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idnlhw /图

(不推荐)分析输入和输出非线性和线性Hammerstein-Wiener模型的响应

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idnlhw /图不推荐。使用nlhwPlot而情节非线性ARX模型非线性。有关更多信息,请参见版本历史。

语法

情节(模型)
LineSpec情节(模型)
情节(modelN model1…)
情节(model1 LineSpec1…, modelN LineSpecN)
图(___、名称、值)

描述

例子

图(模型)块的输入和输出非线性和线性响应Hammerstein-Wiener模型Hammerstein-Wiener情节。情节显示输入和输出响应的非线性和线性块表示模型。

图(模型,LineSpec)指定线条样式。

情节(modelN model1…)为多个模型生成情节。

例子

情节(model1 LineSpec1…, modelN LineSpecN)指定每个模型的线条样式。你不需要指定的线型模型。

例子

图(___,名称,值)指定情节属性使用由一个或多个指定附加选项名称,值对参数。这个语法可以包括任何输入参数组合在前面的语法。

例子

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估计Hammerstein-Wiener模型和情节反应其输入和输出的非线性和线性块。

负载iddata3model1 = nlhw (z3、(4 2 1)“idSigmoidNetwork”,“idDeadZone”);情节(model1)

探索各种阴谋情节窗口中点击代表模型的三个街区之一:

  • 多人——输入非线性,代表的静态非线性输入(model.InputNonlinearityLinearBlock)。

  • 线性分组——一步,冲动,预示和pole-zero块嵌入的线性模型(model.LinearModel)。默认情况下,显示步骤图。

  • yNL——输出非线性,代表的静态非线性输出(model.OutputNonlinearity)线性分组。

加载数据,估计两个idnlhw模型,并把它们用线条样式规范. .

负载iddata3model1 = nlhw (z3、(4 2 1)“idSigmoidNetwork”,“idDeadZone”);model2 = nlhw (z3 [4 2 1], [],“idSigmoidNetwork”);情节(model1“b -”model2,‘g’)

加载数据,估计两个idnlhw模型,并把它们与其他规范。

负载iddata3model1 = nlhw (z3、[4 2 1] idSigmoidNetwork, idDeadZone);model2 = nlhw (z3 [4 2 1], [], idSigmoidNetwork);情节(model1 model2,“时间”1:50 0,“频率”{0.01,100},“OutputRange”1000年[0]);

加载数据,估计两个idnlhw模型,并把它们与其他规范。

负载iddata3model1 = nlhw (z3、[4 2 1] idSigmoidNetwork, idDeadZone);model2 = nlhw (z3 [4 2 1], [], idSigmoidNetwork);情节(model1 model2,“时间”1:50 0,“频率”{0.01,100},“OutputRange”1000年[0]);

输入参数

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估计Hammerstein-Wiener模型,指定为一个idnlhw模型对象。使用nlhw估计模型。

线型、标记符号和颜色,指定为一个特征向量。LineSpec需要值如“b”,“b +:”。有关更多信息,请参见情节在MATLAB中引用页面®文档。

数据类型:字符

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:情节(模型、“NumberofSamples”10)指定使用10数据输入的解释。

数量的数据点用于输入解释变量在评估个人的非线性输入或输出渠道,指定为一个正整数。这个属性不会影响线性区块的情节。

数据类型:双

最小和最大使用在评估非线性回归量值在每个输入通道,为正整数或指定(最小最大)向量,最小值小于最大值。

您可以使用“uRange”作为这个属性的快捷方式名称。

数据类型:双

最小和最大使用在评估非线性回归量值在每个输出通道,为正整数或指定(最小最大)向量,最小值小于最大值。

您可以使用“yRange”作为这个属性的快捷方式名称。

数据类型:双

瞬态响应的时间样本(步骤和冲动)的线性分组idnlhw必须计算模型,指定为以下值之一:

  • 积极的标量——表示结束时间瞬态响应的模型。例如,10。

  • 矢量的时间瞬间——双equi-sampled值表示的时间样品必须计算瞬态响应。例如,[0:0.1:10]。

这个属性相同的值一步命令模式。

频率计算预示反应,指定为以下值之一:

  • [Wmin Wmax]范围,频率间隔Wmin和Wmax(在单位rad / (model.TimeUnit))覆盖使用对数放置点。

  • 向量的非负频率值,允许对波德在这些频率响应计算。

默认情况下,响应计算一些自动选择在奈奎斯特频率的频率范围。频率高于奈奎斯特频率(π/ model.Ts)被忽略。

这个属性相同的值波德命令模式。

更多关于

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Hammerstein-Wiener情节是什么?

Hammerstein-Wiener图显示的静态输入和输出非线性和线性响应Hammerstein-Wiener模型。

检查Hammerstein-Wiener图可以帮助你确定你选择一个复杂的非线性系统的建模。例如,假设您使用分段线性输入非线性估计模型,但情节表明饱和行为。你可以估计一个新的模型使用简单的饱和非线性。对于多变量系统,您可以使用Hammerstein-Wiener情节来确定是否排除特定频道的非线性。如果一个特定的输入或输出的非线性信道不表现出强烈的非线性行为,您可以估计一个新的模型设置非线性后,通道单元增益。

您可以生成这些情节系统识别应用程序和命令行。在情节窗口中,您可以查看非线性和线性响应点击代表模型的三个街区之一:

  • u问(输入非线性)——点击这个块查看静态非线性的输入线性分组。图显示评估(M.InputNonlinearity u)在哪里米是Hammerstein-Wiener模型,u是输入非线性的输入块。块的信息,请参阅Hammerstein-Wiener结构模型。

  • 线性分组——点击这个街区的一步,冲动,预示,pole-zero响应块嵌入的线性模型(M.LinearModel)。默认情况下,显示的情节步线性模型。

  • y问(输出非线性)——点击这个块查看静态非线性的输出线性分组。图显示评估(M.OutputNonlinearity x),在那里x是线性的输出块。

更多地了解如何配置线性和非线性块地块,明白了配置一个Hammerstein-Wiener情节。

版本历史

介绍了R2014a

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另请参阅

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