Оценка частотной характеристики Поиска и устранения проблем

Когда диагностировать

Если после анализа вашей оценки частотной характеристики график частотной характеристики не совпадает с ожидаемым поведением вашей системы, можно использовать ответ времени и графики БПФ помочь вам улучшить результаты.

Если ваша оценка является медленной, или вы заканчиваетесь память во время оценки, видите Скорость Оценки Управления и Память.

Ответ времени не в устойчивом состоянии

Что это означает?

Как зафиксируйте его?

Возможная причина	Действие
Модель не может инициализировать к устойчивому состоянию.	Увеличьте число периодов для частот, которые не достигают устойчивого состояния путем изменения свойств `NumPeriods` и `SettlingPeriods`. Смотрите Изменяют Входные сигналы Оценки. Отключите все изменяющиеся во времени исходные блоки в своей модели и повторите оценку. Смотрите Эффекты Изменяющихся во времени Исходных блоков на Оценке Частотной характеристики.
(Вход Sinestream) Недостаточно периодов для вывода, чтобы достигнуть устойчивого состояния.	Увеличьте число периодов для частот, которые не достигают устойчивого состояния путем изменения `NumPeriods` и `SettlingPeriods`. Смотрите Изменяют Входные сигналы Оценки. Проверяйте, что фильтрация включена во время оценки. Вы позволяете фильтровать путем установки опции `ApplyFilteringInFRESTIMATE` на `on`. Для получения информации о том, как оценка использует фильтрацию, смотрите страницу с описанием `frestimate`.
(Вход Chirp), Сигнал развертывается через частотный диапазон слишком быстро.	Увеличьте время симуляции путем увеличения `NumSamples`. Смотрите Изменяют Входные сигналы Оценки.

После того, как вы пробуете предлагаемые действия, повторно вычисляете оценку также:

На всех частотах
В конкретном частотном диапазоне (только для sinestream входных сигналов)

Повторно вычислить оценку конкретный частотный диапазон:

Определите частоты, для которых вы хотите повторно вычислить результаты оценки. Затем извлеките фрагмент sinestream входного сигнала на этих частотах с помощью fselect.
Например, эти команды извлекают sinestream входной сигнал между 10 и 20 рад/с от входного сигнала input:
```
input2 = fselect(input,10,20);
```
Измените свойства извлеченного sinestream входного сигнала, input2, как описано в Изменяют Входные сигналы Оценки.
Оцените частотную характеристику sysest2 с измененным входным сигналом с помощью frestimate.
Объедините исходную предполагаемую частотную характеристику sysest и повторно вычисленную предполагаемую частотную характеристику sysest2:
1. Удалите данные из sysest на частотах в sysest2 с помощью fdel.
  sysest = fdel(sysest,input2.Frequency)
2. Конкатенация исходных и повторно вычисленных ответов с помощью fcat.
  sys_combined = fcat(sysest2,sysest)

Анализируйте повторно вычисленную частотную характеристику, как описано в Анализируют Предполагаемую Частотную характеристику.

Для примера оценки частотной характеристики с изменяющимися во времени исходными блоками смотрите Эффекты Изменяющихся во времени Исходных блоков на Оценке Частотной характеристики

БПФ содержит большие гармоники на частотах кроме частоты входного сигнала

Что это означает?

Когда график БПФ показывает большие амплитуды на частотах кроме входного сигнала, ваша модель действует вне линейной области значений. Это условие может заставить проблемы когда это необходимо анализировать ответ вашей линейной системы к небольшим возмущениям.

Для моделей, действующих в линейной области значений, входная амплитуда_{, A1} в y(t) должен быть больше, чем амплитуды других гармоник, _A2 и _A3.

$\begin{array}{l} u (t) = A_{1} \sin (ω_{1} + ϕ_{1}) \\ y (t) = A_{1} \sin (ω_{1} + ϕ_{1}) + A_{2} \sin (ω_{2} + ϕ_{2}) + A_{3} \sin (ω_{3} + ϕ_{3}) + ... \end{array}$

Как зафиксируйте его?

Ответ времени растет без связанного

Что это означает?

Как зафиксируйте его?

Возможная причина	Действие
Модель нестабильна.	Вы не можете оценить частотную характеристику с помощью `frestimate`. Вместо этого используйте точную линеаризацию, чтобы получить линейное представление вашей модели. Смотрите Линеаризуют Модель Simulink в Образцовой Рабочей точке или странице с описанием `linearize`.
Стабильная модель не в устойчивом состоянии.	Отключите все исходные блоки в своей модели и повторите оценку с помощью установившейся рабочей точки. Смотрите Вычисляют Установившиеся Рабочие точки.
Стабильная модель получает растущий переходный процесс.	Если модель получает растущий переходный процесс, увеличьте число периодов во входном сигнале путем изменения `NumPeriods`. Повторите оценку с помощью установившейся рабочей точки.

Ответ времени прерывист или нуль

Что это означает?

Как зафиксируйте его?

Ответ времени является шумным

Что это означает?

Как зафиксируйте его?

frestimate не поддерживает оценку оценки частотной характеристики моделей Simulink^® с блоками тот образцовый шум. Найдите такие блоки с frest.findSources и отключите их использующий опцию BlocksToHoldConstant frestimate.

Если необходимо оценить модель с шумом, используйте frestimate, чтобы моделировать выходной сигнал модели Simulink для оценки — не изменяя модель. Затем используйте программное обеспечение Signal Processing Toolbox™ или System Identification Toolbox™, чтобы оценить модель.

Моделировать вывод вашей модели в ответ на заданный входной сигнал:

Создайте случайный входной сигнал. Например:
```
in = frest.Random('Ts',0.001,'NumSamples',1e4);
```
Можно также задать собственный сигнал как объект timeseries. Например:
```
t = 0:0.001:10;
y = sin(2*pi*t);
in_ts = timeseries(y,t);
```
Моделируйте модель, чтобы получить выходной сигнал. Например:
```
[sysest,simout] = frestimate(model,op,io,in_ts)
```
Вторым выходным аргументом frestimate, simout, является объект Simulink.Timeseries, который хранит моделируемый вывод. in_ts является соответствующими входными данными.
Сгенерируйте объекты timeseries перед использованием с другими продуктами MathWorks^®:
```
input = generateTimeseries(in_ts);
output = simout{1}.Data;
```
Можно использовать данные из объектов timeseries непосредственно в программном обеспечении Signal Processing Toolbox, или преобразовывать эти объекты в формат данных System Identification Toolbox. Для примеров см. Оценочные Модели Частотной характеристики с Шумом Используя Signal Processing Toolbox и Оценочные Модели Частотной характеристики с Шумом Используя System Identification Toolbox.

Для связанного примера смотрите, Отключают Источники шума Во время Оценки Частотной характеристики.

Документация