连续时间过程模型与可识别参数
sys = idproc(类型)
sys = idproc(类型、名称、值)
创建了一个连续时间过程模型与可识别参数。sys
= idproc (类型
)类型
指定方面的模型结构,如极数的模型,模型包括一个积分器,是否,是否模型包括一个时间延迟。
一个idproc
模型表示一个系统的连续时间过程模型可识别(有价值的)系数。
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。Kp1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
可以代表流程模型与三个波兰人和零:
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,然后呢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)。该模型有一双复杂的波兰人。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一对输入-输出的系统。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。
有两种方法可以获得一个idproc
模型:
估计idproc
模型基于输出或输入-输出的测量系统,使用过程
命令。过程
估计的值自由参数如增益、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。(见属性为更多的信息。)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。
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,或者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。
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模型结构,指定为一个字符特征向量的向量或单元阵列。 对于输出模型,
每一个
所有参数的值在一个特定的模型结构初始化 天线系统的过程模型 |
指定可选的逗号分隔条名称,值
参数。的名字
参数名称和吗价值
相应的价值。的名字
必须出现在引号。您可以指定几个名称和值对参数在任何顺序Name1, Value1,…,的家
。
使用名称,值
参数指定参数初始值和额外的属性的idproc
模型在模型的创建。例如,sys = idproc (“p2z”、“InputName”、“电压”、“金伯利进程”,10 ' Tz ', 0);
创建一个idproc
模型与InputName
属性设置为电压
。命令还初始化参数Kp
值为10,Tz
为0。
idproc
对象属性包括:
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模型结构,指定为一个字符特征向量的向量或单元阵列。 输出模型 MIMO模型 特征向量是由一个或多个字符指定方面模型的结构:
如果你创建一个 如果你得到一个 一般来说,你不能改变现有的模型的类型。但是,你可以改变模型是否使用属性包含一个积分器 |
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过程模型参数的值。 如果你创建一个 MIMO模型 对于一个 默认值:对于每一个参数值, |
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逻辑值或矩阵表示的存在与否的积分器过程的传递函数模型。 输出模型 对于一个MIMO模型, 当您创建一个流程模型使用 |
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噪声传递函数的系数。
通常,估计的噪声传递函数自动计算功能 NoiseNum = {2.2 [1];0.54 [1]};NoiseDen = {1.3 [1];[1 - 2]};NoiseTF =结构(“num”{NoiseNum},“窝”,{NoiseDen});sys = idproc ({“p2”;“p1di”});% 2-output, 1-input流程模型sys.NoiseTF=NoiseTF; 每一个向量 默认值: |
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信息的有价值的参数
这些参数条目
MIMO模型 |
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方差协方差矩阵模型的创新e。 一个识别模型包括一个白色,高斯噪声组件e(t)。 对于输出模型, |
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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
的内容 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 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。 |
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输入延迟。 为一个系统 默认值:对所有输入通道0 |
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输出延迟。 识别系统 |
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样品时间。为 |
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单位时间变量,样品时间
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 默认值: |
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输入通道名称,指定为以下之一:
另外,使用自动分配向量扩张输入名字多输入模型。例如,如果 sys.InputName=“控制”; 输入名称自动扩大 当你使用一个估计模型 您可以使用速记符号 输入通道名称有几种用途,包括:
默认值: |
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输入通道单位,指定为以下之一:
使用 默认值: |
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输入通道组。的 sys.InputGroup。控制=[1 2]; sys.InputGroup.noise = [3 5]; 创建输入组命名 sys(:,“控制”) 默认值:结构没有字段 |
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输出通道名称,指定为以下之一:
另外,使用自动分配向量扩张输出名称多输出模型。例如,如果 sys.OutputName=“测量”; 输出名称自动扩大 当你使用一个估计模型 您可以使用速记符号 输出通道名称有几种用途,包括:
默认值: |
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输出通道单位,指定为以下之一:
使用 默认值: |
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输出通道组。的 sys.OutputGroup。温度=[1]; sys.InputGroup.measurement = [3 5]; 创建输出组命名 系统(“测量”,:) 默认值:结构没有字段 |
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系统名称、指定为一个特征向量。例如, 默认值: |
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任何你想要的文本关联系统,存储为一个字符串或一个单元阵列的特征向量。您提供的属性存储任何数据类型。例如,如果 sys1。笔记=“sys1字符串。”;sys2。笔记=sys2有一个特征向量。;sys1。笔记sys2。笔记 ans =“sys1字符串。”ans = sys2有一个特征向量。 默认值: |
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任何你想要的类型的数据与系统,指定为任何MATLAB®数据类型。 默认值: |
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采样网格模型数组,指定为一个数据结构。 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 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 默认值: |