exampleTimeDep脚本

这段代码展示了如何在 StateSpaceModel 中使用 时间依赖的变量。它基于一个温室气候模型，通过定义时间依赖的辅助变量（如运行时间、时间点、过去时间的状态等），展示了如何将这些变量用于模型模拟和结果分析。以下是代码的详细解释：

代码逻辑

1. 创建 StateSpaceModel 对象

创建一个 StateSpaceModel 对象 m，并定义模拟的时间范围：
matlab

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```
m.t = DynamicElement('01/01/2001 00:00:00');
m.t.val = [0 48]; % hours
```

2. 定义参数

添加模型的参数，例如光能利用效率（lue）、热损失系数（heatLoss）、加热效率（heatEff）等：
matlab

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```
addParam(m, 'lue', 7.5e-8);
addParam(m, 'heatLoss', 1);
addParam(m, 'heatEff', 0.1);
```

3. 定义输入、状态和控制变量

定义输入变量（如辐射 d.rad 和室外温度 d.tempOut）。
定义状态变量（如作物干重 x.dryWeight 和室内温度 x.tempIn）。
定义控制变量（如加热功率 u.heating）。

4. 定义辅助变量

定义与时间相关的辅助变量：

运行时间:
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```
m.a.runTime = DynamicElement('t');
```
双倍时间:
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```
m.a.doubleTime = DynamicElement('2*t');
```
过去时间:
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```
m.a.pastTime = DynamicElement('t-10');
```

时间与光合作用的乘积:

m.a.timePhot = DynamicElement('t.*a.phot');

当前时间（小时）:
matlab

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```
m.a.timeOfDay = mod(m.a.runTime,24);
```

是否为午夜:

m.a.isMidnight = ifElse('a.timeOfDay==0',1,0);

特定时间点的干重:

m.a.dwAt5 = DynamicElement('atTime(''x.dryWeight'',5)');

一小时前的干重:

m.a.dwHourAgo = DynamicElement('atTime(''x.dryWeight'',t-1)');

十小时前的干重:

m.a.dw10HoursAgo = DynamicElement('atTime(''x.dryWeight'',t-10)');

当天午夜时的干重:

m.a.dwLastMidnight = DynamicElement('atTime(''x.dryWeight'',t-a.timeOfDay)');

5. 设置微分方程、控制和输入

定义作物的光合作用和温室的温度变化：

m.x.dryWeight = DynamicElement(m.a.phot); 
m.x.tempIn = m.a.heatOut + m.a.heatIn;

设置控制变量（加热功率）和输入变量（辐射和室外温度）的值。

6. 设置初始值

设置状态变量的初始值：

m.x.dryWeight.val = 1; % kg m^{-2} 
m.x.tempIn.val = 10; % degC

7. 运行模拟

使用 runSim 函数运行模拟：
matlab

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```
runSim(m,1);
```

8. 绘制结果

绘制时间依赖的变量：

运行时间:
matlab

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```
plot(m.a.runTime);
```

双倍时间和过去时间:

plot(m.a.doubleTime);
plot(m.a.pastTime);

时间与光合作用的乘积:
matlab

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```
plot(m.a.timePhot);
```

当前时间、是否为午夜:

plot(m.a.timeOfDay);
plot(m.a.isMidnight);

干重及其时间依赖变量:

plot(m.x.dryWeight);
plot(m.a.dwAt5);
plot(m.a.dwHourAgo);
plot(m.a.dw10HoursAgo);
plot(m.a.dwLastMidnight);

关键点

时间依赖的辅助变量:
- 使用 DynamicElement 定义与时间相关的变量，例如运行时间、当前时间、过去时间等。
- 使用 atTime 函数获取特定时间点的状态值。
模拟运行:
- 使用 runSim 函数运行模拟，并生成时间依赖的变量。
结果可视化:
- 绘制时间依赖的变量，展示模拟结果。

总结

这段代码的主要功能是展示如何在 StateSpaceModel 中使用 时间依赖的变量。通过定义与时间相关的辅助变量，并将其用于模型模拟和结果分析，可以更好地理解和分析模型的动态行为。代码结构清晰，功能明确，便于扩展和修改。