Exponenta Banner

idnlhw/plot

Постройте нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера

свернуть все на странице

Синтаксис

plot(model)
plot(model,LineSpec)
plot(model1,...,modelN)
plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN)
plot(___,Name,Value)

Описание

пример

plot(model) строит нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера на графике Хаммерстайна-Винера. График показывает ответы нелинейности ввода и вывода и линейные блоки, которые представляют модель.

plot(model,LineSpec) задает стиль линии.

plot(model1,...,modelN) генерирует график для многоуровневых моделей.

пример

plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN) задает стиль линии для каждой модели. Вы не должны задавать стиль линии для всех моделей.

пример

plot(___,Name,Value) задает свойства графика с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими аргументами пары Name,Value. Этот синтаксис может включать любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Оцените Модель Хаммерстайна-Винера и постройте ответы ее нелинейности ввода и вывода и линейных блоков.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
plot(model1)

Исследуйте различные графики в окне графика путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL - Введите нелинейность, представляя статическую нелинейность во входе (model.InputNonlinearity) к LinearBlock.

  • Линейный Блок - Шаг, импульс, Предвещает и нулевые полюсом графики встроенной линейной модели (model.LinearModel). По умолчанию график шага отображен.

  • yNL - Выведите нелинейность, представляя статическую нелинейность при выводе (model.OutputNonlinearity) Линейного Блока.

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g')

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g','NumberOfSamples',50,'time',10,'InputRange',[-2 2]);

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,model2,'time',1:500,'freq',{0.01,100},'OutputRange',[0 1000]);

Входные параметры

свернуть все

Предполагаемая модель Хаммерстайна-Винера, заданная как объект модели idnlhw. Используйте nlhw, чтобы оценить модель.

Стиль линии, символ маркера и цвет, заданный как вектор символов. LineSpec принимает значения, такие как 'b', 'b+:'. Для получения дополнительной информации смотрите страницу с описанием plot в документации MATLAB®.

Типы данных: char

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: plot(model,'NumberofSamples',10) задает, чтобы использовать 10 точек данных для входных регрессоров.

Количество точек данных, чтобы использовать для входных регрессоров при оценке нелинейности в отдельных каналах ввода или вывода, заданных как положительное целое число. Это свойство не влияет на графики линейного блока.

Типы данных: double

Минимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности в каждом входном канале, заданном как положительные целые числа или вектор [min max], где минимальное значение является меньше, чем максимальное значение.

Можно использовать 'uRange' в качестве имени ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Минимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности в каждом выходном канале, заданном как положительные целые числа или вектор [min max], где минимальное значение является меньше, чем максимальное значение.

Можно использовать 'yRange' в качестве имени ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Выборки времени, на которых должны быть вычислены переходные ответы (шаг и импульс) линейного блока модели idnlhw, задали как одно из следующих значений:

  • Положительная скалярная величина — Обозначает время окончания для переходных ответов всех моделей. Например, 10.

  • Вектор моментов времени — двойной вектор equi-выбранных значений обозначает выборки времени, на которых должен быть вычислен переходный ответ. Например, [0:0.1:10].

Это свойство принимает те же значения как команда step на модели.

Частоты, на которых можно вычислить Предвещать ответ, заданный как одно из следующих значений:

  • Область значений [Wmin Wmax] — интервал Частоты между Wmin и Wmax (в модулях rad/(model.TimeUnit)) ответил на использование логарифмически помещенных вопросов.

  • Вектор неотрицательных значений частоты — Позволяет вычисление, предвещают ответ на тех частотах.

По умолчанию ответ вычисляется на некоторых автоматически выбранных частотах в частотном диапазоне Найквиста. Частоты выше частоты Найквиста (pi/model.Ts) проигнорированы.

Это свойство принимает те же значения как команда bode на модели.

Больше о

свернуть все

Что такое График Хаммерстайна-Винера?

График Хаммерстайна-Винера отображает статическую нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера.

Исследование графика Хаммерстайна-Винера может помочь вам определить, выбрали ли вы сложную нелинейность для моделирования вашей системы. Например, предположите, что вы используете кусочно-линейную входную нелинейность, чтобы оценить вашу модель, но график показывает поведение насыщения. Можно оценить новую модель с помощью более простой нелинейности насыщения вместо этого. Для многомерных систем можно использовать график Хаммерстайна-Винера определить, исключить ли нелинейность для определенных каналов. Если нелинейность для определенного канала ввода или вывода не показывает сильное нелинейное поведение, можно оценить новую модель после установки нелинейности в том канале к модульному усилению.

Можно сгенерировать эти графики в приложении System Identification и в командной строке. В окне графика можно просмотреть нелинейность и линейные ответы путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL (входная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность во входе к Linear Block. График отображает evaluate(M.InputNonlinearity,u), где M является моделью Хаммерстайна-Винера, и u является входом к входному блоку нелинейности. Для получения информации о блоках смотрите Структуру Моделей Хаммерстайна-Винера.

  • Linear Block — Кликните по этому блоку, чтобы просмотреть Шаг, послать импульсы, Предвещать, и нулевые полюсом графики ответа встроенной линейной модели (M.LinearModel). По умолчанию график шага линейной модели отображен.

  • yNL (выходная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность при выводе Linear Block. График отображает evaluate(M.OutputNonlinearity,x), где x является вывод линейного блока.

Чтобы узнать больше, как сконфигурировать линейные и нелинейные графики блоков, смотрите Конфигурирование Графика Хаммерстайна-Винера.

Смотрите также

|

Темы

Введенный в R2014a

Документация System Identification Toolbox
Поддержка