пересдача экзамена

Вычислите и протестируйте невязки

свернуть все на странице

Синтаксис

resid(Data,sys)
resid(Data,sys,Linespec)
resid(Data,sys1,...,sysn)
resid(Data,sys1,Linespec1,...,sysn,Linespecn)
resid(___,Options)
resid(___,Type)
[E,R] = resid(Data,sys)

Описание

пример

resid(Data,sys) вычисляет этот 1 шаг вперед ошибки прогноза (невязки) для идентифицированной модели, sys, и строит введенную невязкой динамику как одно из следующего, в зависимости от данных inData:

  • Для данных временного интервала resid строит автокорреляцию невязок и взаимную корреляцию невязок с входными сигналами. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Чтобы задать различное максимальное значение задержки, используйте residOptions. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

  • Для данных частотного диапазона resid строит диаграмму Боде частотной характеристики от входных сигналов до невязок. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительный ответ, показывается областью вокруг Оси X.

Чтобы изменить параметры экрана, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню, смотрите Советы.

пример

resid(Data,sys,Linespec) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет.

пример

resid(Data,sys1,...,sysn) вычисляет и строит невязку нескольких идентифицированных моделей sys1..., sysn.

пример

resid(Data,sys1,Linespec1,...,sysn,Linespecn) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет для каждой системы.

пример

resid(___,Options) задает дополнительные остаточные опции вычисления. Используйте Options с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

resid(___,Type) задает тип графика. Используйте Type с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

[E,R] = resid(Data,sys) возвращает расчетные невязки, E, и остаточные корреляции, R. Никакой график не сгенерирован.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1
data = z1;

Оцените модель ARX.

sys = arx(data,[1 1 0]);

Постройте автокорреляцию невязок и взаимную корреляцию между невязками и входными параметрами.

resid(data,sys)

Корреляции вычисляются до максимальной задержки по умолчанию, 25. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

Преобразуйте данные в частотный диапазон.

data2 = fft(data);

Вычислите невязки для идентифицированной модели, sys и данных частотного диапазона. Постройте остаточный ответ с помощью красных крестов.

resid(data2,sys,'rx')

Для данных частотного диапазона resid строит Диаграмму Боде, показывающую частотную характеристику от входа до невязок.

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys1 = arx(z1,[1 1 0]);

Оцените модель передаточной функции.

sys2 = tfest(z1,2);

Постройте корреляции невязок.

resid(z1,sys1,'b',sys2,'r')

Взаимная корреляция между невязками sys2 и входных параметров лежит в 99%-й полосе уверенности для всех задержек.

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys = arx(z1,[1 1 0]);

Задайте максимальную задержку для остаточных вычислений корреляции.

opt = residOptions('MaxLag',35);

Постройте импульсный ответ от входа до невязок.

resid(z1,sys,opt,'ir')

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata7

Данные являются 2D входом, набором данных одно вывода.

Оцените модель ARX.

sys = tfest(z7,2);

Вычислите невязки и их автокорреляции и взаимные корреляции с входными параметрами.

[E,R] = resid(z7,sys);

R является 26 3х3 матрицей корреляций. Например,

  • R(:,1,1) является автокорреляцией невязок до задержки 25.

  • R(:,1,2) является взаимной корреляцией невязок с первым входом до задержки 25.

E является объектом iddata с невязками как выходные данные и входные параметры данных о валидации (z7) как входные данные. Можно использовать E, чтобы идентифицировать ошибочные модели и анализировать ошибочную динамику.

Постройте ошибку.

plot(E)

Оцените импульсный ответ между входными параметрами и невязками. Постройте их с 3 областями уверенности стандартного отклонения. 

I = impulseest(E);
showConfidence(impulseplot(I,20),3)

Входные параметры

свернуть все

Данные ввода - вывода валидации, заданные как объект iddata. Data может иметь несколько каналов ввода-вывода. Когда sys линеен, Data является временным интервалом или частотным диапазоном. Когда sys нелинеен, Data является временным интервалом.

Система используется для вычислительных невязок, заданных как идентифицированная линейная или нелинейная модель.

Пример: idpoly

Стиль линии, символ маркера и цвет, заданный как вектор символов. Для получения дополнительной информации смотрите plot в документации MATLAB®. Когда Type задан как 'corr', только стиль линии используется.

Пример: 'Linespec','kx'

Установлены остаточные аналитические опции, заданные как опция residOptions.

Постройте тип, заданный как одно из следующих значений:

  • 'corr' — Строит автокорреляцию невязок, e и взаимной корреляции невязок с входными сигналами, u. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Используйте residOptions, чтобы задать различное максимальное значение задержки. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительные корреляции, также показывается теневой областью вокруг Оси X. Вычисление области уверенности сделано, приняв e, чтобы быть белым и независимым от u.

    'corr' является значением по умолчанию для данных временного интервала. Этот тип графика не доступен для данных частотного диапазона.

  • 'ir' — Строит импульсный ответ, чтобы изолировать 25 из системы от входа до невязок. Команда impulseest сначала оценивает импульсную модель ответа с e как выходные данные и u как входные параметры. Затем impulseest вычисляет импульсный ответ предполагаемой модели. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкое значение указывает на надежную модель.

    Этот тип графика не доступен для данных частотного диапазона.

  • 'fr' — Частотная характеристика от входа до невязок (на основе старшей модели FIR) показывается Диаграммой Боде. 99%-я область уверенности, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкое значение в частотном диапазоне интереса указывает на надежную модель.

    'fr' является значением по умолчанию для данных частотного диапазона.

Выходные аргументы

свернуть все

Образцовые невязки, возвращенные как объект iddata. Невязки хранятся в E.OutputData, и входные параметры хранятся в E.InputData. Используйте E, чтобы создать модели, которые описывают динамику от входных параметров до невязок. Движущие силы незначительны, если sys является надежной идентифицированной моделью.

Корреляции невязок, возвращенных как одно из следующего:

  • Матрица удваивается — Для данных временного интервала

    R является матрицей размера M +1-by-(ny +nu) (ny +nu). Где, M является максимальной задержкой, заданной в Options, ny является количеством выходных параметров, и nu является количеством входных параметров. Значение по умолчанию M равняется 25.

    В каждой задержке k (k = 0:M) R(k,i,j) является значением ожидания, <Z(t,i).Z(t+k-1,j)>. Здесь, Z = [E.OutputData,E.InputData].

    Например, для 2D вывода, модели одно входа, Z = [e1,e2,u1]. Где, e1 является невязкой первого вывода, e2 является невязкой второго вывода, и u1 является входом. R является 26-by-3-by-3 матрица, где:

    • R(5,1,2) = <e1(t).e2(t+4)> является взаимной корреляцией в задержке 4 между e1 и e2.

    • R(5,1,3) = <e1(t).u1(t+4)> является взаимной корреляцией в задержке 4 между e1 и u1.

    • R(5,1,1), R(5,2,2), R(5,3,3) является автокорреляциями в задержке 4 для e1, e2 и u1, соответственно.

  • [] — Для данных частотного диапазона

Советы

  • Щелчок правой кнопкой по графику открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:

    • Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть остаточные графики корреляции или ответа. По умолчанию все системы построены.

    • Show Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область уверенности, отмечающую статистически незначительные корреляции. Применимый только для графиков корреляции.

    • Data Experiment — Для данных мультиэксперимента только. Переключитесь между данными из различных экспериментов.

    • Характеристики Просмотрите характеристики данных. Не применимый для графиков корреляции.

      • Peak Response — Просмотрите максимальную чувствительность данных.

      • Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область уверенности, отмечающую статистически незначительный ответ.

    • Show Применимый только для графиков частотных характеристик.

      • Magnitude — Просмотрите значение частотной характеристики.

      • Фаза Phase — View частотной характеристики.

    • Наборы данных I/O Grouping — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите группировку каналов ввода и вывода на графике. Не применимый для графиков корреляции.

      • 'none' Постройте каналы ввода-вывода в их собственных отдельных осях.

      • Все Соберите в группу все входные каналы, и весь вывод образовывает канал вместе.

    • Наборы данных I/O Selector — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите подмножество каналов ввода и вывода, чтобы построить. По умолчанию все выходные каналы построены.

    • Сетка Добавьте сетки в график.

    • Normalize — Нормируйте y-шкалу всех данных в графике. Не применимый для данных частотной характеристики.

    • Full View — Возвратитесь к полному представлению. По умолчанию график масштабируется к полному представлению.

    • Initial Condition — Задайте обработку начальных условий.

      Задайте как одно из следующего:

      • Estimate — Обработайте начальные условия как параметры оценки.

      • Zero — Обнулите все начальные условия.

      • Absorb delays and estimate — Поглотите ненулевые задержки в коэффициенты модели и обработайте начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию для моделей дискретного времени только.

    • Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: теория для пользователя. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: PTR Prentice Hall, 1999, разделяет 16.6.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте