Импульс и переходные процессы

Поддерживаемые модели

Можно построить моделируемый ответ модели с помощью импульса и продвинуться сигналы как вход для всех линейных параметрических моделей и корреляционного анализа (непараметрические) модели.

Можно также создать переходные процессы для нелинейных моделей. Они продвигаются и посылают импульсы графики ответа, также названные переходными графиками ответа, обеспечивают понимание характеристик образцовой динамики, включая максимальную чувствительность и время установления.

Примечание

Для моделей частотной характеристики импульс - и переходные процессы не доступен. Для нелинейных моделей только переходные процессы доступны.

 Примеры

Как переходный ответ помогает подтвердить модели

Переходные графики ответа обеспечивают понимание основных динамических свойств модели, таких как время отклика, статические усиления и задержки.

Переходные графики ответа также помогают вам подтвердить, как хорошо линейная параметрическая модель, такая как линейная модель ARX или модель в пространстве состояний, получает динамику. Например, можно оценить импульс или переходной процесс от данных с помощью корреляционного анализа (непараметрическая модель), и затем построить результат корреляционного анализа сверх переходных ответов параметрических моделей.

Поскольку непараметрические и параметрические модели выведены с помощью различных алгоритмов, соглашения между этими увеличениями моделей уверенность в параметрических образцовых результатах.

Что показывает переходный график ответа?

Переходные графики ответа показывают значение импульса или переходного процесса на вертикальной оси. Горизонтальная ось находится в модулях времени, которое вы задали для данных, используемых, чтобы оценить модель.

Импульсный ответ динамической модели является выходным сигналом, который заканчивается, когда вход является импульсом. Таким образом, u (t) является нулем для всех значений t кроме в t=0, где u (0) =1. В следующем разностном уравнении можно вычислить импульсный ответ установкой y (-T) =y (-2T) =0, u (0) =1, и u (t> 0) =0.

y(t)1.5y(tT)+0.7y(t2T)=       0.9u(t)+0.5u(tT)

Переходной процесс является выходным сигналом, который следует из входа шага, где u (t <0) =0 и u (t> 0) =1.

Если ваша модель включает шумовую модель, можно отобразить переходный ответ шумовой модели, сопоставленной с каждым выходным каналом. Для получения дополнительной информации о том, как отобразить переходный ответ шумовой модели, смотрите Импульс Графика и Переходной процесс Используя Приложение System Identification.

Следующие данные показывают демонстрационный Переходный график Ответа, созданный в приложении System Identification.

Отображение доверительного интервала

В дополнение к переходной кривой отклика можно отобразить доверительный интервал на графике. Чтобы изучить, как показать или скрыть доверительный интервал, см. описание настроек графика в Импульсе Графика и Переходном процессе Используя Приложение System Identification.

Доверительный интервал соответствует области значений значений ответа с определенной вероятностью того, чтобы быть фактическим ответом системы. Тулбокс использует оцененную неопределенность в параметрах модели, чтобы вычислить доверительные интервалы и принимает, что оценки имеют Распределение Гаусса.

Например, для 95%-го доверительного интервала, область вокруг номинальной кривой представляет область значений, где существует 95%-й шанс, что это содержит истинный отклик системы. Можно задать доверительный интервал как вероятность (между 0 и 1) или как количество стандартных отклонений Распределения Гаусса. Например, вероятность 0,99 (99%) соответствует 2,58 стандартным отклонениям.

Примечание

Вычисление доверительного интервала принимает, что модель достаточно описывает системную динамику, и образцовые невязки проходят тесты независимости.