用线性OE模型初始化Hammerstein-Wiener模型

这个例子展示了如何使用线性OE模型估计Hammerstein-Wiener模型。

加载估计数据。

负载throttledata.mat

该命令加载数据对象ThrottleData进入工作区。该对象包含从发动机节流系统收集的输入和输出样本，采样频率为100Hz。

在节流系统中，直流电机控制蝶阀的开启角度。一个步进信号(单位为伏特)驱动直流电机。输出是阀门的角位置(以度数表示)。

绘制数据图，查看和分析数据特征。

情节(ThrottleData)

在15-90度的正常工作范围内，输入和输出变量呈线性关系。你用一个低阶的线性模型来模拟这种关系。

在节流系统中，硬停止将阀门的位置限制为90度，弹簧将阀门调到15当直流电机关闭时的度数。这些物理部件引入了线性模型无法捕捉的非线性。

估计一个Hammerstein-Wiener模型来模拟这个单输入单输出系统在正常工作范围内的线性行为。

%对数据进行趋势分析，因为线性模型无法捕获偏移量。Tr = getTrend (ThrottleData);Tr.OutputOffset = 15;DetrendedData =去趋势(ThrottleData、Tr);%估计一个线性OE模型，na=2, nb=1, nk=1。选择= oeOptions (“焦点”，“模拟”）;线性模型= oe(DetrendedData，[2 1 1]，opt);

将模拟模型的响应与估计数据进行比较。

比较(DetrendedData LinearModel)

线性模型捕获线性工作范围内的上升和稳定行为，但不考虑90度时的输出饱和。

估计一个Hammerstein-Wiener模型来模拟输出饱和。

非线性模型= nlhw(ThrottleData，线性模型，[]，idSaturation);

该软件对非线性模型的阶数采用线性模型的阶数和时滞。此外，软件使用B和F线性传递函数的多项式。

将非线性模型与数据进行比较。

比较(ThrottleData NonlinearModel)

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