主要内容

D2C.

将模型从离散转换为连续时间

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Syntax

sysc = d2c(sysd)
SYSC = D2C（SYSD，方法）
SYSC = D2C（SYSD，OPTS）
[SYSC，G] = D2C（___)

描述

example

sysc= d2c(sysd)converts a the discrete-timedynamic system modelsysdto a continuous-time model using zero-order hold on the inputs.

example

sysc= d2c(sysd,方法)指定转换方法。

example

sysc= d2c(sysd,opts)specifies conversion options for the discretization.

[sysc,G] = D2C（___)， 在哪里sysd是a state-space model, returns a matrixGthat maps the statesxd[k]对各州的离散时间空间模型XC（T）的sysc。

例子

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此示例使用：

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创建以下离散时间传递功能on:

H ( z ) = z - 1 z 2 + z + 0 。 3 

H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);

The sample time of the model is T s = 0 。 1 s 。

Derive a continuous-time, zero-order-hold equivalent model.

HC = D2C（H）
HC.= 121.7 s + 2.904e-12 --------------------- s^2 + 12.04 s + 776.7 Continuous-time transfer function.

离散结果模型，HC., with the default zero-order hold method and sample time 0.1s to return the original discrete model,H。

c2d(Hc,0.1)
ans = z  -  1 ------------- ^ 2 + z + 0.3采样时间：0.1秒离散时间传递函数。

Use the Tustin approximation method to convertHto a continuous time model.

HC2 = D2C（H，'tustin'）;

离散结果模型，HC.2, to get back the original discrete-time model,H。

C2D（HC2,0.1，'tustin'）;
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Estimate a discrete-time transfer function model, and convert it to a continuous-time model.

loadiddata1.sys1d = tfest（z1,2，'ts'，0.1）;sys1c = d2c（sys1d，'zoh'）;

估计连续时间传递函数模型。

sys2c.= tfest(z1,2);

比较响应sys1c.和the directly estimated continuous-time model,sys2c.。

比较（Z1，SYS1C，SYS2C）

图包含轴对象。轴对象包含3个类型线的对象。这些物体代表Z1（Y1），SYS1C：69.3％，SYS2C：70.77％。

The two systems are almost identical.

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将识别的离散时间传输函数模型转换为连续时间。

loadiddata1.sysd = tfest(z1,2,'ts'，0.1）;SYSC = D2C（SYSD，'zoh'）;

sys1c.has no covariance information. TheD2C.operation leads to loss of covariance data of identified models.

使用具有相同估计命令和估计数据的零迭代更新来重新生成协方差信息。

选择= tfestoptions;opt.SearchOptions.maxIterations = 0;SYS1C = TFEST（Z1，SYSC，OPT）;

分析对频率响应不确定性的影响。

h = bodeplot(sysd,sys1c); showConfidence(h,3)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent sysd, sys1c. Axes object 2 contains 2 objects of type line. These objects represent sysd, sys1c.

不确定性sys1c.和sysdare comparable up to the Nyquist frequency. However,sys1c.在估计数据不提供任何信息的频率范围内表现出大的不确定性。

If you do not have access to the estimation data, use the翻译command which is a Gauss-approximation formula based translation of covariance across model type conversion operations.

Input Arguments

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离散时间模型，指定为adynamic system modelsuch asidtf,idss, or崇拜者。

You cannot directly use anidgreymodel whoseFunctionType是'd'withD2C.。将模型转换为idss形式第一。

Discrete-to-continuous time conversion method, specified as one of the following values:

  • 'zoh'— Zero-order hold on the inputs. Assumes that the control inputs are piecewise constant over the sampling period.

  • 'foh'- 输入输入的线性插值（修改的一阶保持）。假设控制输入是在采样周期上的分段线性。

  • 'tustin'— Bilinear (Tustin) approximation to the derivative. To specify this method with frequency prewarping (formerly known as the'prewarp'方法），使用PrewarpFrequencyoption ofd2coptions.。

  • 'matched'— Zero-pole matching method (for SISO systems only). See[1]。

For information about the algorithms for eachD2C.conversion method, see连续离散转换方法。

使用的离散到连续的时间转换选项，创建使用d2coptions.。For example, specify the prewarp frequency or the conversion method as an option.

Output Arguments

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连续时间模型，作为输入系统的相同类型的动态系统模型返回sysd。

什么时候sysd是an identified (IDLTI) model,sysc:

  • Includes both the measured and noise components ofsysd。如果噪声方差是λ.在sysd，然后是连续时间模型sysc具有指定的噪声谱密度水平等于Ts *λ.。

  • 不包括估计的参数协方差sysd。If you want to translate the covariance while converting the model, use翻译。

Mapping of the statesxd[k]的the state-space modelsysd向各国XC（T）的sysc，作为矩阵返回。国家的映射如下：

x c ( k T s ) = G [ x d [ k ] u [ k ] ] 。

Given an initial conditionx0forsysd和初始输入u0 = u[0], the corresponding initial condition forsysc（假设u[k] = 0fork <0.是:

x c ( 0 ) = G [ x 0 u 0 ] 。

参考

[1]富兰克林，G.F.，Powell，D.J。和工人，M.L.，Digital Control of Dynamic Systems(3rd Edition), Prentice Hall, 1997.

[2]Kollár，I.，G.F.富兰克林和R.Pintelon，“在系统识别中的Z域和S域模型的等价”，“Proceedings of the IEEE®Instrumentation and Measurement Technology Conference,Brussels, Belgium, June, 1996, Vol. 1, pp. 14-19.

See Also

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Topics

在R2006A之前介绍

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