多项式多输出多项式模型的尺寸和订单
对于一个模型纽约(纽约> 1)输出和ν输入的多项式一个,B,C,D,F被指定为细胞数组的行向量。单元阵列中的每个条目包含一个特殊的多项式的系数与输入、输出和噪声值。订单是整数作为输入参数的矩阵估计的命令。
| 多项式 | 维 | 关系描述 | 订单 |
|---|---|---|---|
一个 |
Ny——- - - - - -Ny数组的行向量 | 一个{i, j}包含输出系数的关系y我和输出yj |
na:Ny——- - - - - -Ny矩阵,每个条目包含相应的程度一个多项式。 |
B |
Ny——- - - - - -Nu数组的行向量 | B {i, j}包含系数的输出之间的关系y我和输入uj |
|
C, D |
Ny1行向量的数组 | C{我}和D{我}包含系数的输出之间的关系y我和噪音e我 |
|
F |
Ny——- - - - - -Nu数组的行向量 | F {i, j}包含系数关系的输出y我和输入uj |
nf:Ny——- - - - - -Nu矩阵,每个条目包含相应的程度F多项式。 |
有关更多信息,请参见idpoly。
例如,考虑的ARMAX组方程2输出,1输入模型:
y1和y2代表两个输出和u代表了输入变量。e1和e2代表了白噪声干扰的输出,y1和y2,分别。代表这些方程作为ARMAX多项式形式使用idpoly,配置一个,B,C多项式如下:
=细胞(2,2);{1,1}= 0.5 [1];{1,2}= 0.9 - 0.1 [0];1 {2,}= [0];{2,}= 0.05 - 0.3 [1];B =细胞(2,1);B {1} = [1 5 2];B {2,} = [0 0 10];C =细胞(2,1);C {1} = 0.01 [1]; C{2} = [1 0.1 0.02]; model = idpoly(A,B,C)
模型=离散ARMAX模型:模型输出数字1:一个(z) y_1 (t) = - ai (z) y_i (t) + B (z) u (t) + C (z) e_1 (t) 0.5 (z) = 1 + z ^ 1 A₂(z) = 0.9 z ^ 1 + 0.1 z ^ 2 B (z) = 1 + 5 z ^ 1 + 2 z ^ 2 C (z) = 1 + 0.01 z ^ 1模型输出2号:一个(z) y_2 B (t) = (z) u (t) + C (z) e_2 (t) 0.05 (z) = 1 + z ^ 1 + 0.3 z z ^ 2 B (z) = 10 ^ 2 C (z) = 1 + 0.1 z ^ 1 + 0.02 z ^ 2样品时间:未指定的参数化:多项式订单:na = [1 2; 0 2] nb =(3; 1)数控= [1,2]nk =(0, 2)数量的免费系数:12使用“polydata”、“getpvec”、“getcov”参数及其不确定性。状态:由直接建设或转换。不估计。
模型是一个离散时间ARMAX模型未指明的采样时间。估计这样的模型时,您需要指定这些多项式的订单作为输入参数。
在系统识别应用程序中,您可以直接输入矩阵订单字段。
在命令行,定义变量存储模型顺序矩阵和模型估计中指定这些变量的命令。
提示
进入大型矩阵简化订单系统中识别应用,定义变量NN = (NA NB NK)在命令行中。您可以指定该变量订单字段。
另请参阅
idpoly|基于“增大化现实”技术|arx|bj|oe|armax|聚
