idpoly

Полиномиальная модель идентифицируемыми параметрами

свернуть все на странице

Синтаксис

sys = idpoly(A,B,C,D,F,NoiseVariance,Ts)

sys = idpoly(A,B,C,D,F,NoiseVariance,Ts,Name,Value)

sys = idpoly(A)

sys = idpoly(A,[],C,D,[],NoiseVariance,Ts)

sys = idpoly(A,[],C,D,[],NoiseVariance,Ts,Name,Value)

sys = idpoly(sys0)

sys = idpoly(sys0,'split')

Описание

sys = idpoly(A,B,C,D,F,NoiseVariance,Ts) создает полиномиальную модель с идентифицируемыми коэффициентами. ABCD, и F задайте начальные значения коэффициентов. NoiseVariance задает начальное значение отклонения белого источника шума. Ts шаг расчета модели.

sys = idpoly(A,B,C,D,F,NoiseVariance,Ts,Name,Value) создает полиномиальную модель с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

sys = idpoly(A) создает модель timeseries только с авторегрессивным термином. В этом случае, sys представляет модель AR, данную A (q ^–1) y (t) = e (t). Шумовой e (t) имеет отклонение 1. A задает начальные значения допускающих оценку коэффициентов.

sys = idpoly(A,[],C,D,[],NoiseVariance,Ts) создает модель timeseries с авторегрессивным и термином скользящего среднего значения. Входные параметры AC, и D, задайте начальные значения допускающих оценку коэффициентов. NoiseVariance задает начальное значение шумового e (t). Ts шаг расчета модели. (Не используйте NoiseVariance и Ts использовать их значения по умолчанию.)

Если D = [], затем sys представляет модель ARMA, данную:

$A (q^{- 1}) y (t) = C (q^{- 1}) e (t) .$

sys = idpoly(A,[],C,D,[],NoiseVariance,Ts,Name,Value) создает модель timeseries, использующую дополнительные опции, заданные одним или несколькими Name,Value парные аргументы.

sys = idpoly(sys0) преобразует любую модель динамической системы, sys0, к idpoly форма модели.

sys = idpoly(sys0,'split') преобразует sys0 к idpoly форма модели и обработки последние каналы входа _Ny sys0 когда шум образовывает канал в возвращенной модели. sys0 должен быть числовой (неидентифицированный) tf, zpk, или ss объект модели. Кроме того, sys0 должен иметь, по крайней мере, столько же входных параметров сколько выходные параметры.

Описание объекта

idpoly модель представляет систему как модель полинома непрерывного времени или дискретного времени с идентифицируемыми (допускающими оценку) коэффициентами.

Полиномиальная модель системы с входным вектором u, выходной вектор y и воздействие e принимает следующую форму в дискретное время:

$A (q) y (t) = \frac{B (q)}{F (q)} u (t) + \frac{C (q)}{D (q)} e (t)$

В непрерывное время полиномиальная модель принимает следующую форму:

$A (s) Y (s) = \frac{B (s)}{F (s)} U (s) + \frac{C (s)}{D (s)} E (s)$

U (s) является преобразованными входными параметрами Лапласа к sys. Y (s) является Лаплас, преобразованный выходные параметры. E (s) является Преобразование Лапласа воздействия.

Для idpoly модели, коэффициенты полиномов A, B, C, D и F могут быть допускающими оценку параметрами. idpoly модель хранит значения этих элементов матрицы в ABCD, и F свойства модели.

Модели timeseries являются особыми случаями полиномиальных моделей для систем без измеренных входных параметров. Для моделей AR, B и F пусты, и C и D 1 для всех выходных параметров. Для моделей ARMA, B и F пусты, в то время как D 1.

Существует три способа получить idpoly модель:

Оцените idpoly основанный на модели на измерениях выхода или ввода - вывода системы, с помощью команд, таких как polyest, arx, armax, oe, bj, iv4, или ivar. Эти команды оценивают значения свободных полиномиальных коэффициентов. Ориентировочные стоимости хранятся в ABCD, и F свойства получившегося idpoly модель. Report свойство получившейся модели хранит информацию об оценке, такой как обработка начальных условий и опций, используемых по оценке.
Когда вы получаете idpoly модель по оценке, можно извлечь оцененные коэффициенты и их неопределенность из модели с помощью команд, таких как polydata, getpar, или getcov.
Создайте idpoly модель с помощью idpoly команда. Можно создать idpoly модель, чтобы сконфигурировать начальную параметризацию для оценки полиномиальной модели, чтобы соответствовать измеренным данным об ответе. Когда вы делаете так, можно задать ограничения на полиномиальные коэффициенты. Например, можно зафиксировать значения некоторых коэффициентов или задать минимальные или максимальные значения для свободных коэффициентов. Можно затем использовать сконфигурированную модель в качестве входного параметра к polyest оценить значения параметров с теми ограничениями.
Преобразуйте существующую модель динамической системы в idpoly модель с помощью idpoly команда.

Примеры

свернуть все

Мультивыведите модель ARMAX

Скрипт Open Live Script

Создайте idpoly модель, представляющая с одним входом, 2D выходную модель ARMAX, описанную следующими уравнениями:

$\begin{array}{l} y_{1} (t) + 0.5 y_{1} (t - 1) + 0.9 y_{2} (t - 1) + 0.1 y_{2} (t - 2) = \\ u (t) + 5 u (t - 1) + 2 u (t - 2) + e_{1} (t) + 0.01 e_{1} (t - 1) \\ y_{2} (t) + 0.05 y_{2} (t - 1) + 0.3 y_{2} (t - 2) = \\ 10 u (t - 2) + e_{2} (t) + 0.1 e_{2} (t - 1) + 0.02 e_{2} (t - 2) . \end{array}$

$y_{1}$ и $y_{2}$ эти два выходных параметров, и $u$ вход. $e_{1}$ и $e_{2}$ белые шумовые воздействия на выходных параметрах $y_{1}$ и $y_{2}$ соответственно.

Создать idpoly модель, задайте AB, и C полиномы, которые описывают отношения между выходными параметрами, входными параметрами и шумовыми значениями. (Поскольку нет никаких условий знаменателя в системных уравнениях, B и F 1.)

Задайте массив ячеек, содержащий коэффициенты A многочлены.

A = cell(2,2); 		
A{1,1} = [1 0.5];	
A{1,2} = [0 0.9 0.1];
A{2,1} = [0]; 	
A{2,2} = [1 0.05 0.3];

Можно считать значения каждой записи в A массив ячеек с левой стороны уравнений, описывающих систему. Например, A{1,1} определяет многочлен, который дает зависимость $y_{1}$ на себе. Этот полином $A_{11} = 1 + 0.5 q^{- 1}$ , потому что каждый фактор $q^{- 1}$ соответствует декременту единицы времени. Поэтому A{1,1} = [1 0.5], предоставление коэффициентов $A_{11}$ в увеличивающихся экспонентах $q^{- 1}$ .

Точно так же A{1,2} определяет многочлен, который дает зависимость $y_{1}$ на $y_{2}$ . От уравнений, $A_{12} = 0 + 0.9 q^{- 1} + 0.1 q^{- 2}$ . Таким образом, A{1,2} = [0 0.9 0.1].

Остающиеся записи в A так же создаются.

Задайте массив ячеек, содержащий коэффициенты B многочлены.

B = cell(2,1);
B{1,1} = [1 5 2];	
B{2,1} = [0 0 10];

B определяет многочлены, которые дают зависимость выходных параметров $y_{1}$ и $y_{2}$ на входе $u$ . От уравнений, $B_{11} = 1 + 5 q^{- 1} + 2 q^{- 2}$ . Поэтому B{1,1} = [1 5 2].

Точно так же от уравнений, $B_{21} = 0 + 0 q^{- 1} + 10 q^{- 2}$ . Поэтому B{2,1} = [0 0 10].

Задайте массив ячеек, содержащий коэффициенты C многочлены.

C = cell(2,1);
C{1,1} = [1 0.01]; 
C{2,1} = [1 0.1 0.02];

C определяет многочлены, которые дают зависимость выходных параметров $y_{1}$ и $y_{2}$ на шумовых условиях $e_{1}$ и $e_{2}$ . Записи C может быть считан из уравнений так же к тем из A и B.

Создайте idpoly модель с заданными коэффициентами.

sys = idpoly(A,B,C)

sys =
Discrete-time ARMAX model:                                                      
  Model for output number 1: A(z)y_1(t) = - A_i(z)y_i(t) + B(z)u(t) + C(z)e_1(t)
    A(z) = 1 + 0.5 z^-1                                                         
                                                                                
    A_2(z) = 0.9 z^-1 + 0.1 z^-2                                                
                                                                                
    B(z) = 1 + 5 z^-1 + 2 z^-2                                                  
                                                                                
    C(z) = 1 + 0.01 z^-1                                                        
                                                                                
  Model for output number 2: A(z)y_2(t) = B(z)u(t) + C(z)e_2(t)
    A(z) = 1 + 0.05 z^-1 + 0.3 z^-2                            
                                                               
    B(z) = 10 z^-2                                             
                                                               
    C(z) = 1 + 0.1 z^-1 + 0.02 z^-2                            
                                                               
Sample time: unspecified
  
Parameterization:
   Polynomial orders:   na=[1 2;0 2]   nb=[3;1]   nc=[1;2]
   nk=[0;2]
   Number of free coefficients: 12
   Use "polydata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.

Status:                                                         
Created by direct construction or transformation. Not estimated.

Отображение показывает все полиномы и позволяет вам проверять их. Отображение также утверждает, что существует 12 свободных коэффициентов. Ведущие условия диагональных элементов в A всегда фиксируются к 1. Ведущие условия всех других записей в A всегда фиксируются к 0.

Можно использовать sys задавать начальную параметризацию для оценки с такими командами как polyest или armax.

Входные параметры

A,B,C,D,F

Начальные значения полиномиальных коэффициентов.

Для моделей SISO задайте начальные значения полиномиальных коэффициентов как векторы-строки. Задайте коэффициенты в порядке:

Возрастающие степени z ^–1 или q ^–1 (для моделей полинома дискретного времени).
Убывающие степени s или p (для моделей полинома непрерывного времени).

Ведущие коэффициенты ACD, и F должен быть 1. Используйте NaN для любого коэффициента, начальное значение которого не известно.

Для моделей MIMO с _Ny выходные параметры и входные параметры _Nu, ABCD, и F массивы ячеек векторов-строк. Каждая запись в массиве ячеек содержит коэффициенты конкретного полинома, который связывает вход, выход и шумовые значения.

Полином	Размерность	Описанное отношение
`A`	_Ny-by-_Ny массив векторов-строк	`A{i,j}` содержит коэффициенты отношения между выходом _yi и выходом _yj
`B,F`	_Ny-by-_Nu массив векторов-строк	`B{i,j}` и `F{i,j}`содержите коэффициенты отношений между выходом _yi и входом _uj
`C,D`	_Ny-by-1 массив векторов-строк	`C{i}` и `D{i}`содержите коэффициенты отношений между выходом _yi и шумовым _ei

Ведущие коэффициенты диагональных элементов A (A{i,i},i=1:Ny) должен быть 1. Ведущие коэффициенты недиагональных записей A должен быть нуль, для причинной связи. Ведущие коэффициенты всех записей CD, и F , должен быть 1.

Использование для любого полинома, который не присутствует в требуемой структуре модели. Например, чтобы создать модель ARX, используйте [] для CD, и F. Для временных рядов ARMA используйте [] для B и F.

Значение по умолчанию: B = []; C = 1 для всех выходных параметров; D = 1 для всех выходных параметров; F = []

Ts

'SampleTime' . Для моделей непрерывного времени, Ts = 0. Для моделей дискретного времени, Ts положительная скалярная величина, представляющая шаг расчета, выраженный в модуле, заданном TimeUnit свойство модели. Чтобы обозначить модель дискретного времени с незаданным шагом расчета, установите Ts = -1.

Значение по умолчанию: –1 (модель дискретного времени с незаданным шагом расчета)

NoiseVariance

Отклонение (ковариационная матрица) инноваций модели e.

Идентифицированная модель включает белый, Гауссов шумовой e компонента (t). NoiseVariance отклонение этого шумового компонента. Как правило, функция оценки модели (такая как polyest) определяет это отклонение. Используйте этот вход, чтобы задать начальное значение для шумового отклонения, когда вы создадите idpoly модель.

Для моделей SISO, NoiseVariance скаляр. Для моделей MIMO, NoiseVariance _Ny-by-_Ny матрица, где _Ny является количеством выходных параметров в системе.

Значение по умолчанию: _Ny-by-_Ny единичная матрица

sys0

Динамическая система.

Любая динамическая система, которая будет преобразована в idpoly объект.

Когда sys0 идентифицированная модель, ее предполагаемая ковариация параметра потеряна во время преобразования. Если вы хотите перевести предполагаемую ковариацию параметра во время преобразования, используйте translatecov.

Для синтаксиса sys = idpoly(sys0,'split'), sys0 должен быть числовой (неидентифицированный) tf, zpk, или ss объект модели. Кроме того, sys0 должен иметь, по крайней мере, столько же входных параметров сколько выходные параметры. Наконец, подсистема sys0(:,Ny+1:Nu) должен быть biproper.

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.

Используйте Name,Value аргументы, чтобы задать дополнительные свойства idpoly модели во время создания модели. Например, idpoly(A,B,C,D,F,1,0,'InputName','Voltage') создает idpoly модель с InputName набор свойств к Voltage.

Свойства

idpoly свойства объектов включают:

A,B,C,D,F

Значения полиномиальных коэффициентов.

Если вы создаете idpoly модель sys использование idpoly команда, sys.A, sys.B, sys.C, sys.D, и sys.F содержите начальные содействующие значения, которые вы задаете с ABCD, и F входные параметры, соответственно.

Если вы получаете idpoly модель идентификацией, затем sys.A, sys.B, sys.C, sys.D, и sys.F содержите ориентировочные стоимости коэффициентов.

Для idpoly модель sys, каждое свойство sys.A, sys.B, sys.C, sys.D, и sys.F псевдоним к соответствующему Value запись в Structure свойство sys. Например, sys.A псевдоним к значению свойства sys.Structure.A.Value.

Для моделей полинома SISO значения коэффициентов числителя хранятся как вектор-строка в порядке:

Возрастающие степени z ^–1 или q ^–1 (для передаточных функций дискретного времени).
Убывающие степени s или p (для передаточных функций непрерывного времени).

Ведущие коэффициенты AC, и D фиксируются к 1. Любой коэффициент, начальное значение которого не известно, хранится как NaN.

Полином	Размерность	Описанное отношение
`A`	_Ny-by-_Ny массив векторов-строк	`A{i,j}` содержит коэффициенты отношения между выходом _yi и выходом _yj
`B,F`	_Ny-by-_Nu массив векторов-строк	`B{i,j}` и `F{i,j}`содержите коэффициенты отношений между выходом _yi и входом _uj
`C,D`	_Ny-by-1 массив векторов-строк	`C{i}` и `D{i}`содержите коэффициенты отношений между выходом _yi и шумовым _ei

Ведущие коэффициенты диагональных элементов A (A{i,i}, i=1:Ny) фиксируются к 1. Ведущие коэффициенты недиагональных записей A фиксируются, чтобы обнулить. Ведущие коэффициенты всех записей CD, и F , фиксируются к 1.

Какое-то время ряд (модель без измеренных входных параметров), B = [] и F = [].

Значение по умолчанию: B = []; C = 1 для всех выходных параметров; D = 1 для всех выходных параметров; F = []

Variable

Полиномиальная модель отображает переменную в виде одного из следующих значений:

'z^-1' — Значение по умолчанию для моделей дискретного времени
'q^-1' — Эквивалентный 'z^-1'
's' — Значение по умолчанию для моделей непрерывного времени
'p' — Эквивалентный 's'

Значение Variable отражается в отображении, и также влияет на интерпретацию ABCD, и F векторы коэффициентов для моделей дискретного времени. Для Variable = 'z^-1' или 'q^-1', векторы коэффициентов упорядочены как возрастающие степени переменной.

IODelay

Транспортные задержки. IODelay числовой массив, задающий отдельную транспортную задержку каждой пары ввода/вывода.

Если вы создаете idpoly модель sys использование idpoly команда, sys.IODelay содержит начальные значения транспортной задержки, которую вы задаете с Name,Value пара аргумента.

Для idpoly модель sys, свойство sys.IODelay псевдоним к значению свойства sys.Structure.IODelay.Value.

Для систем непрерывного времени транспортные задержки выражаются в единице измерения времени, сохраненной в TimeUnit свойство. Для систем дискретного времени транспортные задержки выражаются как целые числа, обозначающие задержку кратного шагу расчета Ts.

Для системы MIMO с Ny выходные параметры и Nu входные параметры, набор IODelay Ny- Nu массив, где каждая запись является численным значением, представляющим транспортную задержку соответствующей пары ввода/вывода. Можно установить IODelay к скалярному значению, чтобы применить ту же задержку со всеми парами ввода/вывода.

Значение по умолчанию: 0 для всех пар ввода/вывода

IntegrateNoise

Логический вектор, обозначая присутствие или отсутствие интегрирования на шумовых каналах.

Задайте IntegrateNoise как логический вектор длины равняются количеству выходных параметров.

IntegrateNoise(i) = true указывает, что шумовой канал для i th выход содержит интегратор. В этом случае соответствующий полином D содержит дополнительное условие, которое не представлено в свойстве sys.D. Этот термин интегратора равен [1 0] для систем непрерывного времени, и равный [1 -1] для систем дискретного времени.

Значение по умолчанию: 0 для всех выходных каналов

Structure

Информация о допускающих оценку параметрах idpoly модель. sys.Structure.A, sys.Structure.B, sys.Structure.C, sys.Structure.D, и sys.Structure.F содержите информацию о полиномиальных коэффициентах. sys.Structure.IODelay содержит информацию о транспортной задержке. sys.Structure.IntegrateNoise содержите информацию об условиях интегрирования на шуме. Каждый содержит следующие поля:

Value — Значения параметров. Например, sys.Structure.A.Value содержит начальные значения или ориентировочные стоимости коэффициентов A.
NaN представляет неизвестные значения параметров.
Для моделей SISO, каждого свойства sys.A, sys.B, sys.C, sys.D, sys.F, и sys.IODelay псевдоним к соответствующему Value запись в Structure свойство sys. Например, sys.A псевдоним к значению свойства sys.Structure.A.Value
Для моделей MIMO, sys.A{i,j} псевдоним к sys.Structure.A(i,j).Value, и так же для других идентифицируемых содействующих значений.
Minimum — Минимальное значение, которое параметр может принять во время оценки. Например, sys.Structure.IODelay.Minimum = 0.1 ограничивает транспортную задержку со значениями, больше, чем или равный 0,1.
sys.Structure.IODelay.Minimum должен быть больше или быть равным нулю.
Maximum — Максимальное значение, которое параметр может принять во время оценки.
Free — Логическое значение, задающее, является ли параметр свободной переменной оценки. Если вы хотите зафиксировать значение параметра во время оценки, установите соответствующий Free = false. Например, если B является 3х3 матрицей, sys.Structure.B.Free = eyes(3) фиксирует все недиагональные записи в B к значениям, заданным в sys.Structure.B.Value. В этом случае только диагональные элементы в B являются допускающими оценку.
Для фиксированных значений, таких как ведущие коэффициенты в sys.Structure.B.Value, соответствующее значение Free всегда false.
Scale — Шкала значения параметра. Scale не используется по оценке.
Info — Массив структур для хранения модулей параметра и меток. Структура имеет Label и Unit поля .
Задайте модули параметра и метки как векторы символов. Например, 'Time'.

Для модели MIMO с Ny выходные параметры и Nu входные параметры, размерности Structure элементы следующие:

sys.Structure.A — Ny- Ny
sys.Structure.B — Ny- Nu
sys.Structure.C — Ny- 1
sys.Structure.D — Ny- 1
sys.Structure.F — Ny- Nu

Неактивный полином, такой как B полином в модели timeseries, не доступно в качестве параметра в Structure свойство. Например, sys = idpoly([1 -0.2 0.5]) создает модель AR. sys.Structure содержит поля sys.Structure.A, sys.Structure.IODelay, и sys.Structure.IntegrateNoise. Однако в sys.Structure нет никакого поля соответствие BCD, или F.

NoiseVariance

Отклонение (ковариационная матрица) инноваций модели e.

Идентифицированная модель включает компонент белого Гауссова шума e (t). NoiseVariance отклонение этого шумового компонента. Как правило, функция оценки модели (такая как arx) определяет это отклонение.

Report

Сводный отчет, который содержит информацию об опциях оценки и результатах, когда полиномиальная модель получена с помощью команд оценки, таких как polyest, armax, oe, и bj. Используйте Report чтобы запросить модель для того, как это было оценено, включая:

Метод оценки
Опции оценки
Поисковые условия завершения
Совпадение данных оценки и другие метрики качества

Содержимое Report не важны, если модель была создана конструкцией.

m = idpoly({[1 0.5]},{[1 5]},{[1 0.01]});
m.Report.OptionsUsed

ans =

     []

Если вы получаете полиномиальную модель с помощью команд оценки, полей Report содержите информацию о данных об оценке, опциях и результатах.

load iddata2 z2;
m = polyest(z2,[2 2 3 3 2 1]);
m.Report.OptionsUsed

Option set for the polyest command:

    InitialCondition: 'auto'
               Focus: 'prediction'
  EstimateCovariance: 1
             Display: 'off'
         InputOffset: []
        OutputOffset: []
      Regularization: [1x1 struct]
        SearchMethod: 'auto'
       SearchOptions: [1x1 idoptions.search.identsolver]
            Advanced: [1x1 struct]

Report свойство только для чтения.

Для получения дополнительной информации об этом свойстве и как использовать его, смотрите раздел Output Arguments соответствующей страницы с описанием команды оценки и Отчета Оценки.

InputDelay

Введите задержку каждого входного канала в виде скалярного значения или числового вектора. Для систем непрерывного времени задайте входные задержки единицы измерения времени, сохраненной в TimeUnit свойство. Для систем дискретного времени задайте входные задержки целочисленных множителей шага расчета Ts. Например, InputDelay = 3 означает задержку трех шагов расчета.

Для системы с Nu входные параметры, набор InputDelay к Nu- 1 вектор. Каждая запись этого вектора является численным значением, которое представляет входную задержку соответствующего входного канала.

Можно также установить InputDelay к скалярному значению, чтобы применить ту же задержку со всеми каналами.

Значение по умолчанию: 0

OutputDelay

Выведите задержки.

Для идентифицированных систем, таких как idpoly, OutputDelay фиксируется, чтобы обнулить.

Ts

Изменение этого свойства не дискретизирует или передискретизирует модель. Используйте c2d и d2c преобразовывать между непрерывным - и представлениями дискретного времени. Используйте d2d изменить шаг расчета системы дискретного времени.

Значение по умолчанию: –1 (модель дискретного времени с незаданным шагом расчета)

TimeUnit

Модули для переменной времени, шаг расчета Ts, и любые задержки модели в виде одного из следующих значений:

'nanoseconds'
'microseconds'
'milliseconds'
'seconds'
'minutes'
'hours'
'days'
'weeks'
'months'
'years'

Изменение этого свойства не оказывает влияния на другие свойства, и поэтому изменяет полное поведение системы. Используйте chgTimeUnit преобразовывать между единицами измерения времени, не изменяя поведение системы.

Значение по умолчанию: 'seconds'

InputName

Введите названия канала в виде одного из следующего:

Вектор символов — Для моделей одно входа, например, 'controls'.
Массив ячеек из символьных векторов Модели мультивхода For.

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить входные имена для мультивходных моделей. Например, если sys 2D входная модель, введите:

sys.InputName = 'controls';

Входные имена автоматически расширяются до {'controls(1)';'controls(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект, data, программное обеспечение автоматически устанавливает InputName к data.InputName.

Можно использовать краткое обозначение u относиться к InputName свойство. Например, sys.u эквивалентно sys.InputName.

Входные названия канала имеют несколько использования, включая:

Идентификация каналов на отображении модели и графиках
Извлечение подсистем систем MIMO
Определение точек контакта, когда взаимосвязанные модели

Значение по умолчанию: '' для всех входных каналов

InputUnit

Введите модули канала в виде одного из следующего:

Вектор символов — Для моделей одно входа, например, 'seconds'.
Массив ячеек из символьных векторов Модели мультивхода For.

Используйте InputUnit отслеживать модули входного сигнала. InputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Значение по умолчанию: '' для всех входных каналов

InputGroup

Введите группы канала. InputGroup свойство позволяет вам присвоить входные каналы систем MIMO в группы и обратиться к каждой группе по наименованию. Задайте входные группы как структуру. В этой структуре имена полей являются названиями группы, и значения полей являются входными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.InputGroup.controls = [1 2];
sys.InputGroup.noise = [3 5];

создает входные группы под названием controls и noise это включает входные каналы 1, 2 и 3, 5, соответственно. Можно затем извлечь подсистему из controls входные параметры ко всему выходному использованию:

sys(:,'controls')

Значение по умолчанию: Struct без полей

OutputName

Выведите названия канала в виде одного из следующего:

Вектор символов — Для моделей одно выхода. Например, 'measurements'.
Массив ячеек из символьных векторов For модели мультивыхода.

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить выходные имена для мультивыходных моделей. Например, если sys 2D выходная модель, введите:

sys.OutputName = 'measurements';

Выходные имена автоматически расширяются до {'measurements(1)';'measurements(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект, data, программное обеспечение автоматически устанавливает OutputName к data.OutputName.

Можно использовать краткое обозначение y относиться к OutputName свойство. Например, sys.y эквивалентно sys.OutputName.

Выходные названия канала имеют несколько использования, включая:

Идентификация каналов на отображении модели и графиках
Извлечение подсистем систем MIMO
Определение точек контакта, когда взаимосвязанные модели

Значение по умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputUnit

Выведите модули канала в виде одного из следующего:

Вектор символов — Для моделей одно выхода. Например, 'seconds'.
Массив ячеек из символьных векторов For модели мультивыхода.

Используйте OutputUnit отслеживать модули выходного сигнала. OutputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Значение по умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputGroup

Выведите группы канала. OutputGroup свойство позволяет вам присвоить выходные каналы систем MIMO в группы и обратиться к каждой группе по наименованию. Задайте выходные группы как структуру. В этой структуре имена полей являются названиями группы, и значения полей являются выходными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.OutputGroup.temperature = [1];
sys.InputGroup.measurement = [3 5];

создает выходные группы под названием temperature и measurement это включает выходные каналы 1, и 3, 5, соответственно. Можно затем извлечь подсистему от всех входных параметров до measurement выходное использование:

sys('measurement',:)

Значение по умолчанию: Struct без полей

Name

Имя системы в виде вектора символов. Например, 'system_1'.

Значение по умолчанию: ''

Notes

Любой текст, который вы хотите сопоставить с системой, сохраненной как строка или массив ячеек из символьных векторов. Свойство хранит, какой бы ни тип данных вы обеспечиваете. Например, если sys1 и sys2 модели динамической системы, можно установить их Notes свойства можно следующим образом:

sys1.Notes = "sys1 has a string.";
sys2.Notes = 'sys2 has a character vector.';
sys1.Notes
sys2.Notes

ans = 

    "sys1 has a string."


ans =

    'sys2 has a character vector.'

Значение по умолчанию: [0×1 string]

UserData

Любой тип данных вы хотите сопоставить с системой в виде любого типа данных MATLAB^®.

Значение по умолчанию: []

SamplingGrid

Выборка сетки для массивов моделей в виде структуры данных.

Для массивов идентифицированных линейных моделей (IDLTI), которые выведены путем выборки одной или нескольких независимых переменных, это дорожки свойства значения переменных, сопоставленные с каждой моделью. Эта информация появляется, когда вы отображаете или строите массив моделей. Используйте эту информацию, чтобы проследить результаты до независимых переменных.

Установите имена полей структуры данных к именам переменных выборки. Установите значения полей к произведенным значениям переменных, сопоставленным с каждой моделью в массиве. Все переменные выборки должны быть числовыми и скаляр, оцененный, и все массивы произведенных значений должны совпадать с размерностями массива моделей.

Например, если вы собираете данные в различных рабочих точках системы, можно идентифицировать модель для каждой рабочей точки отдельно и затем сложить результаты вместе в массив единой системы. Можно пометить отдельные модели в массиве с информацией относительно рабочей точки:

nominal_engine_rpm = [1000 5000 10000];
sys.SamplingGrid = struct('rpm', nominal_engine_rpm)

где sys массив, содержащий три идентифицированных модели, полученные в rpms 1000, 5000 и 10000, соответственно.

Для массивов моделей, сгенерированных путем линеаризации модели Simulink^® в нескольких значениях параметров или рабочих точках, программное обеспечение заполняет SamplingGrid автоматически со значениями переменных, которые соответствуют каждой записи в массиве. Например, команды Simulink Control Design™ linearize и slLinearizer заполните SamplingGrid таким образом.

Значение по умолчанию: []

Советы

Несмотря на то, что idpoly модели непрерывного времени поддержек, idtf и idproc включите больше вариантов для оценки моделей непрерывного времени. Поэтому для некоторых приложений непрерывного времени, эти типы модели предпочтительны.

Документация

idpoly

Синтаксис

Описание

Описание объекта

Примеры

Мультивыведите модель ARMAX

Входные параметры

Аргументы в виде пар имя-значение

Свойства

Советы

Смотрите также

Темы

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка