主要内容

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伝達関数モデル

伝達関数モデル

伝達関数モデルは,多項式の比を使用してシステムの入力と出力間の関係を記述します。“モデル次数”は,分母多項式の次数と等しくなります。分母多項式の根はモデルの"極"と呼ばれます。分子多項式の根はモデルの"零点"と呼ばれます。

伝達関数モデルのパラメーターはその極,零点および伝達遅延です。

連続時間では,伝達関数モデルは次の形式になります。

Y 年代 n u 年代 d e n 年代 U 年代 + E 年代

ここでY (s),你(s)およびE (s)はそれぞれ出力,入力およびノイズのラプラス変換を表します.num (s)および窝(s)は,入力と出力間の関係を定義する分子多項式と分母多項式を表します。

詳細については、什么是传递函数模型?を参照してください。

アプリ

系统识别 根据测量数据确定动态系统的模型

関数

すべて展開する

idtf 参数可识别的传递函数模型
特遣部队 传递函数估计
pem 优化线性和非线性模型的预测误差最小化
延迟 根据数据估计时间延迟(死时间)
初始化 设置或随机化初始参数值
tfdata 伝達関数データにアクセスする
getpvec 获取模型参数和相关的不确定性数据
setpvec 修改模型参数值
getpar 获取属性,如值和线性模型参数的边界
setpar 设置属性,如值和线性模型参数的边界
tfestOptions 选项设置特遣部队

トピック

伝達関数モデルの基礎

什么是传递函数模型?

传递函数模型使用多项式的比率来描述系统的输入和输出之间的关系。的模型秩序等于分母多项式的阶。分母多项式的根称为模型极点.分子多项式的根称为模型0

在系统识别应用程序中估计传递函数模型

使用该应用程序来设置模型配置和估计选项,以估计传递函数模型。

在命令行估计传递函数模型

在命令行估计传递函数模型的通用工作流。

传递函数模金宝app型支持的数据

传递函数辨识的估计数据特征。

伝達関数モデルの推定

通过指定极点数来估计传递函数模型

这个例子演示了如何识别一个传递函数,该函数包含给定数据的指定数目的极点。

估计带有传输延迟的传递函数模型以拟合给定的频响数据

该示例显示了如何识别传递函数以拟合包含由输入延迟引起的附加相位衰减的给定频率响应数据(FRD)。

基于模型结构和约束的先验知识估计传递函数模型

此示例显示了在已知预期模型的结构时如何估计传递函数模型,并对分子和分母系数应用约束。

估计带有延迟的传递函数

这个例子展示了如何估计带有I/O延迟的传递函数模型。

估计未知传输延迟的传输函数模型

这个例子展示了如何估计一个带有未知传输延迟的传输函数模型,并对未知传输延迟应用一个上界。

周波数領域のトラブルシューティング

故障诊断的频域识别传递函数模型

通过对数据的预处理和频域加权滤波器的应用,改进频域模型估计。

モデルの初期化パラメーターと構造体パラメーター

传递函数结构规范

指定分子、分母和传输延迟的值和约束。

传递函数迭代估计的初始条件

指定在应用程序和命令行中模型估计期间如何处理初始条件。

注目の例