Импульс и переходные процессы

Поддерживаемые модели

Можно построить симулированный ответ модели с помощью импульса и продвинуться сигналы как вход для всех линейных параметрических моделей и корреляционного анализа (непараметрические) модели.

Можно также создать переходные процессы для нелинейных моделей. Они продвигаются и графики импульсной характеристики, также названные графиками переходного процесса, обеспечивают понимание характеристик динамики модели, включая максимальную чувствительность и время урегулирования.

Примечание

Для моделей частотной характеристики импульс - и переходные процессы не доступен. Для нелинейных моделей только переходные процессы доступны.

 Примеры

Как переходный процесс помогает подтвердить модели

Графики переходного процесса обеспечивают понимание основных динамических свойств модели, таких как время отклика, статические усиления и задержки.

Графики переходного процесса также помогают вам подтвердить, как хорошо линейная параметрическая модель, такая как линейная модель ARX или модель в пространстве состояний, получает динамику. Например, можно оценить импульсную характеристику или переходной процесс из данных с помощью корреляционного анализа (непараметрическая модель), и затем построить результат корреляционного анализа сверху переходных процессов в параметрических моделях.

Поскольку непараметрические и параметрические модели выведены с помощью различных алгоритмов, соглашения между этими увеличениями моделей доверие к параметрическим результатам модели.

Что показывает график переходного процесса?

Графики переходного процесса показывают значение импульсной характеристики или переходного процесса на вертикальной оси. Горизонтальная ось находится в модулях времени, которое вы задали для данных, используемых, чтобы оценить модель.

Импульсная характеристика динамической модели является выходным сигналом, который заканчивается, когда вход является импульсом. Таким образом, u (t) является нулем для всех значений t кроме в t=0, где u (0) =1. В следующем разностном уравнении можно вычислить импульсную характеристику установкой y (-T) =y (-2T) =0, u (0) =1, и u (t> 0) =0.

y(t)1.5y(tT)+0.7y(t2T)=       0.9u(t)+0.5u(tT)

Переходной процесс является выходным сигналом, который следует из входа шага, где u (t <0) =0 и u (t> 0) =1.

Если ваша модель включает шумовую модель, можно отобразить переходный процесс в шумовой модели, сопоставленной с каждым выходным каналом. Для получения дополнительной информации о том, как отобразить переходный процесс в шумовой модели, смотрите Импульсную характеристику Графика и Переходной процесс Используя Приложение System Identification.

Следующий рисунок показывает демонстрационный график Переходного процесса, созданный в приложении System Identification.

Отображение доверительного интервала

В дополнение к кривой переходного процесса можно отобразить доверительный интервал на графике. Чтобы изучить, как показать или скрыть доверительный интервал, см. описание настроек графика в Импульсной характеристике Графика и Переходном процессе Используя Приложение System Identification.

Доверительный интервал соответствует области значений значений ответа с определенной вероятностью того, чтобы быть фактическим ответом системы. Тулбокс использует оцененную неопределенность в параметрах модели, чтобы вычислить доверительные интервалы и принимает, что оценки имеют Распределение Гаусса.

Например, для 95%-го доверительного интервала, область вокруг номинальной кривой представляет область значений, где существует 95%-й шанс, что это содержит истинный отклик системы. Можно задать доверительный интервал как вероятность (между 0 и 1) или как количество стандартных отклонений Распределения Гаусса. Например, вероятность 0,99 (99%) соответствует 2,58 стандартным отклонениям.

Примечание

Вычисление доверительного интервала принимает, что модель достаточно описывает системную динамику, и остаточные значения модели проходят тесты независимости.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте