idnlhw/plot

Постройте нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера

свернуть все на странице

Синтаксис

plot(model)
plot(model,LineSpec)
plot(model1,...,modelN)
plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN)
plot(___,Name,Value)

Описание

пример

plot(model) строит нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера на графике Хаммерстайна-Винера. График показывает ответы нелинейности ввода и вывода и линейные блоки, которые представляют модель.

plot(model,LineSpec) задает стиль линии.

plot(model1,...,modelN) генерирует график для многоуровневых моделей.

пример

plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN) задает стиль линии для каждой модели. Вы не должны задавать стиль линии для всех моделей.

пример

plot(___,Name,Value) задает свойства графика с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Этот синтаксис может включать любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Оцените Модель Хаммерстайна-Винера и постройте ответы ее нелинейности ввода и вывода и линейных блоков.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
plot(model1)

Исследуйте различные графики в окне графика путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL - Введите нелинейность, представляя статическую нелинейность во входе (model.InputNonlinearity ) к LinearBlock.

  • Линейный Блок - Шаг, импульс, Предвещает и нулевые полюсом графики встроенной линейной модели (model.LinearModel ). По умолчанию график шага отображен.

  • yNL - Выведите нелинейность, представляя статическую нелинейность при выходе (model.OutputNonlinearity ) из линейного блока.

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g')

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g','NumberOfSamples',50,'time',10,'InputRange',[-2 2]);

Скрипт Open Live Script
load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,model2,'time',1:500,'freq',{0.01,100},'OutputRange',[0 1000]);

Входные параметры

свернуть все

Предполагаемая модель Хаммерстайна-Винера в виде idnlhw объект модели. Используйте nlhw оценить модель.

Стиль линии, символ маркера и цвет в виде вектора символов. LineSpec принимает значения, такие как 'b', 'b+:'. Для получения дополнительной информации смотрите plot страница с описанием в документации MATLAB®.

Типы данных: char

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: plot(model,'NumberofSamples',10) задает, чтобы использовать 10 точек данных во входных регрессорах.

Количество точек данных, чтобы использовать во входных регрессорах при оценке нелинейности при отдельном вводе или выводе образовывает канал в виде положительного целого числа. Это свойство не влияет на графики линейного блока.

Типы данных: double

Минимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности в каждом входе образовывают канал в виде положительных целых чисел или [min max] вектор, где минимальное значение меньше максимального значения.

Можно использовать 'uRange' как имя ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Минимальные и максимальные значения регрессора, чтобы использовать при оценке нелинейности при каждом выходе образовывают канал в виде положительных целых чисел или [min max] вектор, где минимальное значение меньше максимального значения.

Можно использовать 'yRange' как имя ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Выборки времени, в который переходные процессы (шаг и импульс) линейного блока idnlhw модель должна быть вычислена в виде одного из следующих значений:

  • Положительная скалярная величина — Обозначает время окончания для переходных процессов во всех моделях. Например, 10.

  • Вектор моментов времени — двойной вектор equi-произведенных значений обозначает выборки времени, на которых должен быть вычислен переходный процесс. Например, [0:0.1:10].

Это свойство принимает те же значения как step команда на модели.

Частоты, на которых можно вычислить Предвещать ответ в виде одного из следующих значений:

  • [Wmin Wmax] область значений — интервал Частоты между Wmin и Wmax (в модулях rad/(model.TimeUnit)) использование, на которое отвечают, логарифмически помещенных вопросов.

  • Вектор неотрицательных значений частоты — Позволяет расчет, предвещают ответ на тех частотах.

По умолчанию ответ вычисляется на некоторых автоматически выбранных частотах в частотном диапазоне Найквиста. Частоты выше частоты Найквиста (pi/model.Ts) проигнорированы.

Это свойство принимает те же значения как bode команда на модели.

Больше о

свернуть все

Что такое График Хаммерстайна-Винера?

График Хаммерстайна-Винера отображает статическую нелинейность ввода и вывода и линейные ответы модели Хаммерстайна-Винера.

Исследование графика Хаммерстайна-Винера может помочь вам определить, выбрали ли вы сложную нелинейность для моделирования вашей системы. Например, предположите, что вы используете кусочно-линейную входную нелинейность, чтобы оценить вашу модель, но график показывает поведение насыщения. Можно оценить новую модель с помощью более простой нелинейности насыщения вместо этого. Для многомерных систем можно использовать график Хаммерстайна-Винера определить, исключить ли нелинейность для определенных каналов. Если нелинейность для определенного канала ввода или вывода не предоставляет сильное нелинейное поведение, можно оценить новую модель после установки нелинейности в том канале к модульному усилению.

Можно сгенерировать эти графики в приложении System Identification и в командной строке. В окне графика можно просмотреть нелинейность и линейные ответы путем нажатия на один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL (входная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность во входе к Linear Block. График отображает evaluate(M.InputNonlinearity,u) где M модель Хаммерстайна-Винера и u вход с входным блоком нелинейности. Для получения информации о блоках смотрите Структуру Моделей Хаммерстайна-Винера.

  • Linear Block — Кликните по этому блоку, чтобы просмотреть Шаг, послать импульсы, Предвещать, и нулевые полюсом графики отклика встроенной линейной модели (M.LinearModel). По умолчанию график шага линейной модели отображен.

  • yNL (выходная нелинейность) — Нажатие кнопки этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность при выходе Linear Block. График отображает evaluate(M.OutputNonlinearity,x), где x выход линейного блока.

Чтобы узнать больше, как сконфигурировать линейные и нелинейные графики блоков, смотрите Конфигурирование Графика Хаммерстайна-Винера.

Смотрите также

|

Темы

Введенный в R2014a

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