主要内容

创建和绘制识别模型使用控制系统工具箱软件

这个例子展示了如何使用系统识别工具箱软件和控制系统工具箱软件创建和绘制模型。该示例需要一个控制系统工具箱许可证。

使用控制系统工具箱软件构造一个随机数值模型。

rng (“默认”);Sys0 = drss(3,3,2);

rng(“违约”)将随机数生成器的设置指定为默认设置。

sys0是具有三个输出和两个输入的三阶数值状态空间模型。

转换sys0到已识别的状态空间模型,并设置其输出噪声方差。

Sys = idss(sys0);sys。NoiseVariance = 0.1*eye(3);

生成用于模拟输出的输入数据。

U = iddata([],idinput([800 2],苏格兰皇家银行的));

模拟添加噪声的模型输出。

opt = simOptions(“AddNoise”,真正的);Y = sim(sys,u,opt);

选择指定模拟选项的选项集。y是模拟输出sys0

创建输入-输出(iddata)对象。

数据= [y u];

从生成的数据估计状态空间模型党卫军

Estimated_ss = sest(数据(1:400));

estimated_ss是已标识的状态空间模型。

将标识的状态空间模型转换为数值传递函数。

Sys_tf = tf(estimated_ss);

绘制已识别状态空间模型的模型输出。

比较(数据(401:800)estimated_ss)

图中包含3个轴对象。坐标轴对象1包含2个line类型的对象。这些对象表示验证数据(y1),估计\_ss: 44.46%。坐标轴对象2包含2个line类型的对象。这些对象表示验证数据(y2),估计\_ss: 48.58%。坐标轴对象3包含2个line类型的对象。这些对象表示验证数据(y3),估计\_ss: 63.71%。

使用线性系统分析仪绘制识别模型的响应图。

linearSystemAnalyzer (estimated_ss);

图Linear System Analyzer包含6个轴对象和其他uicontrol类型的对象。轴对象1 From: u1包含一个line类型的对象。该对象表示估计的\_ss。坐标轴对象2包含一个line类型的对象。该对象表示估计的\_ss。Axes对象3包含一个line类型的对象。该对象表示估计的\_ss。带有标题From: u2的坐标轴对象4包含一个line类型的对象。该对象表示估计的\_ss。Axes对象5包含一个line类型的对象。 This object represents estimated\_ss. Axes object 6 contains an object of type line. This object represents estimated\_ss.

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