Тип модели и другие преобразования

Преобразуйте тип модели для системы управления, уменьшайте порядок модели

Функции

idfrdДанные о частотной характеристике или модель
idpolyПолиномиальная модель идентифицируемыми параметрами
idtfМодель передаточной функции идентифицируемыми параметрами
idssМодель в пространстве состояний идентифицируемыми параметрами
canonКаноническая реализация пространства состояний
balredСокращение порядка модели
noisecnvПреобразуйте идентифицированную линейную модель с шумовыми каналами к модели с измеренными каналами только
translatecovПереведите ковариацию параметра через операции преобразования моделей
mergeОбъедините оцененные модели
appendМодели группы путем добавления их вводов и выводов
noise2measШумовой компонент модели
absorbDelayЗамените задержки полюсами в z = 0 или сдвигом фазы
chgTimeUnitИзмените единицы измерения времени динамической системы
chgFreqUnitИзмените единицы частоты модели данных частотной характеристики
fdelУдалите заданные данные из моделей данных о частотной характеристике (FRD)
stackСоздайте массив моделей путем укладки моделей или массивов моделей вдоль измерений массива
ss2ssКоординатное преобразование состояния для модели в пространстве состояний

Примеры и руководства

Преобразование между линейными представлениями модели

Преобразовывая между пространством состояний, полиномом и представлениями частотной характеристики.

Сокращение порядка модели Используя диаграммы нулей и полюсов

Можно использовать диаграммы нулей и полюсов линейных идентифицированных моделей, чтобы оценить, может ли быть полезно уменьшать порядок модели.

Создайте и постройте идентифицированные модели Используя программное обеспечение Control System Toolbox

Идентифицируйте модели и используйте Linear System Analyzer, чтобы построить модели.

Концепции

Используя идентифицированные модели для приложений системы управления

Используя модели System Identification Toolbox™ с программным обеспечением Control System Toolbox™.

Подссылка на модели

Создание моделей с подмножествами вводов и выводов из многомерных моделей в командной строке.

Каноническая реализация пространства состояний

Модальный, компаньон, заметные и управляемые канонические модели в пространстве состояний.

Конкатенация моделей

Горизонтальная и вертикальная конкатенация объектов модели в командной строке.

Слияние моделей

Как объединить модели, чтобы получить одну модель параметрами, которые являются статистически взвешенными средними значениями параметров отдельных моделей.

Обработка шумовых каналов как измеренные входные параметры

Преобразуйте шумовые каналы в измеренные каналы и включайте отклонение инноваций.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте