用线性OE模型初始化Hammerstein-Wiener模型

这个例子展示了如何使用线性OE模型估计Hammerstein-Wiener模型。

加载估计数据。

负载throttledata.mat

这个命令加载数据对象ThrottleData进入工作区。该对象包含从发动机油门系统收集的输入和输出样本，以100Hz的频率采样。

直流电动机控制节气门系统中蝶阀的打开角度。步进信号(以伏特为单位)驱动直流电机。输出是阀门的角度位置(以度为单位)。

绘制数据图，查看和分析数据特征。

情节(ThrottleData)

在15-90度的正常工作范围内，输入输出变量呈线性关系。你使用一个低阶线性模型来模拟这种关系。

在节流系统中，硬停止限制阀门的位置90度，弹簧使阀门合上15直流电机关闭时的度数。这些物理成分引入了线性模型无法捕捉到的非线性。

估计一个Hammerstein-Wiener模型来模拟这个单输入单输出系统在正常工作范围内的线性行为。

为数据趋势化，因为线性模型不能捕获偏移量。Tr = getTrend(ThrottleData);Tr.OutputOffset = 15;DetrendedData =趋势(ThrottleData,Tr);估计线性OE模型，na=2, nb=1, nk=1。opt = oeOptions(“焦点”，“模拟”）;线性模型= oe(DetrendedData，[2 1 1]，opt);

将模拟模型响应与估计数据进行比较。

比较(DetrendedData LinearModel)

线性模型捕捉了在线性工作范围内的上升和沉降行为，但没有考虑90度时的输出饱和。

估计一个Hammerstein-Wiener模型来模拟输出饱和度。

非线性模型= nlhw(ThrottleData，线性模型，[]，id饱和度);

该软件利用线性模型的阶数和时延来求解非线性模型的阶数。此外，本软件采用B而且F线性传递函数的多项式。

将非线性模型与数据进行比较。

比较(ThrottleData NonlinearModel)

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