Полиномиальные размеры и порядки Мультивыходных моделей полинома

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.

ПолиномРазмерностьОписанное отношениеПорядки
ANy-by-Ny массив векторов-строкA{i,j} содержит коэффициенты отношения между выходом yi и выходом yjna: Ny-by-Ny матрицирует таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего полинома A.
BNy-by-Nu массив векторов-строкB{i,j} содержите коэффициенты отношений между выходом yi и входом uj

nk: Ny-by-Nu матрицирует таким образом, что каждая запись содержит количество продвижения фиксированных нулей соответствующего полинома B (входная задержка).

nb: Ny-by-Nu матрицирует такой nb(i,j) = length(B{i,j})- nk(i,j).

C,DNy-by-1 массив векторов-строкC{i} и D{i} содержите коэффициенты отношений между выходом yi и шумовым ei

nc и nd Ny-by-1 матрицы, таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего C и полинома D, соответственно.

FNy-by-Nu массив векторов-строкF{i,j} содержит коэффициенты отношений между выходом yi и входом ujnf: 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(t) + 0.5 лет1(t-1) + 0.9 лет2(t-1) + 0.1 лет2(t-2) = u (t)  + 5 u (t-1)  +  к you(t-2) + e1(t) + 0.01 e1t1 y2(t) + 0.05 лет2(t-1)  + 0.3 лет2(t-2)   = 10 u (t-2) + e2(t) + 0.1 e2(t-1) + 0.02 e2t2

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.

Смотрите также

| | | | | |

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте