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将模型从离散转换为连续时间
sysc = d2c (sysd)
SYSC = D2C(SYSD,方法)
SYSC = D2C(SYSD,OPTS)
[SYSC,G] = D2C(___)
例子
sysc= d2c (sysd)转换离散时间动态系统模型sysd对输入使用零阶保持的连续时间模型。
sysc= d2c (sysd)
sysc
sysd
sysc= d2c (sysd,方法)指定转换方法。
sysc= d2c (sysd,方法)
方法
sysc= d2c (sysd,选择)指定离散化的转换选项。
sysc= d2c (sysd,选择)
选择
[sysc,G] = D2C(___), 在哪里sysd是状态空间模型,返回一个矩阵吗G绘制了各州的地图xd [k]对各州的离散时间空间模型XC(T)的sysc.
[sysc,G] = D2C(___)
G
xd [k]
XC(T)
全部收缩
此示例使用:
创建以下离散时间传递函数:
H ( z ) = z - 1 z 2 + z + 0 . 3.
H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);
模型的采样时间为 T 年代 = 0 . 1 年代 .
导出一个连续时间,零阶保持的等效模型。
HC = D2C(H)
HC = 121.7 S - 8.407E-13 ------------------- S ^ 2 + 12.04 S + 776.7连续时间传输功能。
离散结果模型,HC.,采用默认的零阶保持方法,采样时间0.1s返回原始离散模型,H.
HC.
H
c2d (Hc, 0.1)
ans = z - 1 ------------- ^ 2 + z + 0.3采样时间:0.1秒离散时间传递函数。
使用Tustin近似方法进行转换H到连续时间模型。
HC2 = D2C(H,“tustin”);
将得到的模型Hc2离散化,得到原始的离散时间模型,H.
C2D(HC2,0.1,“tustin”);
估计一个离散时间传递函数模型,并将其转换为连续时间模型。
负载Iddata1.sys1d = tfest(z1,2,'ts', 0.1);sys1c = d2c(sys1d,“zoh”);
估计连续时间传递函数模型。
sys2c =特遣部队(z1, 2);
比较响应sys1c.直接估计连续时间模型,sys2c..
sys1c.
sys2c.
比较(Z1,SYS1C,SYS2C)
这两种体系几乎完全相同。
将识别的离散时间传输函数模型转换为连续时间。
负载Iddata1.sysd =特遣部队(z1 2'ts', 0.1);sysc = d2c (sysd,“zoh”);
sys1c.没有协方差信息。的D2C.操作导致识别模型的协方差数据丢失。
D2C.
使用具有相同估计命令和估计数据的零迭代更新重新生成协方差信息。
选择= tfestoptions;opt.SearchOptions.maxIterations = 0;SYS1C = TFEST(Z1,SYSC,OPT);
分析对频率响应不确定性的影响。
h = bodeplot (sysd sys1c);showConfidence (h, 3)
不确定性sys1c.和sysd可与奈奎斯特频率相媲美。然而,sys1c.在估计数据不提供任何信息的频率范围内表现出大的不确定性。
如果您不能访问估计数据,请使用翻译命令,该命令是基于高斯近似公式的跨模型类型转换操作的协方差转换。
翻译
离散时间模型,指定为a动态系统模型如idtf,中的难点,或Idpoly..
idtf
中的难点
Idpoly.
不能直接使用idgrey模型的FunctionType是' d '与D2C..将模型转换为中的难点形式第一。
idgrey
FunctionType
' d '
“zoh”
'foh'
“tustin”
“匹配”
离散时间到连续时间的转换方法,指定为以下值之一:
“zoh”-零级保持输入。假设控制输入在采样周期内是分段不变的。
'foh'- 输入输入线性插值(修改的一阶保持)。假设控制输入在采样周期上是分段线性的。
“tustin”-双线性(Tustin)逼近导数。用频率预翘曲(以前称为'prewarp'方法),使用PrewarpFrequency选择d2coptions..
'prewarp'
PrewarpFrequency
d2coptions.
“匹配”-零极匹配方法(仅适用于SISO系统)。看到[1].
以获取关于每种算法的信息D2C.转换方法,请参阅连续离散转换方法.
使用的离散到连续的时间转换选项,使用d2coptions..例如,指定预曲频率或转换方法作为选项。
连续时间模型,作为输入系统的相同类型的动态系统模型返回sysd.
什么时候sysd是已识别(IDLTI)模型,sysc:
包括的测量分量和噪声分量sysd.如果噪声方差是λ.在sysd,然后是连续时间模型sysc具有指定的噪声谱密度水平等于Ts *λ.
不包括估计的参数协方差sysd.如果您想在转换模型时转换协方差,请使用翻译.
状态映射xd [k]状态空间模型sysd向各国XC(T)的sysc,作为矩阵返回。国家的映射如下:
x c ( k T 年代 ) = G [ x d [ k ] u [ k ] ] .
给定初始条件x0为sysd和初始输入情况= u [0],对应的初始条件sysc(假设u [k] = 0为K <0.是:
x0
情况= u [0]
u [k] = 0
K <0.
x c ( 0 ) = G [ x 0 u 0 ] .
[1]富兰克林,G.F.,Powell,D.J。和工人,M.L.,动态系统的数字控制(第三版),Prentice Hall, 1997。
[2]Kollár,I.,G.F.富兰克林和R.Pintelon,“在系统识别中的Z域和S域模型的等价”,“IEEE论文集®仪表与测量技术会议,比利时布鲁塞尔,1996年6月,第1卷,第14-19页。
汇集|d2coptions.|D2D.|标志|翻译
汇集
D2D.
标志
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