工厂数据加载

加载测量输入输出数据。在这个例子中,响应的数据由一个引擎的唧唧声输入。输入u是一个向量包含输入信号采样每0.04秒。输出向量y包含相应的测量响应。

负载icEngine.matuyt = 0.04 *(0:长度(u) 1);情节(t, u, t、y)传说(输入“u”,“响应y”)

状态空间模型的估计

从这个状态空间模型来估计一个数据,使用状态空间模型的估计(系统辨识工具箱)住编辑任务。你可以插入一个任务脚本使用任务住编辑菜单。在这个脚本中,状态空间模型的估计已经插入。打开示例实验任务。

在任务,执行评估,指定输入和输出信号加载,u和y,样品时间0.04秒。(在这个例子中,你没有验证数据)。您还需要指定工厂订单。通常,你可以猜出工厂订单根据你的知识系统。一般来说,你想用最低的工厂订单出一个相当好的估计。在状态空间模型的估计的任务,尝试不同的工厂订单值和观察结果,显示在输出中。可用的选项和参数的详细信息,请参阅状态空间模型的估计(系统辨识工具箱)任务参考页面。

你改变参数的任务时,它会自动更新生成的代码进行估计和创造情节。(看到生成的代码,单击底部的任务。)

对于这个示例,在工厂订单4,估计约为72%。增加工厂订单不能改善健康的多。因此,使用四阶植物。产生的代码标识与状态空间模型的变量名称类型的汇总行状态空间模型的估计的任务。对于这个示例,使用sys_id。完成试验任务后,发现状态空间模型sys_id在MATLAB®工作空间,您可以使用它为额外的设计和分析以同样的方式使用任何其他LTI模型对象。例如,检查状态空间模型确定的频率响应sys_id。

波德(sys_id)网格在

假设您想要这个模型离散化再设计PID控制器。为此,使用模型转换速率的任务。在任务,选择确定模型sys_id。指定样本时间确定模型中的速度非常之快,足以容纳共振响应,如0.025秒。你也可以选择一个不同的转换方法,以更好地满足共振的频率响应在附近。例如,使用双线性(Tustin)近似prewarp频率为38.4 rad / s,峰值响应的位置。您尝试设置的任务,比较原始和转换模型在波德图,以确保你满意这场比赛。(参数和选项的更多信息,请参阅模型转换速率任务参考页。)

模型转换速率生成的代码产生离散模型的变量名称输入到总结的任务。对于这个示例,使用sys_d。

确认离散模型捕获瞬态响应由于共振,比较的几秒钟的第一步反应最初的识别模型sys_id和离散模型sys_d。

步骤(sys_id sys_d 3)传说(“识别模型sys_id”,“sys_d离散模型”)

调整控制器的离散模型

最后,使用调整PID控制器任务来生成代码优化的离散PI或PID控制器sys_d。工厂指定的任务设计PID控制器为一个假设的标准unit-feedback控制配置如下图。

在这个任务中,选择sys_d等植物和实验设置控制器类型和响应时间。当你改变设置,选择输出块,观察闭环反应生成的任务。检查系统响应特性生成一个数字显示器的上升时间、超调等闭环阶跃响应特性。

对于这个示例,假设您希望在15秒,闭环系统来解决,系统可以容忍过度不超过20%。调整控制器设置等控制器类型和响应时间实现这一目标。有关可用的参数和选项的更多信息,参见调整PID控制器任务参考页面。

进一步分析的设计

像其他生活编辑任务,调整PID控制器生成的代码生成一个调谐控制器与您输入的变量名到总结的任务。对于这个示例,使用C。调整控制器C是一个pidMATLAB工作区中的模型对象,您可以使用进行进一步分析。例如,计算输出的闭环响应扰动的植物sys_d,使用这个控制器。检查响应及其特点。

CLdist = getPIDLoopResponse (C sys_d“输出干扰”);步骤(CLdist)网格在

您可以使用模型sys_id,sys_d,C其他控制设计或分析任务。