Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Основные операторы и функции пакета System Identification Toolbox



2019-12-29 326 Обсуждений (0)
Основные операторы и функции пакета System Identification Toolbox 0.00 из 5.00 0 оценок




  Приведем основные операторы и функции пакета System Identification Toolbox, которые набираются в командной строке MATLAB или могут быть использованы при написании программ для m-файлов. Наиболее полную информацию о содержании, написании и использовании этих функций можно получить в литературе [2] и справочной части help MATLAB.

idhelp – используется для вызова подсказаки о возможностях пакета.

iddemo – используется для вызова демонстрационных примеров.

ident – команда вызова графического интерфейса пользователя.

m idprefs – команда задает (изменяет) директорию для файла midprefs.mat,хранящего информацию о начальных параметрах графического интерфейса мользователя при его открытии.

  predict – команда осуществляет прогноз выхода объекта по его ттета-модели и сучетом информации о его предыдущих фактических значениях выхода ( рекомендуется для расчета прогноза значений временной последовательности).

pe – вычисляет ошибку модели при заданном входе и известном выходе объекта.

id sim – возвращает выход модели тета-формата.

  iddata – создает файл объекта данных.

detrend – удаляет тренд из набора данных.

idfilt – команда фильтрует данные с помощью фильтра Баттерворта.

idinput - команда генерирует входные сигналы для идентификации.

merge – объединяет несколько экспериментов.

misdata – оценивает и заменяет потерю входных и выходных данных в файле созданном с помощью команды iddata.

esample – восстанавливает форму квантованного сигнала данных прореживанием и интерполяцией и изменяет частоту дискретизации.

                               Функции непараметрического оценивания:

covf – выполняет расчет авто - и взаимных корреляционных функций совокупности экспериментальных данных.

cra – определяет оценку импульсной характеристики методом коррелированного анализа для одномерного (один вход – один выход) объекта.

etfe – возвращает оценку дискретной передаточной функции для обобщенной линейной модели одномерного объекта в частотной форме.

impulse – выводит на дисплей импульсную характеристику модели.

spa – возвращает частотные характеристики объекта и оценки спектральных плотностей его сигналов для обобщенной линейной модели объекта (возвращает модель объекта в частотном формате).

step – выводит на дисплей переходную (временную) характеристику модели объекта (реакция на единичное ступенчатое воздействие).

            

Функции параметрического оценивания:

ar – оценивает параметры модели авторегрессии (AR), то есть коэффициенты полинома A(z), при моделировании скалярных временных последовательностей.

armax – оценивает параметры модели ARMAX.

arx – оценивает параметры моделей ARX и AR.

bj – оценивает параметры модели Бокса-Дженкинса.

Ivar – оценивает параметры скалярной AR-модели.

iv4 – оценивает параметры для моделей ARX с использованием четырехступенчатого метода инструментальной переменной.

n4sid – используется для оценивания параметров моделей для переменных состояния в канонической форме при произвольном числе входов и выходов.

ivx – оценивает параметры ARX-моделей методом инструментальной переменной.

oe – оценивает параметры ОЕ-модели.

pem – оценивает параметры обобщенной многомерной линейной модели.

              Функции задания структуры модели:

idpoly – создавать модель объекта в виде полинома.

idss – создает модель объекта в виде переменных состояния.

i darx – создает многопараметрическую ARX-модель объекта.

idgrey – создает модель объекта, созданную пользователем.

arx 2 th – создает матрицу модели тета-формата по полиномам ARX-модели многомерного объекта.

canform – создает каноническую форму модели для переменных состояния многомерного объекта.

mf 2 th – преобразует структуру модели для пременных состояния в тета-формат.

poly 2 th – создает модель тета-формата из исходной модели «вход-выход».

              Функции извлечения данных о моделях:

arxdata – возвращает матрицы коэффициентов полиномов ARX-моделей, а также их среднеквадратические отклонения.

polydata – возвращает матрица коэффициентов полиномов.

ssdata – функция возвращает матрицы(и величину интервала дискретизации в дискретном случае) ss-моделей (моделей переменных состояния).

tfdata – данная функция возвращает числитель и знаменатель передаточной функции.

zpkdata – функция возвращает нули, полюсы и обобщенные коэффициенты передачи для каждого канала модели тета-формата или LTI-модели (если используется пакет Control System Toolbox c именем sys).

idfrd – данная функция создает частотную модель объекта в frd-формате.

idmodred – функция уменьшает порядок модели объекта.

c2d, d2c – первая функция преобразует непрерывную модель в дискретную. Вторая – наоборот.

ss, tf, zpk, frd – функции создания моделей стационарных систем в виде модели переменных состояния (ss), передаточной функции по ее заданным нулям и полюсам (zpk), передаточной функции, записанной в операторном виде (tf) и в частотном виде (frd).

                         Функции отображения модели:

bode , bodeplot , ffplot – функции отображения логарифмических частотных характеристик.

plot – отображение входных - выходных данных для данных объекта.

present – функция отображения вида модели тета-формата с оценкой среднеквадратического отклонения, функции потерь и оценки точности модели..

pzmap – отображает нули и полюсы модели (с областями неопределенности).

nyquist – отображает диаграмму Найквиста (гадограф АФХ) передаточной функции.

view – отбражение LTI-модели (при использовании пакета Control System Toolbox).

       Функции проверки адекватности модели:

 compare – функция позволяет сравнить выходы модели и объекта с выводом на дисплей сравнительных графиков и указанием оценки адекватности модели.

resid – функция вычисляет остаточную ошибку для заданной модели и соответствующие корреляционные функции.

          Функции выбора структуры модели:

aic, fpe – функции вычисляют информационный критерий AIC и конечную ошибку модели.

arxstruc – функция вычисляет функции потерь для ряда различных конкурирующих ARX-моделей с одним выходом.

selstruc – функция осуществляет выбор наилучшей структуры модели

  В состав библиотеки System ID Blocks блоков Simulink входят блоки, позволяющие производить оценивание ряда типовых моделей:

● модели авторегрессии AR (AutoRegressive model estimator);

● ARX-модели (AutoRegressive Moving Average with eXternal input model estimator);

● ARX-модели (AutoRegressive Moving Average with eXternal input model estimator);

● модели Бокса-Дженкинса BJ (Box-Jenkins model estimatjr);

● обобщенной линейной модели (General model estimator using Predictive Error Method);

● модели «вход-выход» OE (Output-error model estimator).

  Правила работы с данными блоками аналогичны правилам для других блоков Simulink. Полученная модель отображается в основном окне MATLAB.



2019-12-29 326 Обсуждений (0)
Основные операторы и функции пакета System Identification Toolbox 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Основные операторы и функции пакета System Identification Toolbox

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Модели организации как закрытой, открытой, частично открытой системы: Закрытая система имеет жесткие фиксированные границы, ее действия относительно независимы...
Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе...



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (326)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.008 сек.)