можно включить построение нескольких графиков в одном окне, c использованием тех же осей и свойств графика:

hold on;%или hold all;

Строим графики с определенным цветом, стилем и толщиной линии:

plot(X2,Y2,':k','LineWidth',3); plot(X2,Y3,':b','LineWidth',3); plot(X2,Y4,'-.','Color',[.1 .7 .7],'LineWidth',3); plot(X2,Y5,'--','Color',[.1 .4 .1],'LineWidth',3); plot(X2,Y6,'r','LineWidth',3);

Вставляем легенду в график с определенным положением на рисунке, например справа внизу:

legend('исходные данные','полином 3-й степени','полином 4-й степени','полином 5-й степени','полином 7-й степени','полином 9-й степени', 4);

И вот тут начинается самое интересное.

При построении графика в MatLab дробные значения подписей на осях координат отображаются с разделителем в виде точки, тогда как, разделитель дробной и целой части у нас принято отображать запятой.

Чтобы не изменять вручную все значения подписей данных осей через меню графика,

воспользуемся небольшим куском кода:

BX=get(gca,'XTick'); BY=get(gca,'YTick'); xlabel(XL,'Position',[BX(size(BX,2)) BY(1)]) ylabel(YL,'Rotation',0,'Position',[BX(1) BY(size(BY,2))]) XA=get(gca,'XTickLabel');% for i=1:size(XA,1) z=rem(i,2); if z==0; if XA(i,1)~='0' && XA(i,2)~=0 XA(i,:)=char(0); end end end XA(size(XA,1),:)=char(0); set(gca,'XTickLabel',XA); YA=get(gca,'YTickLabel');% for i=1:size(YA,1) z=strfind(YA(i,:),'.'); YA(i,z)=','; clear z; z=rem(i,2); if z~=0; YA(i,:)=char(0); end end YA(size(YA,1),:)=char(0); set(gca,'YTickLabel',YA);

Код «прореживает» подписи осей x и y, а также исправляет точки на запятые в подписях на оси y. Для других осей необходимо повторить аналогичные процедуры.

И в заключении отобразим линии координатной сетки:

grid on;

Для удобства использования, чтобы не повторять каждый раз эти действия, заключаем написанный код в функцию, в параметрах которой указываются настройки отображения графиков и их данные.

Функция subgraphic

function result=subgraphic(X1,X2,Y1,Y2,Y3,Y4,Y5,Y6,Tit,TL,XL,YL,PL) figure('Units', 'normalized', 'OuterPosition', [0 0 1 1]); plot(X1,Y1,'o','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor',[.49 1 .63],'MarkerSize',5); if Tit title(TL); end hold on; plot(X2,Y2,':k','LineWidth',3); plot(X2,Y3,':b','LineWidth',3); plot(X2,Y4,'-.','Color',[.1 .7 .7],'LineWidth',3); plot(X2,Y5,'--','Color',[.1 .4 .1],'LineWidth',3); plot(X2,Y6,'r','LineWidth',3); legend('исходные данные','полином 3-й степени','полином 4-й степени','полином 5-й степени','полином 7-й степени','полином 9-й степени', PL); BX=get(gca,'XTick'); BY=get(gca,'YTick'); xlabel(XL,'Position',[BX(size(BX,2)) BY(1)]) ylabel(YL,'Rotation',0,'Position',[BX(1) BY(size(BY,2))]) XA=get(gca,'XTickLabel');% for i=1:size(XA,1) z=rem(i,2); if z==0; if XA(i,1)~='0' && XA(i,2)~=0 XA(i,:)=char(0); end end end XA(size(XA,1),:)=char(0); set(gca,'XTickLabel',XA); YA=get(gca,'YTickLabel');% for i=1:size(YA,1) z=strfind(YA(i,:),'.'); YA(i,z)=','; clear z; z=rem(i,2); if z~=0; YA(i,:)=char(0); end end YA(size(YA,1),:)=char(0); set(gca,'YTickLabel',YA); grid on; result=1;
subgraphic(B,T,A,Y3,Y4,Y5,Y7,Dva_theta_0_5,Tit,'Название','<\itT>, \circC','<2<\phi>_, град.',3); 

с заранее подготовленными данными.

И здесь нас ждет небольшая засада.

В результате получаем вот такой график:

По умолчанию MatLab отображает греческую букву «фи» как в кириллице «ф». Одним из способов отобразить привычную греческую букву «фи» с петлеобразным начертанием, является выбор специального шрифта c греческими буквами. Скачиваем, например, шрифт Greek Normal отсюда и устанавливаем. Просмотрев шрифт Greek в таблице символов, замечаем, что в этом шрифте буква «фи» существует в двух вариантах, причем для кода латинской «f» получим тот же результат что и в MatLab в виде «ф», а для кода латинской «j» должен быть получен требуемый результат.

subgraphic(B,T,A,Y3,Y4,Y5,Y7,Dva_theta_0_5,Tit,'Название','<\itT>, \circC','j>_, град.',3);

И получим вот такой график:

В результате использования приведенного кода для построения графиков с помощью системы MatLab удалось:

  • Решить проблему с некорректным отображением кириллических шрифтов;
  • Автоматически заменить разделитель целой и дробной части числа с точки на запятую в графике;
  • Отобразить греческую букву фи в петлеобразном начертании.

UPD Еще один способ, подсказанный в комментариях, для отображения «фи» с петлеобразным начертанием:

text(x, y, '$\varphi$', 'FontSize', 14, 'Interpreter', 'latex');
  • matlab
  • графики
  • диаграммы
  • региональные настройки
  • разделитель целой и дробной части

Matlab *

Что скрывает под собой скрытое (латентное) пространство?

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 2.9K

Работа с латентными пространствами

Латентное пространство полезно для изучения функций данных и поиска более простых представлений данных для анализа.

Как используются латентные пространства в библиотеке eXplain-NNs?

Визуализация латентных пространств: Этот метод позволяет отобразить скрытые признаки или паттерны, выученные нейронной сетью, в этих латентных пространствах. Это может быть полезно для понимания, как модель организует данные и какие внутренние представления она использует для принятия решений.

Анализ гомологии латентных пространств: Еще один метод, предоставляемый библиотекой eXplain-NNs, это анализ гомологии латентных пространств. Анализ гомологии используется для изучения структуры и связей между этих латентных представлений. Это помогает понять, каким образом информация организована внутри модели и влияет на ее способность принимать решения.

Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Добавить в закладки 30

Новости

все подряд лучшие

Введение в цифровую обработку сигналов

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 6.6K

Эта статья дает общее представление о том, что такое ЦОС (цифровая обработка сигналов), как она работает и какие преимущества может предложить. Цифровая обработка сигналов включает разработку алгоритмов, которые могут быть использованы для улучшения сигнала определенным образом или для извлечения из него некоторой полезной информации.

Чтобы понять преимущества ЦОС, давайте сначала рассмотрим традиционный метод обработки сигналов, то есть аналоговую обработку сигналов.

Это статья сделана совместно с автором курса по Цифровой обработке сигналов в INZHENERKA.TECH Волченковым Владимиром, доцентом кафедры телекоммуникаций и основ радиотехники ФГБОУ ВО «РГРУ им. В.Ф. Уткина» и научным сотрудником ООО «Лаборатория Сфера». Больше информации в нашем сообществе инженеров.

Аналоговая обработка сигналов

Возможно, самым простым примером аналоговой обработки сигналов является знакомая RC-цепь, показанная на рисунке 1.

Всего голосов 7: ↑6.5 и ↓0.5 +6
Добавить в закладки 67

Разработка системы управления электроприводом постоянного тока. Часть 1 — математическая модель

Уровень сложности Сложный
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 4.3K

Статья про разработку системы управления робототехнического устройства на примере привода рулевой поверхности малогабаритной ракеты.

Всего голосов 15: ↑15 и ↓0 +15
Добавить в закладки 59

Управление электромеханической системой на основе ДПТ. Метод желаемой ЛАЧХ и другие средства Matlab

Время на прочтение 13 мин
Количество просмотров 1.4K

Частой задачей при обучении теории автоматического управления является расчет корректирующего устройства методом желаемой ЛАЧХ. Эта задача дается для ознакомления с большим миром управления в частотной области.
Зачем вообще частотный метод, когда есть модальный?
Дело в том, что в 1978 году Джоном Дойлом в статье Guaranteed Stability Margins for LQG Regulators было показано, что для LQG регуляторов не существует гарантированного запаса устойчивости, и поэтому в зависимости от объекта управления, шума и помех в каналах управления и измерения, LQG регулятор может быть сколь угодно чувствительным к неопределенности в модели и временным задержкам, а значит он может быть сколь угодно не надежным (робастным).
В данной статье покажем несколько способов расчета компенсатора частотными методами, помимо метода желаемой ЛАЧХ, в пакете Matlab с использованием Control System Toolbox.

Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Добавить в закладки 17

9 Синтез и коррекция систем автоматического регулирования (САР)

Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 2.4K

Продолжаем публикацию лекций по предмету «Управление в технических системах». Кафедра «Ядерные энергетические установки» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор: Олег Степанович Козлов.

Всего голосов 10: ↑9 и ↓1 +8
Добавить в закладки 47

Управление обратным маятником в MATLAB Simulink без формул. Настройка PID регуляторов

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 1.8K

Простой и популярной реализацией закона управления обратным маятником является PID регулятор. Современные средства настройки коэффициентов PID регулятора позволяют решать подобные задачи нажатием пары кнопок даже без знания математики, физики и вообще без каких-либо технических знаний. Рассмотрим пример настройки PID регуляторов в Simulink для классического обратного маятника.

Объект управления (Plant)

Модель перевернутого маятника соберем в библиотеке Multibody. Для этого нам не понадобится знание физики и математики. Библиотека Multibody предоставляет нам готовые блоки степеней свободы, твердых тел, преобразований координат, которые нужно только верно соединить. Собираем подсистемы отдельно для маятника и отдельно для тележки, и собираем все вместе. Результат на рисунке, модель в прикрепленных файлах.

Всего голосов 7: ↑7 и ↓0 +7
Добавить в закладки 19

Оптимальное управление обратным маятником, пример реализации модели в MATLAB

Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 2.1K

Классическим примером демонстрации возможностей теории управления является модель обратного маятника на тележке. В данной статье продемонстрируем решение классических проблем классическими методами, но в максимально тепличных условиях, когда всю рутинную работу за нас будут выполнять алгоритмы пакета MATLAB.

Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Добавить в закладки 28

Полиномиальные корневые методы синтеза САУ ч.3 (заключение)

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 1.5K

Леонид Маркович Скворцов. Широко известный в узких кругах математик, профессионально занимающийся математическими проблемами автоматического управления. Например, его авторские методы использованы в SimInTech. Данный текст, еще готовится к публикации. Но с разрешения автора, читатели Хабр будут первыми кто сможет оценить. Первая часть здесь. Вторая часть здесь.

Две предыдущие части были заполнены многоэтажными формулами в третей части разберем на примерах применение этих формул. Математику в жизнь!

Приведем примеры и покажем в видео как синтезировать регулятор для линейной модели двухроторного газотурбинного двигателя, работающего на базовом режиме малого газа, вместе с исполнительным механизмом. От теории к практике не приходя в сознание!

Всего голосов 11: ↑11 и ↓0 +11
Добавить в закладки 24

Полиномиальные корневые методы синтеза САУ ч.2

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 1.9K

Леонид Маркович Скворцов. Широко известный в узких кругах математик, профессионально занимающийся математическими проблемами автоматического управления. Например, его авторские методы использованы в SimInTech. Данный текст, еще готовится к публикации. Но с разрешения автора, читатели Хабр будут первыми кто сможет оценить. Первая часть здесь.

Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Добавить в закладки 24

Исследование звука: удаление шумов

Уровень сложности Сложный
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 2.7K

Обработка звука — это процесс исследования динамической/статической звуковой дорожки при помощи применения определенного набора линейных и нелинейных алгоритмов с целью получения необходимой информации.

Алгоритмы динамической обработки звука работают с потоковым аудио, когда статически обрабатывают уже готовую звуковую дорожку.

Данный процесс происходит с использованием компьютерных программ и зачастую сопровождается трудными техническими вычислениями, которые ложатся на вычислительные мощности компьютера или на отдельные его комплектующие части.

Процесс исследования и обработки звука так или иначе присутствует в разных сферах профессиональной деятельности, будь то голосовые помощники, встроенные в мобильные устройства или любые другие устройства, индустрия профессионального бизнес-сообщества для фиксирования необходимой информации или же специальные службы, использующие самые современные технологии для расследования преступлений.

Если мы говорим о задаче обработки звука, то чаще всего имеем в виду применение к звуковой дорожке определенного набора стандартных и собственных алгоритмов, которые позволяют получить определенный срез информации о дорожке или же получить новую трансформированную аудио дорожку.

Цель данной работы – исследовать алгоритмы удаления посторонних шумов из аудио дорожки.

Такое программное обеспечение будет полезно для автоматических субтитров во время онлайн-конференций, логирования бизнес-встреч, работы с глухонемыми и слабослышащими.

Всего голосов 7: ↑6 и ↓1 +5
Добавить в закладки 41

Дубинка (гиря) подброшенная в воздух. Решение дифференциальных уравнений в MATLAB

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 3.8K

Пример решения системы дифференциальных уравнений (ДУ) в MATLAB адаптивным и не адаптивным методами.

В MATLAB встроено множество численных решателей с адаптивным шагом для решения жестких, нежестких и полностью неявных систем. С помощью Symbolic Math Toolbox можно сначала выводить системы ДУ, а затем тут же решать их численными методами.

Описание модели

Для примера решим систему ДУ, которая описывает систему из двух масс m1 и m2, которые жестко соединены невесомым стержнем длинной L.

Всего голосов 11: ↑10 и ↓1 +9
Добавить в закладки 31

Что такое синхронизированные векторные измерения и как их моделировать

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 2K

Привет, Хабр! Представим, что перед нами такой сложный объект для управления, как электроэнергетическая система России. Чтобы рассматривать ее в виде единого целого, нужны высокоточные измерения из различных точек энергосистемы, зачастую географически удаленных друг от друга. Для решения этой задачи был создан стандарт IEEE C37.118. Он описывает так называемые синхрофазоры, или синхронизированные векторные измерения (СВИ).

В этой статье мы обсудим что такое СВИ и зачем они нужны, подробно разберем типы и форматы сообщений, рассмотрим, как передаются сообщения внутри стека TCP/IP, а также смоделируем пакеты С37.118 с помощью КПМ РИТМ и PMU Connection Tester.

Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Добавить в закладки 25

Об импортозамещении MATLAB/Simulink на примере модели динамики авиационного средства поражения

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 11K

Когда-то давно меня попросили разработать модель динамики полета АСП (авиационного средства поражения) в отечественном ПО, в среде SimInTech, причем разработать не с нуля, а тупо повторив уже созданную ранее модель в Матлабе (с Симулинком), и любезно выложенную в публичный доступ на гитхабе.

Я подумал — почему бы и нет, ведь в Симинтеке есть практически все требуемые блоки, а каких нет, я доработаю по образу и подобию. Без погружения в детали, в конце концов так оно и вышло. Но мне справедливо возразили — а чем докажешь, что твоя модель считает в точности так же, в динамике, как и исходная матлабовская модель?

Всего голосов 82: ↑63 и ↓19 +44
Добавить в закладки 64

Ближайшие события

Дата 13 мая
Время 20:00

Дата 14 мая
Время 19:00

Дата 14 мая
Время 20:00

Дата 15 мая
Время 19:00

Дата 15 мая
Время 20:00

Дата 15 мая
Время 20:00

Дата 16 мая
Время 20:00

Дата 18 мая
Время 14:00 – 23:59
Москва • Онлайн

Дата 22 мая
Время 20:00

Дата 30 мая
Время 11:00 – 23:00

Дата 6 июня
Время 09:00 – 20:00

Дата 20 июня
Время 09:00 – 19:00
Екатеринбург
Влево Вправо

Модальный метод синтеза в MATLAB

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 2 мин
Количество просмотров 1.3K

Частым заданием в различных курсах по теории автоматического управления является нахождение матрицы K для модального управления системой вида dx/dt = Ax+Bu y = Cx.

Такой тип задач легко решается в среде MATLAB.

Сперва наперво требуется задать нашу систему. Для примера возьмем типовую модель электродвигателя:

Всего голосов 6: ↑5 и ↓1 +4
Добавить в закладки 8

Качество переходного процесса ч.2

Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 2.3K

Продолжаем публикацию лекций Олега Степановича Козлова с кафедры Ядерные Энергетические Установки МГТУ им. Баумана. Вторая часть лекции про качество САР и модель реактора как бонус.

В предыдущих сериях:

Всего голосов 14: ↑14 и ↓0 +14
Добавить в закладки 47

Полиномиальные корневые методы синтеза САУ ч.1

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 6.5K

Ленонид Маркович Скворцов. Широко известный в узких кругах математик, профессионально занимающийся математическами проблемами автоматического управления. Например, его авторские методы использованы в SimInTech. Данный текст первая часть работы, которая еще готовится к публикации. Но с разрешения автора, читатели Хабр будут превыми кто сможет с ним ознакомится.

Все мы слышали, про преимущества советской математической школы над зарубежными математическими школами, но мало кто видел это приимущество в реальных задачах. В случае математических методов Леонида Марковича Скворцова, математика это не просто абстрактные формулы, а решение реальных прикладных задач, все можно увидеть пощупать и попробовать. В конце статьи видео-доказательство, практичесокй реализации преимуществ методов Леонида Марковича на практике.

Всего голосов 24: ↑23 и ↓1 +22
Добавить в закладки 62

Настройка многоконтурных систем управления

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 4 мин
Количество просмотров 3.1K

PID регулятор MATLAB может быть настроен функцией pidTuner(). Каждый PID регулятор библиотеки Simulink также содержит механизм настройки параметров. При использовании SISO (Один Вход Один Выход) регуляторов многоконтурное управление рекомендуют выполнять последовательно: переходя от внутреннего контура (местная обратная связь) к внешнему. Но как быть с настройкой многоконтурных систем управления с параллельными или с перекрещивающимися (перекрестными) связями, например, как показано на Рисунок 1 [1], где требуется одновременная настройка блоков?

image

image

Рисунок 1. Многоконтурная Simulink модель.
Для настройки многоконтурных Simulink моделей в MATLAB имеется приложение “Control System Tuner” . В этой работе рассматриваются особенности этого настройщика на примере построения двухконтурной системы управления.

Всего голосов 2: ↑2 и ↓0 +2
Добавить в закладки 27

8. Качество переходного процесса ч.1

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 3.2K

В предыдущих сериях:

Всего голосов 15: ↑14 и ↓1 +13
Добавить в закладки 30

Как я чуть не стал миллионером, продавая воздух, или почему Россия – не Америка

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 114K

Все знают, что Россия — энергетическая сверхдержава, она же – «разорванная в клочья Обамой бензоколонка». Но не все знают, как это может отражаться в области развития математического моделирования. Расскажу одну жизненную историю.

Начну с далекого 2007 года. Довелось мне в те времена поработать на крупном заводе, который «эффективные менеджеры» как раз делили на несколько отдельных предприятий, каждое из которых крутилось, как могло. В том цеху, который и стал одним из таких предприятий, на токарных станках могла крутиться (и крутилась!) металлическая болванка размером с автобус. А в печку для нагрева металла можно было затолкать паровоз. Целиком. Когда я в первый раз увидел токарный станок, на котором крутится и обтачивается деталь размером с автобус, моему восторгу не было предела. Гордость за страну переполняла до состояния «в зобу дыханье сперло». А потом старожилы показали ту часть цеха, где стояли фундаменты таких же станков и пояснили:

— А вот тут были станки для точной обработки. Их продали китайцам по цене металлолома.

— А почему вот другие не продали?

— Потому, что у них точность обработки такая, что их только в металлолом можно сдать. Поэтому они здесь работают и крутятся как могут, и обтачивают валы турбин Siemiens.

Схема бизнеса был гениальна: Siemiens привозил на завод многотонные болванки, их неделями и месяцами обтачивали до состояния заготовок и увозили для чистовой обработки в Германию. Где уже выполняли чистовую доводку на точных и дорогих станках. Главные затраты при черновой обработке – это износ станков и инструмента, зарплата токаря и электроэнергия, необходимая для вращения тонн металла. Поскольку электроэнергия в РФ дешевле немецкой, недели обработки болванок с лихвой окупают транспортировку, а низкая точность обработки не требует дорогого обслуживания и мало чувствительна к износу еще советского оборудования. В итоге весь бизнес заключался в «перепродаже» дешевой электроэнергии из РФ в Германию, но в виде металлических обточенных болванок.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *