Оценка передаточной функции
sys = tfest(data,np)
sys = tfest(data,np,nz)
sys = tfest(data,np,nz,iodelay)
sys = tfest(___,Name,Value)
sys = tfest(data,init_sys)
sys = tfest(___,opt)
оценивает передаточную функцию непрерывного времени, sys
= tfest(data
,np
)sys
, с помощью времени - или данные частотного диапазона, data
, и содержит np
полюса. Количество нулей в sys
max(np-1,0)
.
оценивает передаточную функцию, содержащую sys
= tfest(data
,np
,nz
)nz
нули.
оценивает передаточную функцию с транспортной задержкой пар ввода/вывода sys
= tfest(data
,np
,nz
,iodelay
)iodelay
.
дополнительные опции использования заданы одним или несколькими sys
= tfest(___,Name,Value
)Name,Value
парные аргументы. Все входные параметры, описанные для предыдущих синтаксисов также, применяются здесь.
использует линейную систему sys
= tfest(data
,init_sys
)init_sys
сконфигурировать начальную параметризацию sys
.
указывает, что поведение оценки с помощью опции установило sys
= tfest(___,opt
)opt
. Все входные параметры, описанные для предыдущих синтаксисов также, применяются здесь.
|
Данные об оценке. Для оценки области времени, Модели timeseries, которые являются моделями, которые не содержат измеренных входных параметров, не могут быть оценены с помощью Для оценки частотного диапазона,
Для данных мультиэксперимента должны соответствовать шаги расчета и междемонстрационное поведение всех экспериментов. |
|
Количество полюсов в предполагаемой передаточной функции.
Для систем, которые являются несколькими - входом или несколькими - выход или оба:
|
|
Количество нулей в предполагаемой передаточной функции.
Для систем, которые являются несколькими - входом или несколькими - выход или оба:
Для модели непрерывного времени, оцененных данных дискретного времени использования, устанавливает Для оценки модели дискретного времени задайте |
|
Транспортная задержка. Для систем непрерывного времени задайте транспортные задержки единицы измерения времени, сохраненной в Для системы MIMO с Ny выходные параметры и входные параметры Nu, набор Заданные значения обработаны как зафиксированные задержки.
|
|
Опции оценки.
|
|
Линейная система, которая конфигурирует начальную параметризацию Вы получаете Если
Если Если |
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
.
|
'SampleTime' . Используйте следующие значения в Значение по умолчанию: |
|
Введите задержку каждого входного канала в виде скалярного значения или числового вектора. Для систем непрерывного времени задайте входные задержки единицы измерения времени, сохраненной в Для системы с Можно также установить Значение по умолчанию: 0 |
|
Сквозное соединение для передаточной функции дискретного времени в виде Ny-by-Nu логическая матрица. Ny является количеством выходных параметров, и Nu является количеством входных параметров. Чтобы использовать то же сквозное соединение во всех каналах ввода-вывода, задайте Рассмотрите модель дискретного времени с двумя полюсами и тремя нулями:
Когда модель имеет прямое сквозное соединение, По умолчанию: false |
|
Идентифицированная передаточная функция, возвращенная как Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в
Для получения дополнительной информации об использовании |
[1] Garnier, H., М. Менслер и А. Ричард. “Идентификация Модели непрерывного времени От Выборочных данных: Проблемы Реализации и Оценка результатов деятельности”. Международный журнал Управления, 2003, Издание 76, Выпуск 13, стр 1337–1357.
[2] Ljung, L. “Эксперименты с идентификацией моделей непрерывного времени”. Продолжения 15-го симпозиума IFAC по System Identification. 2009.
[3] Молодой, P. C. и А.Дж. Джейкмен. “Усовершенствованные инструментальные переменные методы анализа timeseries: Часть III, расширения”. Международный журнал Управления 31, 1980, стр 741–764.
[4] Drmac, Z., С. Гуджеркин и К. Битти. “Основанный на квадратуре вектор, соответствующий дискретизированному приближению H2”. SIAM Journal на Научных вычислениях. Издание 37, Numer 2, 2014, стр A625–A652.
[5] Ozdemir, A. A. и С. Гумассой. “Оценка Передаточной функции System Identification Toolbox через Подбор кривой Вектора”. Продолжения 20-го Мирового Конгресса Международной федерации Автоматического управления. Тулуза, Франция, июль 2017.
ar
| arx
| bj
| greyest
| idtf
| oe
| polyest
| procest
| ssest
| tfestOptions