frestimate
频率响应的估计金宝app模型
语法
描述
(___)= frestimate (___,计算频率响应使用额外的选项。您可以使用该语法与任何以前的输入和输出参数的组合。选项)
例子
估计频率响应的仿真软件模型的一部分金宝app
估计开环反应的植物watertank模型。打开模型。
模型=“watertank”;open_system(模型)
估计的开环响应植物,定义一个I / O线性化设置指定的这一部分模型分析点。定义一个分析点控制器的输入输出,并定义一个开环输出点核电站输出。
io (1) = linio (“watertank / PID控制器”,1“输入”);io (2) = linio (“watertank /水箱系统”,1“openoutput”);
找到一个稳态操作点估计。对于这个示例,使用一个稳态操作点来自模型的初始条件。
watertank_spec = operspec(模型);opOpts = findopOptions (“DisplayReport”,“关闭”);op = findop(模型、watertank_spec opOpts);
创建一个输入信号估计。对于这个示例,使用sinestream信号发送一系列单独的正弦扰动在您所指定的频率。
输入= frest.Sinestream (“频率”、logspace (3 2、30));
估计的指定部分的频率响应模型。结果是一个包含响应频率特性模型在每个sinestream中指定的频率信号。
sys = frestimate(模型、人事处、io、输入);大小(系统)
朋友模型1输出,输入,和30个频率点。
检查测量频率响应。
波德(sys,‘*’)
验证使用估计频率响应精确线性化的结果
线性化模型的模型和使用频金宝app率特性估计验证精确线性化的结果。
打开watertank模型。
模型=“watertank”;open_system(模型);
获得一个线性化开环反应的植物。为此,定义I / O线性化点,和找到一个稳态操作点附近的模型初始条件。然后,线性化模型。
io (1) = linio (“watertank / PID控制器”,1“输入”);io (2) = linio (“watertank /水箱系统”,1“openoutput”);watertank_spec = operspec(模型);opOpts = findopOptions (“DisplayReport”,“关闭”);op = findop(模型、watertank_spec opOpts);syslin =线性化(模型、op io);
检查线性化,使用相同的分析点和操作点来估计频率响应。对于这个示例,使用sinestream输入信号估计。
输入= frest.Sinestream (“频率”logspace (3 2, 20));sys = frestimate(模型、人事处、io、输入);
比较精确的线性化和估计响应在频域中使用波德图。
波德(syslin“b -”系统,的r *)传说(精确线性化的,“估计”)
使用仿真结果查看器检查评估结果
仿真结果查看器允许您检查频率响应频率的频率估计的结果。你打开查看器使用frest.simView命令。为此,使用存储仿真数据simout输出参数frestimate。
估计开环反应的植物watertank模型。首先,打开模型。
模型=“watertank”;open_system(模型)
定义指定了一组I / O线性化植物,并找到一个稳态操作点估计。
io (1) = linio (“watertank / PID控制器”,1“输入”);io (2) = linio (“watertank /水箱系统”,1“openoutput”);watertank_spec = operspec(模型);opOpts = findopOptions (“DisplayReport”,“关闭”);op = findop(模型、watertank_spec opOpts);
然后,创建一个输入信号估计,估计的频率响应模型的指定部分。使用simout输出参数存储估算数据。
输入= frest.Sinestream (“频率”logspace (10));[sys, simout] = frestimate(模型、人事处、io、输入);
仿真结果查看器打开。
frest.simView (simout、输入、系统)
查看器显示了响应的稳态响应和FFT对您选择范围内的所有频率的波德图部分查看器。这些情节可以帮助您识别响应偏离预期的响应。使用仿真结果查看器的更多信息,参见分析估计频率响应。
如果你有一个系统的线性模型估计,您可以使用模型作为比较的基准响应的查看器。例如,您可以比较通过精确线性化模型来估计频率响应。使用I / O线性化设置和操作点来计算的精确线性化watertank工厂。
syslin =线性化(模型、io、op);
再次打开仿真结果查看器,这次提供syslin作为输入参数。
frest.simView (simout输入、sys syslin)
观众的波德图部分包括一行显示准确的响应syslin。这种观点可能是有用的识别特定频率的估计响应偏离线性化。
输入参数
输出参数
限制
如果你使用
frestimate与一个输出分析模型参考点,总数量的实例允许每一个顶级模特配置参数引用的模型必须是1。
提示
对于多输入多输出(MIMO)系统,
frestimate注入信号在每个输入通道分别模拟相应的输出信号。估计算法使用输入和模拟输出多输入多输出信号频率响应计算。如果你想注入不同的输入信号线性化输入点的一个应用系统,把系统当作独立的单输入系统。执行独立的频率响应估计为每一个使用线性化的输入点frestimate,连接你的频率响应的结果。
算法
frestimate注入你指定的输入信号(u美国东部时间(t))输入分析点。它模拟模型和收集响应信号(y美国东部时间(t))在输出分析点,作为sinestream所示的输入。
一般来说,frestimate估计的频率响应计算的比率快速傅里叶变换输出信号和输入信号:
sinestream输入信号的函数丢弃在指定的结算期间收集的数据在每个频率的信号。(见Sinestream输入信号)。如果sinestream信号的过滤选项被激活时,该函数将一个带通滤波器的信号在相应的频率和丢弃一个时期删除任何剩余的瞬态信号。由此产生的信号的函数使用FFT计算分别地。由此产生的
的朋友sinestream模型包含所有频率。
对于输入信号的唧唧声,丢弃任何频率比的函数分别地超出规定的频率范围的唧唧声。由此产生的
的朋友模型包含所有频率的傅里叶变换属于线性调频范围。其他输入信号,由此产生
的朋友包含所有的傅里叶变换的频率。
