idproc
连续时间过程模型与可识别参数
描述
一个idproc
模型表示一个系统的连续时间过程模型可估计的系数。使用idproc
创建一个流程模型。
一个简单的流程模型的输出增益,时间常数,和延迟:
Kp是一个比例增益,Tp1的时间常数是真正的钢管,Td传输延迟(死亡时间)。
更普遍的是,idproc
流程模型可以代表三个波兰人和一个零:
的两个极点可以一对共轭复数(阻尼不足的)。在这种情况下,流程模型的一般形式是:
Tω是复杂的时间常数对波兰人和ζ是相关的阻尼常数。
此外,任何idproc
模型可以有一个积分器。例如,下面是一个过程模型,可以表示idproc
:
这个模型没有零(Tz= 0)和一双复杂的波兰人。模型也有集成商,由1 /年代术语。
为idproc
延迟模型,所有的时间常数,比例增益和阻尼系数可以有价值的参数。的idproc
模型的这些参数的值存储在属性模型等Kp
,Tp1
,ζ
。(见属性为更多的信息。)
天线系统流程模型包含一个流程模型的输出对应于每个输入/输出对系统中。为idproc
模型中,每一对输入/输出的形式都可以独立地指定。例如,两个输入,一个输出过程可以有一个通道与两极和不为零,零,另一个通道,一个杆和一个积分器。所有的系数都是独立的有价值的参数。
创建
有两种方法可以获得一个idproc
模型:
估计
idproc
模型基于输入/输出的测量系统使用过程
命令。过程
估计自由参数的值,如增益、时间常数,和时间延迟。估计的值被存储为属性产生的idproc
模型。例如,属性sys.Tz
和sys.Kp
一个idproc
模型sys
存储0时间常数和比例增益,分别。的报告
结果模型的属性存储的信息估计,如处理初始条件和选项用于估计。例如,您可以使用以下命令来估计,得到一阶过程模型的信息。sys =过程(数据,“P1”);kp =系统。Kpsys。报告
idproc
属性,看到属性。创建一个
idproc
模型使用idproc
命令。您可以创建一个
idproc
模型配置流程模型的初始参数估计。当你这样做时,你可以指定约束参数。例如,您可以修复一些系数的值或指定最小或最大自由系数值。然后,您可以使用配置的模型作为输入参数过程
估计参数值与约束。例如,修复的价值Tp1
来1
和限制的价值Kp1
一个范围的(0.3 - 0.6)
。init_sys.Structure。Tp1 = 1;init_sys.Structure.Tp1。自由= False;init_sys.Structure.Kp1。最小值= 0.3;init_sys.Structure.Kp1。Max = 0.6;sys =过程(数据、init_sys)
过程
。
对于信息功能您可以使用从或变换来提取信息idproc
模型对象,看对象的功能。
属性
类型
- - - - - -模型结构
特征向量(默认)|字符串|单元阵列的特征向量|单元阵列的字符串
模型结构,指定为一个特征向量,字符串,或单元阵列特征向量或字符串。
输出模型sys
,房地产sys.Type
向量包含一个字符或字符串指定的结构系统。例如,“P1D”
指定一个流程模型与一个杆和一个时间延迟。
MIMO模型纽约
输出和ν
输入,sys.Type
是一个纽约
——- - - - - -ν
单元阵列特征向量或字符串指定的结构模型中的每一对输入/输出。例如,类型{i, j}
指定子系统的结构系统(i, j)
从jth的输入我输出。
的类型
规范是由一个或多个字符指定方面模型的结构:
字符 | 意义 |
---|---|
Pk |
一个过程模型k波兰人(不包括一个积分器)。k是0、1、2或3。 |
Z |
流程模型包含一个零(Tz≠0)类型 与P0 不能包含Z (没有两极的流程模型不能包含一个零)。 |
D |
流程模型包含一个时间延迟(死亡时间)。 |
我 |
流程模型包含一个积分器(1 /年代)。 |
U |
欠阻尼的流程模型。在这种情况下,过程模型包括一双复杂的波兰人 |
每一个类型
规范必须开始的P0
,P1
,P2
,或P3
。所有其他字符是可选的。例如:
“P1D”
指定一个流程模型与一个极和空载条件:Kp
,Tp1
,道明
这个模型的有价值的参数。“P2U”
创建一个流程模型与一双复杂的两极:Kp
,太瓦
,ζ
这个模型的有价值的参数。“P3ZDI”
创建一个流程模型和三个波兰人。所有波兰人是真实的,因为U
不包括。模型还包含了一个零,时间延迟,和一个积分器:这个模型的有价值的参数
Kp
,Tz
,Tp1
,Tp2
,Tp3
,道明
。
所有参数的值在一个特定的模型结构初始化南
。你可以改变他们有限的值通过设置相应的值idproc
模型属性在您创建模型。例如,sys。道明=5
设置初始值的时间延迟sys
5时间单位。
天线系统的过程模型纽约
输出和ν
输入,类型
是一个纽约
——- - - - - -ν
单元阵列特征向量或字符串指定的结构模型中的每一对输入/输出。例如,类型{i, j}
指定了类型
的子系统系统(i, j)
从jth的输入y输出。
如果你创建一个idproc
模型sys
使用idproc
命令,sys.Type
包含指定的模型结构类型
输入参数。
如果你得到一个idproc
模型通过识别使用过程
,然后sys.Type
包含指定的模型结构,识别。
一般来说,你不能改变现有的模型的类型。但是,你可以改变模型包含一个积分器是否通过使用属性sys.Integration
。
为指定的例子类型
不同的模型结构,请参阅:
例子:类型= idproc (“P2DU”)
例子:type = {" P2ZDI”;“P2Z”;“P2ZI”};sys = idproc(类型)
Kp、Tp1 Tp2、Tp3 Tz, Tw,ζ,道明
- - - - - -过程模型参数的值
南
年代(默认)|数字标量|细胞数组|0
年代
流程模型的参数值,指定为南
年代,数字标量,细胞数组,或0
如果你使用。idproc
命令来创建一个idproc
您指定的模型和模型结构类型
,所有参数的值出现在模型结构初始化默认情况下南
。没有出现在模型结构参数的值是固定的0
。例如,如果你创建一个模型sys
类型的“P1D”
,然后Kp
,Tp1
,道明
正在初始化南
和参数识别(免费)。所有剩余的参数,如Tp2
和Tz
在模型中是不活跃的。不活跃的参数的值是固定的为零,不能改变。
MIMO模型纽约
输出和ν
是一个输入,每个参数值纽约
——- - - - - -ν
单元阵列特征向量或字符串指定为每个输入/输出相应的参数值对模型中。例如,sys.Kp (i, j)
指定了Kp
价值的子系统系统(i, j)
从jth的输入我输出。
对于一个idproc
模型sys
,每个参数值等属性sys.Kp
,sys.Tp1
,sys.Tz
,其他的是相应的别名价值
条目的结构
的属性sys
。例如,sys.Tp3
一个别名财产的价值吗sys.Structure.Tp3.Value
。
集成
- - - - - -积分器的存在
逻辑值|逻辑矩阵
积分器存在指标,指定为一个逻辑值或矩阵,表示一个积分器的存在与否的过程的传递函数模型。
输出模型sys
,sys.Integration
=真正的
如果模型包含一个积分器。
对于一个MIMO模型,sys.Integration (i, j)
=真正的
如果的传递函数jth的输入我输出包含一个积分器。
当您创建一个流程模型使用idproc
命令,的价值sys.Integration
取决于是否对应类型
包含我
。
NoiseTF
- - - - - -噪声传递函数的系数
结构
噪声传递函数的系数,指定的结构形式结构(“num”{num2cell ((Ny, 1))},“窝”,{num2cell ((Ny, 1))})
。sys.NoiseTF
存储的分子和分母多项式系数噪声传递函数H(年代)=N(年代)/D(年代)。
sys.NoiseTF
是一个结构域全国矿工工会
和窝
。每个字段是一个细胞的数组Ny行向量,Ny输出的数量吗sys
。这些行向量指定噪声传递函数系数的分子和分母的降幂年代。
通常,估计的噪声传递函数自动计算功能过程
。您可以指定一个噪声传递函数过程
使用作为一个初始值。例如:
NoiseNum = {2.2 [1];0.54 [1]};NoiseDen = {1.3 [1];[1 - 2]};NoiseTF =结构(“num”{NoiseNum},“穴”,{NoiseDen});sys = idproc ({“p2”;“p1di”});% 2-output, 1-input流程模型sys.NoiseTF=NoiseTF;
每一个向量sys.NoiseTF.num
和sys.NoiseTF.den
一定长度的3或更少(二阶年代或更少)。每个向量都必须从1开始。分子一个向量的长度必须相等,对应的分母向量,这样H(年代)总是biproper。
结构
- - - - - -可估计的参数信息
结构
调控房地产的有价值的参数信息idproc
模型,指定为一个结构。
sys.Structure
包含一个条目,每个参数的模型结构sys
。例如,如果sys
的类型是“P1D”
,然后sys
包括可估计的参数Kp
,Tp1
,道明
。相应地,sys.Structure.Kp
,sys.Structure.Tp1
,sys.Structure.Td
分别包含这些参数信息。
这些参数条目sys.Structure
包含以下字段。
场 | 描述 | 例子 |
---|---|---|
价值 | 参数值 | sys.Structure.Kp.Value 包含的初始或估算值Kp参数。在输出的情况下,sys.Kp 这个属性的值是一个别名。在分布式天线的情况下,sys.Kp {i, j} 属性的别名吗sys.Structure .Kp.Value (i, j) 。 |
最低 | 最小值,可以假设在估计参数。 | sys.Structure.Kp。最小值= 1 限制了比例增益值大于或等于1。 |
最大 | 最大值在估计参数可以假设。 | sys.Structure.Kp。最大= 2 限制了比例增益值小于或等于2。 |
免费的 | 布尔值指定是否免费评估变量参数。如果你想修复的价值在估计参数,设置相应的免费的 价值假 。 |
以下命令修复死时间 sys。道明=5;sys.Structure.Td。自由= false; |
规模 | 参数的值的范围。估计算法不使用规模 。 |
|
信息 | 结构数组包含字段标签 和单位 用于存储参数标签和单位。指定参数标签和单位特征向量。 |
sys.Structure.Td。信息=年代truct("Label","Delay","Unit","seconds") 商店的标签和单位延迟道明 在几秒钟内。 |
结构
还包括一个字段集成
存储逻辑数组表示是否每个相应的过程模型有一个积分器。sys.Structure.Integration
是一个别名sys.Integration
。
MIMO模型纽约
输出和ν
输入,结构
是一个纽约
——- - - - - -ν
数组中。的元素结构(i, j)
包含信息对应的流程模型(i, j)
输入/输出。
NoiseVariance
- - - - - -方差模型的创新
积极的标量|矩阵
方差协方差矩阵模型的创新e,指定为一个标量或半正定矩阵。
输出模式——标量
再分配模型Ny输出-Ny——- - - - - -Ny半正定矩阵
一个识别模型包括一个高斯白噪声分量e(t)。NoiseVariance
是这个噪声分量的方差。通常,模型估计函数(如过程
)确定方差。
报告
- - - - - -总结报告
报告字段值
这个属性是只读的。
总结报告,其中包含的信息评估流程模型时选择和结果得到使用过程
估计命令。使用报告
查询如何估计的模型,包括:
估算方法
估计选项
搜索终止条件
评估数据和其他质量指标
如果您创建的模型建设的内容报告
是无关紧要的。
m = idproc (“P2DU”);m.Report.OptionsUsed
ans = []
如果你使用估计命令获取流程模型,领域的报告
包含信息的评估数据,选择,和结果。
负载iddata2z2;m = proc (z2,“P2DU”);m.Report.OptionsUsed
DisturbanceModel:“估计”InitialCondition:‘汽车’专注:“预测”EstimateCovariance: 1显示:“关闭”InputOffset: [1 x1参数。连续]OutputOffset:[]正规化:[1 x1 struct] SearchMethod:“汽车”SearchOptions: [1 x1 idoptions.search。identsolver] OutputWeight:[]先进:[1 x1 struct]
有关这个属性的更多信息,以及如何使用它,请输出参数部分相应的估计和命令参考页面评估报告。
InputDelay
- - - - - -为每个输入通道输入延迟
0(默认)|标量|向量
为每个输入通道输入延迟,指定为一个标量值或数值向量。指定输入延迟中存储的时间单位TimeUnit
财产。
为一个系统Nu输入,设置InputDelay
到一个Nu1的向量。这个向量的每个条目是一个数值,表示相应的输入延迟输入通道。
你也可以设置InputDelay
一个标量值应用相同的延迟所有频道。请注意,InputDelay
是独立于道明
动态属性,代表可尊敬的IO延迟。InputDelay
不是一个有价值的参数。的总延迟对应于这些属性值的总和。
OutputDelay
- - - - - -为每一个输出通道输出延迟
0(默认)
识别系统等idproc
,OutputDelay
是固定为零。
Ts
- - - - - -样品时间
0
样品时间。为idproc
,Ts
固定为零,因为所有吗idproc
连续时间模型。
TimeUnit
- - - - - -模型时间单位
“秒”
(默认)|“分钟”
|的毫秒
|……
模型时间单位,指定这些值之一:
“纳秒”
微秒的
的毫秒
“秒”
“分钟”
“小时”
“天”
“周”
“月”
“年”
您可以指定TimeUnit
使用一个字符串,如“小时”
,但是时间单位是存储为特征向量,“小时”
。
模型属性比如样品时间Ts
,InputDelay
,OutputDelay
和其他时间延迟在指定的单位表示TimeUnit
。改变对其他属性,这个属性没有影响,因此改变整个系统的行为。使用chgTimeUnit
时间单位,无需修改系统行为之间的转换。
InputName
- - - - - -的名字输入通道
{"}
(默认)|特征向量|单元阵列的特征向量
输入通道的名字,指定这些值之一:
特征向量,输入模型
单元阵列特征向量,与两个或两个以上的输入模型
”
没有指定名称——输入
您可以使用自动分配向量扩张输入名字多输入模型。例如,如果sys
是一个两个输入模型中,输入:
sys.InputName=“控制”;
输入名称自动扩大{“控制(1)”,“控制”(2)}
。
您可以使用速记符号u
来指InputName
财产。例如,sys.u
相当于sys.InputName
。
输入通道名称有几种用途,包括:
识别频道模型显示和阴谋
提取MIMO系统的子系统
当互连模型指定连接点
您可以指定InputName
使用一个字符串,如“电压”
,但输入的名字存储为特征向量,“电压”
。
当你使用一个估计模型iddata
对象,数据
,软件自动设置InputName
来data.InputName
。
InputUnit
- - - - - -单位的输入信号
{"}
(默认)|特征向量|单元阵列的特征向量
单位的输入信号,指定这些值之一:
特征向量,输入模型
单元阵列特征向量,与两个或两个以上的输入模型
”
——输入未经指定单位
使用InputUnit
跟踪每个输入信号表示在单位。InputUnit
没有对系统行为的影响。
您可以指定InputUnit
使用一个字符串,如“电压”
,但输入单位被存储为一个特征向量,“电压”
。
例子:“电压”
例子:{“电压”,“转”}
InputGroup
- - - - - -输入通道组
结构没有字段(默认)|结构
输入通道组,指定为一个字段的结构组名称和值输入通道的指标属于相应的组。当你使用InputGroup
将MIMO系统的输入通道分配给组,您可以参考每个小组的名字当您需要访问它。例如,假设您有一个5个输入模型sys
,前三个输入控制输入和剩下的两个输入代表噪音。分配的控制和噪声的输入sys
分离群体。
sys.InputGroup。控制= [1:3];sys.InputGroup。噪音= [4 - 5];
使用组名来提取子系统的控制输入输出。
sys (:,“控制”)
例子:结构(“控制”,[1:3],“噪声”,[4 - 5])
OutputName
- - - - - -输出通道的名称
{"}
(默认)|特征向量|单元阵列的特征向量
输出通道的名字,指定这些值之一:
特征向量,对于模型
单元阵列模型与两个或两个以上的特征向量,输出
”
——输出没有指定名称
您可以使用自动分配向量扩张输出名称多输出模型。例如,如果sys
是一个两个输出模型,输入:
sys.OutputName=“测量”;
输出名称自动扩大{“测量(1)”,“测量”(2)}
。
您可以使用速记符号y
来指OutputName
财产。例如,sys.y
相当于sys.OutputName
。
输出通道名称有几种用途,包括:
识别频道模型显示和阴谋
提取MIMO系统的子系统
当互连模型指定连接点
您可以指定OutputName
使用一个字符串,如“转”
,但输出的名字存储为特征向量,“转”
。
当你使用一个估计模型iddata
对象,数据
,软件自动设置OutputName
来data.OutputName
。
OutputUnit
- - - - - -单位的输出信号
{"}
(默认)|特征向量|单元阵列的特征向量
单位的输出信号,指定这些值之一:
特征向量,对于模型
单元阵列模型与两个或两个以上的特征向量,输出
”
——输出没有指定单位
使用OutputUnit
跟踪每个输出信号表示在单位。OutputUnit
没有对系统行为的影响。
您可以指定OutputUnit
使用一个字符串,如“电压”
,但输出单位被存储为一个特征向量,“电压”
。
例子:“电压”
例子:{“电压”,“转”}
OutputGroup
- - - - - -输出通道组
结构没有字段(默认)|结构
输出通道组,指定为一个字段的结构组名称和值是输出通道的指标属于相应的组。当你使用OutputGroup
将MIMO系统的输出通道分配给组,您可以参考每个小组的名字当您需要访问它。例如,假设您有一个output模型sys
,第二个输出是一个温度,其余的都是测量状态。这些输出分配给单独的组。
sys.OutputGroup。temperature = [2]; sys.OutputGroup.measurements = [1 3 4];
使用组名来提取子系统从所有测量的输入输出。
系统(“测量”:)
例子:结构(“温度”,[2],“测量”,[1 3 4])
的名字
- - - - - -模型名称
”
(默认)|特征向量
模型名称,存储为一个特征向量。您可以指定的名字
使用一个字符串,如“DCmotor”
,但输出单位被存储为一个特征向量,“DCmotor”
。
例子:“system_1”
笔记
- - - - - -文本笔记关于模型
(0×1的字符串)
(默认)|字符串|单元阵列的特征向量
对模型的文本笔记,存储为一个字符串或一个单元阵列的特征向量。这两个数据类型的属性存储任何你提供的。例如,假设sys1
和sys2
动态系统模型,并设置笔记
属性到一个字符串和一个特征向量,分别。
sys1。笔记=“sys1字符串。”;sys2。Notes =sys2有一个特征向量。;sys1。笔记sys2。Notes
ans =“sys1字符串。”ans = sys2有一个特征向量。
用户数据
- - - - - -数据与模型
[]
(默认)|任何数据类型
任何类型的数据,你想把和存储与模型,指定为任何MATLAB®数据类型。
SamplingGrid
- - - - - -阵列采样网格模型
结构没有字段(默认)|结构
采样网格模型数组,指定为一个结构。确定线性数组(IDLTI)模型,导出了采样一个或多个自变量,这个属性与每个模型相关的变量值。这个信息显示或绘制模型时出现数组。使用此信息来跟踪结果返回给独立变量。
数据结构的字段名称设置为抽样变量的名字。设置字段值的采样与数组中的每个模型相关的变量值。所有抽样变量应该是数字和标量值,和所有数组的采样值应该匹配模型的维度的数组。
举个例子,如果你收集数据在不同操作系统的点,您可以确定一个模型分别为每个操作点,然后叠加结果数组组合进一个系统。你可以标记数组中的单个模型信息操作要点:
nominal_engine_rpm = (1000 5000 10000);sys。SamplingGrid =结构(“转”nominal_engine_rpm)
在哪里sys
是一个数组包含三种识别模型获得在1000 rpm,分别为5000和10000。
生成的模型阵列的线性化模型金宝app®模型在多个参数值或操作点,软件填充SamplingGrid
自动变量的值,对应于每个条目数组中。例如,金宝app仿真软件控制设计™命令线性化
(金宝app仿真软件控制设计)和slLinearizer
(金宝app仿真软件控制设计)填充SamplingGrid
以这种方式。
对象的功能
一般来说,适用于任何函数动态系统模型适用于一个idproc
模型对象。这些函数的四个一般类型。
下面的列表包含一个代表功能的子集,您可以使用idproc
模型。
转换和操作
translatecov |
翻译参数协方差模型转换业务 |
setpar |
设置属性,如线性模型参数的值和范围 |
chgTimeUnit |
改变时间单位的动态系统 |
合并 |
合并估计模型 |
例子
创建流程模型的输出与复杂的波兰人和时间延迟
创建一个流程模型与一双复杂的波兰人和时间延迟。模型的初始值设置为以下几点:
。
创建一个与指定的流程模型结构。
sys = idproc (“P2DU”)
sys =流程模型传递函数:Kp G (s) = - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - * exp (Td * s) 1 + 2 *ζ* Tw * s + (Tw * s) ^ 2 Kp =南Tw Td = =南ζ=南南参数化:{“P2DU”}很多免费的系数:4使用“getpvec”、“getcov”参数及其不确定性。状态:由直接建设或转换。不估计。
输入“P2DU”
指定一个欠阻尼的波兰人和时间延迟。显示器显示sys
所需的结构。显示也显示,四个自由参数,Kp
,太瓦
,ζ
,道明
都是初始化南
。
所有参数的初始值设置为所需的值。
sys.Kp=0。01;sys。太瓦=10;sys。ζ= 0.1; sys.Td = 5;
您可以使用sys
指定这个参数化和这些过程模型估计的初始猜测过程
。
创建一个MIMO过程模型
创建一个输入三输出过程模型,每个通道有两个真正的波兰人和零,但只有第一个通道有一个时间延迟,和只有第一个和第三个通道有一个积分器。
类型= [“P2ZDI”;“P2Z”;“P2ZI”];sys = idproc(类型)
求和sys = 3输出过程模型:k = Gk (s)从输入1输出1 u: 1 + Tz * s G1 (s) = Kp * - - - - - - - - - - - - - - - - - - - * exp (Td *)年代(1 + Tp1 * s) (1 + Tp2 * s) Kp =南Tp1 Td =南Tz = =南Tp2 =南南从输入1输出2:1 + Tz * s G1 (s) = Kp * - - - - - - - - - - - - - - - - - - (1 + Tp1 * s) (1 + Tp2 * s) Kp =南Tp1 =南Tp2 =南Tz =南从输入1输出3:1 + Tz * s G1 (s) = Kp * - - - - - - - - - - - - - - - - - - - s (1 + Tp1 * s) (1 + Tp2 * s) Kp =南Tp1 =南Tp2 =南Tz =南参数化:{“P2DIZ”} {‘P2Z} {‘P2IZ}很多免费的系数:13使用“getpvec”、“getcov”参数及其不确定性。状态:由直接建设或转换。不估计。
idproc
创建一个分布式天线模型,向量的每个字符类型
数组定义的结构对应的I / O。自类型
是一个列向量的特征向量,sys
是一个一个输入三输出模型指定的参数化结构。类型{k, 1}
指定子系统的结构sys (k, 1)
。所有可识别的参数初始化南
。
创建数组的过程模型
创建一个3×1的流程模型,每个包含一个输出和两个输入通道。
指定数组中的每个模型的结构流程模型。
类型1 = (“P1D”,“P2DZ”];类型2 = [“P0”,“P3UI”];type3 = [“P2D”,“P2DI”];类型=猫(3,type1, type2 type3);大小(类型)
ans =1×31 2 3
使用类型
创建数组。
sysarr = idproc(类型);
第一个细胞的二维数组类型
设置每个模型的输出和输入维数组的流程模型。其余尺寸单元阵列设置数组的维度。因此,sysarr
三个模型的两个输入,一个输出流程模型。
从数组中选择一个模型。
sysarr (:: 2)
ans =流程模型与2输入:y = G11 (s) u1 + G12 (s) u2从输入1输出1:为G11 (s) = Kp Kp =南从输入2输出1:Kp G12 (s) = - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - s(1 + 2 *ζ* Tw * s + (Tw * s) ^ 2) (1 + Tp3 * s) Kp =南Tw =南ζ=南Tp3 =南参数化:{“P0”} {‘P3IU}很多免费的系数:5使用“getpvec”、“getcov”参数及其不确定性。状态:由直接建设或转换。不估计。
对应于这两个输入,一个输出模型类型2
条目的类型
单元阵列。
版本历史
之前介绍过的R2006a
MATLAB命令
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