主要内容

识别模型的模态分析

识别系统的状态空间模型。利用该模型计算频响函数和模态参数。本示例需要System Identification Toolbox™许可证。

锤激

加载一个文件包含三输入/三输出锤激励数据采样在4 kHz。使用第一个 10 4 样本的估计和样本 2 × 10 4 5 × 10 4 用于模型质量验证。指定采样时间为采样率的倒数。将数据存储为@iddata对象。

负载modaldataXhammerMISO1YhammerMISO1fs休息= 1:1e4;rval = 2 e4:5e4;Ts = 1 / f;估计= iddata (YhammerMISO1(休息,:),XhammerMISO1(休息,:),Ts);验证= iddata (YhammerMISO1 (rval:), XhammerMISO1 (rval:), Ts,“Tstart”rval (1) * Ts);

绘制估算数据和验证数据。

情节(评估、验证)传说(gca,“显示”

图中包含6个轴。标题为y1的轴1包含两个类型为line的对象。这些对象表示“估计”、“验证”。标题为y2的轴2包含两个类型为line的对象。这些对象表示“估计”、“验证”。标题为y3的轴3包含两个类型为line的对象。这些对象表示“估计”、“验证”。标题为u1的轴4包含两个line类型的对象。这些对象表示“估计”、“验证”。标题为u2的轴5包含2个类型为line的对象。 These objects represent Estimation, Validation. Axes 6 with title u3 contains 2 objects of type line. These objects represent Estimation, Validation.

使用党卫军函数用于估计系统的七阶状态空间模型,使测量输出和模型输出之间的仿真误差最小化。指定状态空间模型具有馈通。

订单= 7;选择= ssestOptions (“焦点”“模拟”);sys = ss(估计,订单,“引线”,真的,“t”Ts,选择);

(为了找到在精确性和复杂性之间做出最佳权衡的模型顺序,设置订单1:15在前面的代码中。党卫军输出奇异值的对数图,使您可以交互地指定顺序。该函数还推荐了7个型号的顺序。)

在验证数据集上验证模型质量。绘制拟合优度的归一化均方根误差(NRMSE)。该模型准确地描述了验证数据的输出信号。

比较(验证、系统)

图中包含3个轴。axis 1包含2个类型为line的对象。这些对象表示Validation (y1), sys: 99.72%。axis 2包含2个类型为line的对象。这些对象表示Validation (y2), sys: 99.92%。axis 3包含2个类型为line的对象。这些对象表示Validation (y3), sys: 99.99%。

估计模型的频响函数。使用以下命令显示函数modalfrf没有输出参数。

润扬悬索桥[f] = modalfrf(系统);modalfrf(系统)

图中包含18个轴。标题为FRF11的轴1包含一个类型为line的对象。Axes 2包含一个类型为line的对象。标题为FRF12的轴3包含一个类型为line的对象。Axes 4包含一个类型为line的对象。标题为FRF13的轴5包含一个类型为line的对象。Axes 6包含一个类型为line的对象。标题为FRF21的轴7包含一个类型为line的对象。Axes 8包含一个类型为line的对象。标题为FRF22的轴9包含一个类型为line的对象。 Axes 10 contains an object of type line. Axes 11 with title FRF23 contains an object of type line. Axes 12 contains an object of type line. Axes 13 with title FRF31 contains an object of type line. Axes 14 contains an object of type line. Axes 15 with title FRF32 contains an object of type line. Axes 16 contains an object of type line. Axes 17 with title FRF33 contains an object of type line. Axes 18 contains an object of type line.

假设用三种模式很好地描述了系统。计算三种模式的固有频率、阻尼比和振型矢量。

模式= 3;[fn,博士,女士]= modalfit (sys, f,模式)
fn =3×1103.× 0.3727 0.8525 1.3706
博士=3×10.0008 0.0018 0.0029
女士=3×3复杂0.0036 - 0.0019i 0.0039 - 0.005 i 0.0021 + 0.006 i 0.0043 - 0.0023i 0.0010 - 0.001 i -0.0033 - 0.0010i 0.0040 - 0.0021i -0.0031 + 0.004 i 0.0011 + 0.003 i

计算和显示重建的频响函数。用分贝表示大小。

[~, ~, ~, ofrf] = modalfit (sys, f,模式);clfij = 1:3霁= 1:3次要情节(3,3,3 * (ij-1) +霁)情节(f / 1000, 20 * log10 (abs (ofrf(:,霁,ij))))轴标题(sprintf (在% d - > % d 'ij,霁))如果ij = = 3包含(的频率(赫兹)结束结束结束

图中包含9个轴。标题为In1 -> Out1的轴1包含一个类型为line的对象。标题为In1 -> Out2的轴2包含一个类型为line的对象。标题为In1 -> Out3的轴3包含一个类型为line的对象。标题为In2 -> Out1的轴4包含一个类型为line的对象。标题为In2 -> Out2的轴5包含一个类型为line的对象。标题为In2 -> Out3的轴6包含一个类型为line的对象。标题为In3 -> Out1的轴7包含一个类型为line的对象。标题为In3 -> Out2的轴8包含一个类型为line的对象。标题为In3 -> Out3的轴9包含一个类型为line的对象。

控制不稳定的过程

加载一个包含高模态密度频率响应测量的文件。这些数据对应于一个不稳定的过程,该过程使用反馈控制保持在平衡状态。将数据存储为idfrd为识别对象。绘制博德图。

负载HighModalDensData降维fif (permute(FRF,[2 3 1])),f,0,“FrequencyUnit”“赫兹”);图bodemag (G) xlim ([0.01, 2 e3])

图中包含一个坐标轴。轴包含一个线型对象。这个对象表示G。

确定一个具有32个极点和32个零的传递函数。

sys =特遣部队(G, 32岁,32);

将模型的频率响应与实测响应进行比较。

sys bodemag (G) xlim ([0.01, 2 e3])传说(gca,“显示”

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。这些对象表示G, sys。

提取前10个最小阻尼振型的固有频率和阻尼比。将结果存储在一个表中。

博士(fn) = modalfit (sys [] 10);T =表((1:10),fn,博士,“VariableNames”,{“模式”“频率”“阻尼”})
T =10×3表模态频率阻尼____ _________ _________ 1 82.764 0.011304 2 85.013 0.015632 3 124.04 0.025252 4 142.04 0.017687 5 251.46 0.0062182 6 332.79 0.0058266 7 401.21 0.0043645 8 625.14 0.0039247 9 770.49 0.002795 10 943.64 0.0019943

另请参阅

||(系统辨识工具箱)