Оцените модели передаточной функции в приложении System Identification

Эта тема показывает, как оценить модели передаточной функции в приложении System Identification.

Необходимые условия

В приложении System Identification выберите Estimate> Transfer Function Models
Диалоговое окно Transfer Functions открывается.
Совет
Для получения дополнительной информации об опциях в диалоговом окне нажмите Help.
В полях Number of poles и Number of zeros задайте количество полюсов и нули передаточной функции как неотрицательные целые числа.
Мультивведите, Мультивыходные модели
Для систем, которые являются несколькими вход, несколько выход или оба:
- Чтобы использовать то же количество полюсов или нулей для всех пар ввода/вывода, задайте скаляр.
- Чтобы использовать различное количество полюсов и нулей для пар ввода/вывода, задайте ny-by-nu матрица. ny является количеством выходных параметров, и nu является количеством входных параметров.
  В качестве альтернативы щелкните.
  Диалоговое окно Model Orders открывается, где вы задаете количество полюсов и нулей для каждой пары ввода/вывода. Используйте список Output, чтобы выбрать выход.
Выберите Continuous-time или Discrete-time, чтобы задать, является ли модель непрерывным - или передаточная функция дискретного времени.
Для моделей дискретного времени количество полюсов и нулей относится к корням полинома числителя и полинома знаменателя, описанного в терминах переменной q^-1 задержки.
(Только для моделей дискретного времени), Задают, оценить ли сквозное соединение модели. Установите флажок Feedthrough.
Модель дискретного времени с 2 полюсами и 3 нулями принимает следующую форму:
$H (z^{- 1}) = \frac{b 0 + b 1 z^{- 1} + b 2 z^{- 2} + b 3 z^{- 3}}{1 + a 1 z^{- 1} + a 2 z^{- 2}}$
Когда модель имеет прямое сквозное соединение, b0 свободный параметр, значение которого оценивается наряду с остальной частью параметров модели b1, b2, b3, a1, a2. Когда модель не имеет никакого сквозного соединения, b0 фиксируется, чтобы обнулить.
Мультивведите, Мультивыходные модели
Для моделей, которые являются много входом, много выходом или обоими, нажимают Feedthrough.
Диалоговое окно Model Orders открывается, где вы задаете, чтобы оценить сквозное соединение для каждой пары ввода/вывода отдельно. Используйте список Output, чтобы выбрать выход.
Расширьте раздел I/O Delay, чтобы задать номинальную стоимость и ограничения для транспортных задержек различных пар ввода/вывода.
Используйте список Output, чтобы выбрать выход. Установите флажок Fixed, чтобы задать транспортную задержку как фиксированное значение. Задайте его номинальную стоимость в поле Delay.
Расширьте раздел Estimation Options, чтобы задать опции оценки.
- Установите ползунок области значений на желаемую полосу пропускания задавать частотный диапазон, по которому модель передаточной функции должна соответствовать данным. По умолчанию целый частотный диапазон (0 к частоте Найквиста) покрыт.
- Выберите Display progress, чтобы просмотреть прогресс оптимизации.
- Выберите Estimate covariance, чтобы оценить ковариацию параметров передаточной функции.
- (Только для данных частотного диапазона), Задают, позволить ли процессу оценки использовать значения параметров, которые могут привести к нестабильным моделям. Выберите опцию Allow unstable models.
  Установка этой опции является тем же самым как установка опции оценки Focus к 'prediction' в командной строке. Нестабильная модель поставляется, только если она производит лучшую подгонку к данным, чем другие устойчивые модели, вычисленные во время процесса оценки.
- Задайте, как обработать начальные условия в списке Initial condition. Для получения дополнительной информации смотрите Начальные условия Определения для Итеративной Оценки Передаточных функций.
- Укажите, что алгоритм раньше инициализировал значения числителя и коэффициентов знаменателя в списке Initialization method.
  - IV — Инструментальный подход Переменной.
  - SVF — Подход Фильтров Переменной состояния.
  - N4SID — Обобщенный подход Функций Момента Пуассона.
  - GPMF — Подход оценки пространства состояний подпространства.
  - All — Комбинация всех вышеупомянутых подходов. Программное обеспечение пробует все вышеупомянутые методы и выбирает метод, который дает к наименьшему значению ошибочной нормы предсказания.
Нажмите Regularization, чтобы получить упорядоченные оценки параметров модели. Задайте константы регуляризации в Окне параметров Регуляризации. Чтобы узнать больше, смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
Нажмите Iterations Options, чтобы задать опции для управления итерациями. Диалоговое окно Options for Iterative Minimization открывается.
Опции итерации
В диалоговом окне Options for Iterative Minimization можно задать следующие опции итерации:
- Search Method — Метод используется итеративным алгоритмом поиска. Методом поиска является auto по умолчанию. Направление спуска вычисляется с помощью gn (Ньютон гаусса), gna (Адаптивный ньютон гаусса), lm (Levenberg-Marquardt), lsqnonlin (Доверительная область отражающий ньютон), и grad (Поиск градиента), последовательно в каждой итерации, пока достаточное сокращение по ошибке не достигается.
- Output weighting — Взвешивание применилось к функции потерь, которая будет минимизирована. Используйте эту опцию для мультивыходных оценок только. Задайте как 'noise' или положительная полуопределенная матрица размера равняется количеству выходных параметров.
- Maximum number of iterations — Максимальное количество итераций, чтобы использовать во время поиска.
- Termination tolerance — Значение допуска, когда итерации должны завершить работу.
- Error threshold for outlier penalty — Robustification квадратичного критерия подгонки.
Нажмите Estimate, чтобы оценить модель. Новая модель добавляется к приложению System Identification.

Следующие шаги

Документация

Оцените модели передаточной функции в приложении System Identification

Документация System Identification Toolbox

Поддержка