полиданные

Доступ к полиномиальным коэффициентам и неуверенности в идентифицированной модели

Синтаксис

[A,B,C,D,F] = polydata(sys) [A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys) [___] = polydata(sys,J1,...,JN) [___] = polydata(___,'cell')

Описание

[A,B,C,D,F] = polydata(sys) возвращает коэффициенты полиномов A, B, C, D и F, которые описывают идентифицированную модель sys. Полиномы описывают представление idpoly sys можно следующим образом.

В течение дискретного времени sys:
$A (q^{- 1}) y (t) = \frac{B (q^{- 1})}{F (q^{- 1})} u (t - n k) + \frac{C (q^{- 1})}{D (q^{- 1})} e (t) .$
u (t) является входными параметрами к sys. y (t) являются выходные параметры. e (t) является белым шумовым воздействием.
Для непрерывно-разового sys:
$A (s) Y (s) = \frac{B (s)}{F (s)} U (s) e^{- τ s} + \frac{C (s)}{D (s)} E (s) .$
U (s) является преобразованными входными параметрами Лапласа к sys. Y (s) является Лаплас, преобразованный выходные параметры. E (s) является Преобразование Лапласа белого шумового воздействия.

Если sys является идентифицированной моделью, которая не является моделью idpoly, polydata преобразовывает sys в форму idpoly, чтобы извлечь полиномиальные коэффициенты.

[A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys) также возвращает неуверенность dA, dB, dC, dD и dF каждого из соответствующих полиномиальных коэффициентов sys.

[___] = polydata(sys,J1,...,JN) возвращает полиномиальные коэффициенты для записи J1,...,JN в массиве sys идентифицированных моделей.

[___] = polydata(___,'cell') возвращает все полиномы как массивы ячеек двойных векторов, независимо от размерностей ввода и вывода sys.

Входные параметры

`sys`	Идентифицированная модель или массив идентифицированных моделей. `sys` может быть непрерывно-разовым или дискретным временем. `sys` может быть SISO или MIMO.
`J1,...,JN`	Индексы, выбирающие конкретную модель из N-мерного массива `sys` идентифицированных моделей.

Выходные аргументы

A,B,C,D,F

Полиномиальные коэффициенты представления idpoly sys.

Если sys является моделью SISO, каждым A, B, C, D, и F является вектором - строкой. Длина каждого вектора - строки является порядком соответствующего полинома.
- В течение дискретного времени sys коэффициенты упорядочены в возрастающих степенях q ^–1. Например, B = [1 -4 9] означает что B (q ^–1) = 1 – 4q–1 + 9q–2.
- Для непрерывно-разового sys коэффициенты упорядочены в убывающих степенях s. Например, B = [1 -4 9] означает что B (s) = s ² – 4s + 9.
Если sys является моделью MIMO, каждым A, B, C, D, и F является массивом ячеек. Размерности массивов ячеек определяются размерностями ввода и вывода sys можно следующим образом:
- A _Ny-by-_Ny массив ячеек
- \bf _Ny-by-_Nu массив ячеек
- CD _Ny-by-1 массив ячеек
_Ny является количеством выходных параметров sys, и _Nu является количеством входных параметров.

Каждая запись в массиве ячеек является вектором - строкой, который содержит коэффициенты соответствующего полинома. Полиномиальным коэффициентам упорядочивают тот же путь как случай SISO.

dA,dB,dC,dD,dF

Неуверенность в предполагаемых полиномиальных коэффициентах sys.

dA, dB, dC, dD и dF являются векторами - строками или массивами ячеек, размерности которых точно совпадают с соответствующим A, B, C, D и F выходные параметры.

Каждая запись в dA, dB, dC, dD и dF дает стандартное отклонение соответствующего предполагаемого коэффициента. Например, dA{1,1}(2) дает стандартное отклонение предполагаемого коэффициента, возвращенного в A{1,1}(2).

Примеры

свернуть все

Извлеките полиномиальные коэффициенты и неуверенность из идентифицированной модели

Этот пример использование:

Скрипт Open Live Script

Загрузите системные данные и оцените модель с 2 выводами, с 2 входами.

load iddata1 z1
load iddata2 z2
data = [z1 z2(1:300)];

nk = [1 1; 1 0];
na = [2 2; 1 3];
nb = [2 3; 1 4];
nc = [2;3];
nd = [1;2];
nf = [2 2;2 1];

sys = polyest(data,[na nb nc nd nf nk]);

Данные, загруженные в z1 и z2, являются дискретным временем iddata с шагом расчета 0,1 с. Поэтому sys является 2D входом, 2D выходной моделью idpoly дискретного времени формы:

$A (q^{- 1}) y (t) = \frac{B (q^{- 1})}{F (q^{- 1})} u (t - n k) + \frac{C (q^{- 1})}{D (q^{- 1})} e (t)$

Входные параметры к polyest устанавливают порядок каждого полинома в sys.

Доступ к предполагаемым полиномиальным коэффициентам sys и неуверенности в тех коэффициентах.

[A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys);

Выходные параметры A, B, C, D и F являются массивами ячеек векторов коэффициентов. Размерности массивов ячеек определяются размерностями ввода и вывода sys. Например, A является массивом ячеек 2 на 2, потому что sys имеет два входных параметров и два выходных параметров. Каждая запись в A является вектором - строкой, содержащим идентифицированные полиномиальные коэффициенты. Например, исследуйте второй диагональный элемент в A.

A{2,2}

ans = 1×4

    1.0000   -0.8825   -0.2030    0.4364

В течение дискретного времени sys коэффициенты располагаются в порядке увеличивающихся степеней $q^{- 1}$ . Поэтому A{2,2} соответствует полиному $1 - 0 . 8682 q^{- 1} - 0 . 2244 q^{- 2} + 0 . 4467 q^{- 3} .$

Размерности dA совпадают с теми из A. Каждая запись в dA дает стандартное отклонение соответствующего предполагаемого полиномиального коэффициента в A. Например, исследуйте неуверенность во втором диагональном элементе в A.

dA{2,2}

ans = 1×4

         0    0.2849    0.4269    0.2056

Ведущий коэффициент A{2,2} фиксируется в 1, и поэтому не имеет никакой неуверенности. Остающиеся записи в dA{2,2} являются неуверенностью в $q^{- 1}$ , $q^{- 2}$ , и $q^{- 3}$ коэффициенты, соответственно.

Документация

полиданные

Синтаксис

Описание

Входные параметры

Выходные аргументы

Примеры

Извлеките полиномиальные коэффициенты и неуверенность из идентифицированной модели

Смотрите также

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка