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将模型从离散时间转换为连续时间
sysc = d2c (sysd)
sysc = d2c (sysd、方法)
sysc = d2c (sysd选择)
(sysc G) = d2c (___)
例子
sysc= d2c (sysd)转换离散时间动态系统模型sysd对输入使用零阶保持的连续时间模型。
sysc= d2c (sysd)
sysc
sysd
sysc= d2c (sysd,方法)指定转换方法。
sysc= d2c (sysd,方法)
方法
sysc= d2c (sysd,选择)指定离散化的转换选项。
sysc= d2c (sysd,选择)
选择
[sysc,G) = d2c (___),在那里sysd是状态空间模型,返回一个矩阵吗G绘制了各州的地图xd [k]的离散时间状态空间模型的状态xc (t)的sysc.
[sysc,G) = d2c (___)
G
xd [k]
xc (t)
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这个示例使用:
创建以下离散时间传递函数:
H ( z ) = z - 1 z 2 + z + 0 . 3.
H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);
模型的采样时间为 T 年代 = 0 . 1 年代 .
导出一个连续时间,零阶保持的等效模型。
Hc = d2c (H)
Hc = 121.7 - 8.407 e-13 --------------------- s ^ 2 + 12.04 + 776.7连续时间传递函数。
将得到的模型离散化,Hc,采用默认的零阶保持方法,采样时间0.1s返回原始离散模型,H.
Hc
H
c2d (Hc, 0.1)
ans = z - 1 ------------- z^2 + z + 0.3采样时间:0.1秒
使用Tustin近似方法进行转换H到连续时间模型。
Hc2 = d2c (H,“tustin”);
将得到的模型Hc2离散化,得到原始的离散时间模型,H.
c2d (Hc2, 0.1,“tustin”);
估计一个离散时间传递函数模型,并将其转换为连续时间模型。
负载iddata1sys1d =特遣部队(z1 2“t”, 0.1);sys1c = d2c (sys1d,“zoh”);
估计一个连续时间传递函数模型。
sys2c =特遣部队(z1, 2);
比较sys1c直接估计连续时间模型,sys2c.
sys1c
sys2c
比较(z1, sys1c sys2c)
这两种体系几乎完全相同。
将辨识的离散时间传递函数模型转换为连续时间传递函数模型。
负载iddata1sysd =特遣部队(z1 2“t”, 0.1);sysc = d2c (sysd,“zoh”);
sys1c没有协方差信息。的d2c操作导致识别模型的协方差数据丢失。
d2c
使用使用相同的估计命令和估计数据的零迭代更新重新生成协方差信息。
选择= tfestOptions;opt.SearchOptions.MaxIterations = 0;sys1c =特遣部队(z1、sysc选择);
分析其对频率响应不确定性的影响。
h = bodeplot (sysd sys1c);showConfidence (h, 3)
的不确定性sys1c和sysd可与奈奎斯特频率相媲美。然而,sys1c在估计数据不能提供任何信息的频率范围内显示出很大的不确定性。
如果您不能访问估计数据,请使用translatecov命令,该命令是基于高斯近似公式的跨模型类型转换操作的协方差转换。
translatecov
离散时间模型,指定为动态系统模型如idtf,中的难点,或idpoly.
idtf
中的难点
idpoly
不能直接使用idgrey模型的FunctionType是' d '与d2c.将模型转换为中的难点形式。
idgrey
FunctionType
' d '
“zoh”
“呸”
“tustin”
“匹配”
离散时间到连续时间的转换方法,指定为以下值之一:
“zoh”-零级保持输入。假设控制输入在采样周期内是分段不变的。
“呸”-输入的线性插值(修正的一阶保持)。假设控制输入在采样周期内是分段线性的。
“tustin”-双线性(Tustin)逼近导数。用频率预翘曲(以前称为“prewarp”方法),使用PrewarpFrequency选择d2cOptions.
“prewarp”
PrewarpFrequency
d2cOptions
“匹配”-零极匹配方法(仅适用于SISO系统)。看到[1].
以获取关于每种算法的信息d2c转换方法,请参阅Continuous-Discrete转换方法.
离散到连续时间转换选项,创建使用d2cOptions.例如,指定预曲频率或转换方法作为选项。
连续时间模型,返回为与输入系统相同类型的动态系统模型sysd.
当sysd是已识别(IDLTI)模型,sysc:
包括的测量分量和噪声分量sysd.如果噪声方差为λ在sysd,则为连续时间模型sysc噪声谱密度的指示水平是否等于Ts *λ.
不包括的估计参数协方差sysd.如果您想在转换模型时转换协方差,请使用translatecov.
状态映射xd [k]状态空间模型sysd美国xc (t)的sysc,以矩阵形式返回。状态的映射如下:
x c ( k T 年代 ) = G [ x d [ k ] u [ k ] ] .
给定初始条件x0为sysd以及初始输入情况= u [0],对应的初始条件sysc(假设u [k] = 0为k < 0是:
x0
情况= u [0]
u [k] = 0
k < 0
x c ( 0 ) = G [ x 0 u 0 ] .
富兰克林,g.f.,鲍威尔,D.J.,和沃克曼,m.l.,动态系统的数字控制(第三版),Prentice Hall, 1997。
[2] Kollár, I., G.F. Franklin,和R. Pintelon,“关于系统识别中的z域和s域模型的等价性”,IEEE论文集®仪表与测量技术会议,比利时布鲁塞尔,1996年6月,第1卷,第14-19页。
汇集|d2cOptions|d2d|logm|translatecov
汇集
d2d
logm
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