Оцените модель процесса непрерывного времени для одно входа, одно выход (SISO) система или во время или в частотный диапазон в Live Editor
Добавить Оценочную задачу Модели процесса в live скрипт в редакторе MATLAB:
На вкладке Live Editor выберите Task > Estimate Process Model.
В блоке кода в вашем скрипте введите соответствующее ключевое слово, такое как process
или estimate
. Выберите Estimate Process Model
от предложенных завершений команды.
Data Type
— Тип данных для входных и выходных данныхTime
(значение по умолчанию) | Frequency
| Data Object
Задача принимает одноканальные числовые значения измерения, которые однородно производятся вовремя. Данные могут быть упакованы как числовые массивы (Time
или Frequency
введите), или в объекте данных, такой как iddata
или idfrd
объект.
Тип данных, который вы выбираете, определяет дополнительные параметры, которые необходимо задать.
Time
— Задайте Sample Time и Start Time в единицах измерения времени, которые вы выбираете.
Frequency
— Задайте Frequency путем выбора имени переменной вектора частоты в рабочем пространстве MATLAB. Задайте модули для этого вектора частоты. Задайте Sample Time в секундах.
Data Object
— Не задайте дополнительные параметры, потому что объект данных уже содержит информацию вовремя или выборку частоты.
Estimation Input and Estimation Output
— Имена переменных входных и выходных данных для оценкиВыберите имена переменных ввода и вывода из выбора рабочего пространства MATLAB. Используйте эти параметры, когда Data Type будет Time
или Frequency
.
Estimation Object
— Имя переменной объекта данных, содержащего входные и выходные данные, которые будут использоваться для оценкиВыберите имя переменной объекта данных из выбора рабочего пространства MATLAB. Используйте этот параметр, когда Data Type будет Data Object
.
Validation Input (u) and Validation Output (y)
— Имена переменных входных и выходных данных, которые будут использоваться для валидации Выберите имена переменных ввода и вывода или имя объекта данных, от выбора рабочей области. Используйте эти параметры, когда Data Type будет Time
или Frequency
. Определение данных о валидации является дополнительным, но рекомендовано.
Validation Object
— Имя переменной объекта данных, содержащего входные и выходные данные для валидацииВыберите имя переменной объекта данных из выбора рабочего пространства MATLAB. Используйте этот параметр, когда Data Type будет Data Object
. Определение данных о валидации является дополнительным, но рекомендовано.
Structure
— Нули и полюса в моделиOne Pole
(значение по умолчанию) | Two Real Poles
| Underdamped Pair
| Underdamped Pair + Real Pole
Задача позволяет вам задавать одну из четырех базовых структур. Эти структуры лежат в диапазоне от простого процесса первого порядка до более динамического второго порядка или процесса третьего порядка с сопряженным комплексным числом (underdamped) полюса.
One Pole
Two Real Poles
Underdamped Pair
Underdamped Pair + Real Pole
Delay
— Включайте транспортную задержкуВключайте транспортную задержку или задержку входа к выходу, одной выборки. Транспортная задержка также известна как потерю времени.
Zero
— Включайте нуль процессаВключайте нуль процесса в числитель.
Integrator
— Включайте интеграторВключайте интегратор, представленный дополнительным 1/термином s. Включая интегратор создает автономный процесс.
Initial Values
— Начальные значения параметров структурыЗадайте начальные значения для оценки и должны ли эти значения быть зафиксированы или оценены. Значения, чтобы задать зависят от структуры модели и ваших технических требований для Delay и Zero. Ниже Specify model structure задача отображает уравнение, которое представляет заданную систему. Это уравнение содержит все параметры, которые могут быть оценены, и что можно инициализировать или зафиксировать. Возможные параметры:
Kp — Статическое усиление
Tp1 — Постоянная времени для первого действительного полюса
Tp2 — Постоянная времени для второго действительного полюса
Tω — Постоянная времени для комплексных полюсов, равняйтесь инверсии собственной частоты
ζ — Коэффициент демпфирования для комплексных полюсов
Td — Транспортная задержка
Tz Постоянная времени для нуля процесса
Все основанные на времени параметры находятся в единицах измерения времени, которые вы выбираете для Sample Time.
Fit Focus
— Минимизируйте ошибку предсказания или ошибку симуляцииPrediction
(значение по умолчанию) | Simulation
Подходящее особое внимание задает что ошибку минимизировать в функции потерь во время оценки.
Prediction
— Минимизируйте ошибку предсказания "один шаг вперед" между измеренными и предсказанными выходными параметрами. Этот подход оценки фокусируется на создании хорошей модели предиктора для вводов и выводов оценки. Особое внимание предсказания обычно приводит к лучшим результатам оценки, потому что оно использует оба измерения ввода и вывода, таким образом составляя воздействия.
Simulation
— Минимизируйте ошибку между измеренным и симуляцией выходные параметры. Этот подход оценки фокусируется на создании симулированного ответа модели, который имеет подходящий вариант для вводов и выводов оценки. Особое внимание симуляции является обычно лучшим для валидации, особенно с наборами данных, не используемыми для исходной оценки.
Initial Conditions
— Обработка начальных условийAuto
(значение по умолчанию) | Zero
| Estimate
| Backcast
Установите эту опцию, когда это необходимо, выбирать определенный метод для инициализации модели. С настройкой по умолчанию Auto
, программное обеспечение выбирает метод на основе данных об оценке. Выбор:
Zero
— Начальное состояние обнуляется.
Estimate
— Начальное состояние обработано как независимый параметр оценки.
Backcast
— Начальное состояние оценивается с помощью лучшего метода наименьших квадратов.
Input Intersampling
— Межвыборка поведения для входного сигналаZero-order hold
(значение по умолчанию) | Triangle approximation
| Band-limited
Входная межвыборка является свойством входных данных. Задача использует это свойство при оценке моделей процессов. Задайте Input Intersampling, когда вашим типом данных будет Time
или Frequency
. Если вы используете iddata
объект, объект уже содержит информацию о межвыборке. Выбор для этого свойства:
Zero-order hold
— Кусочно-постоянный входной сигнал между выборками
Triangle approximation
— Кусочно-линейный входной сигнал между выборками, также известными как хранение первого порядка
Band-limited
— Входной сигнал имеет нулевую силу выше частоты Найквиста
Search Method
— Числовой режим поиска для итеративной оценки параметраAuto
(значение по умолчанию) | Gauss-Newton
| Adaptive Gauss-Newton
| Levenberg-Marquardt
| Gradient Search
Auto
— Для каждой итерации программное обеспечение циклически повторяется через методы, пока это не находит первый спуск направления, который приводит к сокращению стоимости оценки.
Gauss-Newton
— Поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства.
Levenberg-Marquardt
— Поиск наименьших квадратов Levenberg-Marquardt.
Adaptive Gauss-Newton
— Адаптивный поиск Ньютона Гаусса подпространства.
Gradient Search
— Поиск наименьших квадратов наискорейшего спуска.
Max. Iterations
— Максимальное количество итераций во время ошибочной минимизацииОпределите максимальный номер итераций во время ошибочной минимизации. Итерации останавливаются, когда Max. Iterations достигнут, или другому критерию остановки удовлетворяют, такие как Tolerance.
Tolerance
— Минимальный процент ожидаемого улучшения по ошибкеКогда процент ожидаемого улучшения меньше Tolerance, остановки итераций.
Weighting Prefilter
— Взвешивание предварительного фильтра для функции потерьNo filter
(значение по умолчанию) | Passband(s)
| LTI Filter
| Frequency weights vector
Установите эту опцию, когда это необходимо, применять предварительный фильтр взвешивания к функции потерь, которую минимизирует задача, когда вы оцениваете модель. Когда вы выбираете опцию, необходимо также выбрать связанную переменную в рабочей области, которая содержит информацию о фильтре. Доступные параметры зависят от области данных.
Взвешивание предварительного фильтра | Область данных | Отфильтруйте информацию |
---|---|---|
No Filter | Время и частота | |
Passbands | Время и частота | Полоса пропускания располагается в виде вектора 1 на 2 строки или n-by-2 матрица, где n является количеством полос пропускания |
LTI Filter | Время и частота | Модель SISO LTI |
Frequency Weights Vector | Частота | Веса частоты в виде вектор-столбца с той же длиной как вектор частоты |
Например, предположите, что вы выполняете оценку с данными частотного диапазона SISO и что в вашем рабочем пространстве MATLAB, у вас есть вектор-столбец W
это содержит веса частоты для предварительного фильтра. В задаче выберите Weighting prefilter > Frequency weights vector и переменную W
.
Output Plot
— Постройте сравнение модели, и измерил выходные параметрыПостройте сравнение выхода модели и исходных результатов измерений, наряду с подходящим процентом. Если у вас есть отдельные данные о валидации, второй график сравнивает ответ модели на входные данные валидации с измеренным выходом от набора данных валидации.
compare
| iddata
| idfrd
| idproc
| procest
| procestOptions
| frd
(Control System Toolbox)