具有可识别参数的连续时间过程模型
sys = idproc(类型)
sys = idproc(类型、名称、值)
创建具有可识别参数的连续时间过程模型。系统
= idproc (类型
)类型
指定模型结构的各个方面,例如模型中的极点数、模型是否包含积分器以及模型是否包含时间延迟。
一个idproc
模型将系统表示为具有可识别(可估计)系数的连续时间过程模型。
一个简单的SISO过程模型有增益、时间常数和延迟:
Kp是比例增益。Tp1是实极点的时间常数,并且Td是传输延迟(死区时间)。
更普遍的是,idproc
可以表示多达三个极点和一个零的过程模型:
两个极点可以是复共轭(欠阻尼)对。在这种情况下,流程模型的一般形式是:
Tω是复数对极点的时间常数,并且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,下面是您可以使用的流程模型idproc
:
这个模型没有零(Tz=0)。该模型有一对复杂的极点。该模型还有一个积分器,由1表示/年代术语。
为idproc
模型中,所有的时间常数、延迟、比例增益和阻尼系数都是可估计的参数idproc
模型将这些参数的值存储在模型的属性中,例如Kp
,Tp1
,泽塔
.(见性质为更多的信息。)
一个MIMO过程模型包含一个SISO过程模型,对应于系统中的每个输入-输出对。为idproc
模型,每个输入输出对的形式可以独立指定。例如,一个双输入一输出过程可以有一个具有两个极点且无零的通道,以及另一个具有零、极点和积分器的通道。所有的系数都是独立可估计的参数。
有两种方法可以得到anidproc
型号:
估计idproc
模型基于系统的输出或输入-输出度量,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。估计值存储为结果的属性idproc
模型。例如,属性sys.Tz
和sys。Kp
一个idproc
模型系统
分别存储零时间常数和比例增益。(见性质为更多的信息。)的报告
结果模型的属性存储了关于估计的信息,比如初始条件和估计中使用的选项的处理。
当您获得idproc
通过估计建立模型,您可以使用以下命令从模型中提取估计系数和它们的不确定性getpar
和getcov
.
创建一个idproc
使用idproc
命令
您可以创建idproc
模型来配置初始参数,以估计过程模型。这样做时,可以对参数指定约束。例如,您可以确定一些系数的值,或指定自由系数的最小值或最大值。然后,您可以使用配置的模型作为输入参数过程
使用这些约束估计参数值。
|
模型结构,指定为字符向量或字符向量的单元数组。 对于输出模型,
每一个
特定模型结构中所有参数的值初始化为 对于具有 |
指定可选的逗号分隔的对名称,值
参数。名称
参数名和价值
为对应值。名称
必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家
.
使用名称,值
参数指定参数初始值和附加值属性的idproc
模型创建期间的模型。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
.该命令还初始化参数Kp
值为10茨
为0。
idproc
对象属性包括:
|
模型结构,指定为字符向量或字符向量的单元数组。 对于SISO模型 为MIMO模型 字符向量由以下指定模型结构方面的一个或多个字符组成:
如果您创建一个 如果你获得 通常,您不能更改现有模型的类型。但是,您可以使用属性更改模型是否包含集成器 |
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过程模型参数的值。 如果您创建一个 为MIMO模型 为了 默认值:对于每个参数值, |
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表示过程模型传递函数中存在或不存在积分器的逻辑值或矩阵。 对于SISO模型 对于MIMO模型, 属性创建流程模型时 |
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噪声传递函数的系数。
一般情况下,噪声传递函数由估计函数自动计算 NoiseNum={[12.2];[10.54]};NoiseDen={[11.3];[12]};NoiseTF=struct(“num”{NoiseNum},“窝”, {NoiseDen});sys = idproc ({“p2”;“p1di”});% 2-输出,1-输入过程模型sys。NoiseTF = NoiseTF; 每一个向量 默认值: |
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关于可估计参数的信息
每个参数项
为MIMO模型 |
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模型创新的方差(协方差矩阵)e. 一个识别的模型包括一个白色的高斯噪声成分e(t). 对于输出模型, |
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方法获取流程模型时,包含有关评估选项和结果的信息的摘要报告
的内容 m = idproc (“P2DU”);m.Report.OptionsUsed
ans = [] 如果使用估计命令获取流程模型,则 负载iddata2z2;m=procest(z2,“P2DU”);m.Report.OptionsUsed 扰动模型:“估计”初始条件:“自动”焦点:“预测”EstimateCovariance: 1显示:“关闭”inputooffset: [1x1参数。[] Regularization: [1x1 struct] SearchMethod: 'auto' SearchOptions: [1x1 idoptions.search.]identsolver输出权重:[]Advanced: [1x1 struct]
有关此属性以及如何使用它的更多信息,请参阅相应估计命令参考页的Output Arguments部分评估报告. |
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输入延迟。 对于一个系统 默认值:0为所有输入通道 |
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输出延迟。 对于已确定的系统,例如 |
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样品时间。为 |
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时间变量的单位,采样时间
更改此属性不会影响其他属性,因此会更改整个系统行为。使用 默认值: |
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输入通道名称,指定为下列之一:
或者,使用自动向量展开为多输入模型分配输入名称。例如,如果 sys。我nputName = 'controls'; 输入名称自动展开为 当你用 你可以使用速记符号 输入通道名有几种用途,包括:
默认值: |
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输入通道单位,指定为下列单位之一:
使用 默认值: |
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输入通道组 sys.InputGroup.controls = [1 2];sys.InputGroup.noise = [3 5]; 创建名为 sys(:,“控制”) 默认值:没有字段的结构体 |
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输出通道名称,指定为以下名称之一:
或者,使用自动向量展开为多输出模型分配输出名称。例如,如果 sys.OutputName=“测量”; 输出名称自动展开为 当你用 你可以使用速记符号 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,指定为下列单位之一:
使用 默认值: |
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输出通道组。的 sys.OutputGroup.temperature = [1];sys.InputGroup.measurement = [3 5]; 创建名为 系统('测量',:) 默认值:没有字段的结构体 |
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系统名,指定为字符向量。例如, 默认值: |
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要与系统关联的任何文本,存储为字符串或字符向量的单元格数组。该属性存储您提供的任何数据类型。例如,如果 sys1。笔记="sys1有一个字符串。";sys2。笔记=“sys2有一个字符向量。”;sys1.Notes sys2.Notes Ans = ' sys1 has a string. ' Ans = 'sys2 has a character vector.' 默认值: |
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您想要与系统关联的任何类型的数据,指定为任何MATLAB®数据类型。 默认值: |
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为模型数组采样网格,指定为数据结构。 对于通过抽样一个或多个独立变量而得到的已识别的线性(IDLTI)模型数组,该属性跟踪与每个模型相关联的变量值。显示或打印模型数组时会显示此信息。使用此信息可将结果追溯到自变量。 将数据结构的字段名设置为抽样变量的名称。将字段值设置为与数组中每个模型相关联的采样变量值。所有抽样变量都应该是数值和标量值,所有抽样值的数组都应该与模型数组的维数相匹配。 例如,如果您在一个系统的不同操作点收集数据,您可以分别为每个操作点标识一个模型,然后将结果堆叠到一个系统数组中。你可以用操作点的信息来标记数组中的各个模型: Nominal_engine_rpm = [1000 5000 10000];sys。SamplingGrid =结构(“rpm”nominal_engine_rpm)
哪里 用于在Simulink中线性化生成的模型阵列万博1manbetx®模型在多个参数值或工作点,软件填充 默认值: |