Для модели с Ny (Ny > 1
) выходные параметры и входные параметры Nu, полиномы A, B, C, D и F заданы как массивы ячеек векторов-строк. Каждая запись в массиве ячеек содержит коэффициенты конкретного полинома, который связывает вход, выход и шумовые значения. Порядки являются матрицами целых чисел, используемых в качестве входных параметров к командам оценки.
Полином | Размерность | Описанное отношение | Порядки |
---|---|---|---|
A | Ny-by-Ny массив векторов-строк | A{i,j} содержит коэффициенты отношения между выходом yi и выходом yj | na : Ny-by-Ny матрицирует таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего полинома A. |
B | Ny-by-Nu массив векторов-строк | B{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 |
|
F | Ny-by-Nu массив векторов-строк | F{i,j} содержит коэффициенты отношений между выходом yi и входом uj | nf : Ny-by-Nu матрицирует таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего полинома F. |
Для получения дополнительной информации смотрите idpoly
.
Например, рассмотрите систему уравнений ARMAX для 2 выходов, 1 входной модели:
y1 andy2 представляет эти два выходных параметров, и u представляет входную переменную. e1 и e2 представляют белые шумовые воздействия на выходных параметрах, y1 и y2, соответственно. Чтобы представлять эти уравнения как ARMAX формируют полиномиальное использование idpoly
, сконфигурируйте A, B и полиномы C можно следующим образом:
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]; B = cell(2,1); B{1,1} = [1 5 2]; B{2,1} = [0 0 10]; C = cell(2,1); C{1} = [1 0.01]; C{2} = [1 0.1 0.02]; model = idpoly(A,B,C)
model = 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.
model
модель ARMAX дискретного времени с незаданным шагом расчета. При оценке таких моделей необходимо задать порядки этих полиномов как входные параметры.
В приложении System Identification можно ввести матрицы непосредственно в поле Orders.
В командной строке задайте переменные, которые хранят матрицы порядка модели и задают эти переменные в команде оценки модели.
Совет
Чтобы упростить вводящие большие заказы матриц в приложении System Identification, задайте переменную NN=[NA NB NK]
в командной строке. Можно задать эту переменную в поле Orders.
ar
| armax
| arx
| bj
| idpoly
| oe
| polyest