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.
На этот раз ответ не достиг устойчивого состояния.
Этот график показывает установившийся ответ времени.
Поскольку оценка частотной характеристики требует установившихся сигналов ввода и вывода, переходные процессы приводят к неточным результатам оценки.
Для sinestream входных сигналов переходные процессы иногда вмешиваются в оценку любой прямо или косвенно посредством спектральной утечки. Для входных сигналов щебета переходные процессы вмешиваются в оценку.
| Возможная причина | Действие |
|---|---|
| Модель не может инициализировать к устойчивому состоянию. |
|
| (Вход Sinestream) Недостаточно периодов для вывода, чтобы достигнуть устойчивого состояния. |
|
| (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:
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
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.
Настройте амплитуду своего входного сигнала, чтобы уменьшить влияние других гармоник и повторить оценку. Как правило, необходимо уменьшить входной амплитудный уровень, чтобы сохранить модель, действующую в линейной области значений.
Для получения дополнительной информации об изменении амплитуд сигнала, смотрите одно из следующего:
Когда ответ времени растет без связанных результатов оценки частотной характеристики, неточны. Оценка частотной характеристики только точна близко к рабочей точке.
Попробуйте предлагаемые действия, перечислил таблицу, и повторите оценку.
| 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 |
Разрывы или шум в ответе времени указывают, что амплитуда вашего входного сигнала является слишком маленькой, чтобы преодолеть эффекты прерывистых блоков в вашей модели. Примеры прерывистых блоков включают Квантизатор, Обратную реакцию и Мертвые Зоны.
Если вы использовали sinestream входной сигнал и оценили с фильтрацией, выключите фильтрацию в Средстве просмотра Результатов симуляции, чтобы видеть неотфильтрованный ответ времени.
Следующая модель с блоком Quantizer показывает пример влияния входного сигнала, который является слишком маленьким. Когда вы оцениваете эту модель, неотфильтрованная симуляция, вывод включает разрывы.
Увеличьте амплитуду своего входного сигнала и повторите оценку.
С большей амплитудой неотфильтрованный, моделируемый, вывод модели с блоком Quantizer сглажен.
Для получения дополнительной информации об изменении амплитуд сигнала, смотрите одно из следующего:
Когда ответ времени является шумным результаты оценки частотной характеристики могут быть смещены.
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.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.