Преобразуйте модель от непрерывного до дискретного времени
дискретизирует модель
sysd
= c2d(sysc
,Ts
)sysc
динамической системы непрерывного времени использование нулевого порядка держится входные параметры и шаг расчета
Ts
.
Дискретизируйте следующую передаточную функцию непрерывного времени:
Эта система имеет входную задержку 0,3 с. Дискретизируйте систему с помощью треугольника (задержка первого порядка) приближение с шагом расчета Ts
= 0,1 с.
H = tf([1 -1],[1 4 5],'InputDelay', 0.3); Hd = c2d(H,0.1,'foh');
Сравните переходные процессы непрерывного времени и дискретизированных систем.
step(H,'-',Hd,'--')
Дискретизируйте следующую задержанную передаточную функцию с помощью нулевого порядка, держатся вход и частота дискретизации на 10 Гц.
h = tf(10,[1 3 10],'IODelay',0.25);
hd = c2d(h,0.1)
hd = 0.01187 z^2 + 0.06408 z + 0.009721 z^(-3) * ---------------------------------- z^2 - 1.655 z + 0.7408 Sample time: 0.1 seconds Discrete-time transfer function.
В этом примере, дискретизированной модели hd
имеет задержку трех периодов выборки. Алгоритм дискретизации поглощает остаточную задержку полупериода в коэффициенты hd
.
Сравните переходные процессы непрерывного времени и дискретизированных моделей.
step(h,'--',hd,'-')
Создайте модель в пространстве состояний непрерывного времени с двумя состояниями и входной задержкой.
sys = ss(tf([1,2],[1,4,2])); sys.InputDelay = 2.7
sys = A = x1 x2 x1 -4 -2 x2 1 0 B = u1 x1 2 x2 0 C = x1 x2 y1 0.5 1 D = u1 y1 0 Input delays (seconds): 2.7 Continuous-time state-space model.
Дискретизируйте модель с помощью метода дискретизации Тастина и фильтра Thiran, чтобы смоделировать дробные задержки. Шаг расчета Ts
= 1 секунда.
opt = c2dOptions('Method','tustin','FractDelayApproxOrder',3); sysd1 = c2d(sys,1,opt)
sysd1 = A = x1 x2 x3 x4 x5 x1 -0.4286 -0.5714 -0.00265 0.06954 2.286 x2 0.2857 0.7143 -0.001325 0.03477 1.143 x3 0 0 -0.2432 0.1449 -0.1153 x4 0 0 0.25 0 0 x5 0 0 0 0.125 0 B = u1 x1 0.002058 x2 0.001029 x3 8 x4 0 x5 0 C = x1 x2 x3 x4 x5 y1 0.2857 0.7143 -0.001325 0.03477 1.143 D = u1 y1 0.001029 Sample time: 1 seconds Discrete-time state-space model.
Дискретизированная модель теперь содержит три дополнительных состояния x3
, x4
, и x5
соответствие третьему порядку фильтр Thiran. Поскольку задержка, разделенная на шаг расчета, 2.7, третий порядок фильтр Thiran ('FractDelayApproxOrder'
= 3) может аппроксимировать целую задержку.
Оцените передаточную функцию непрерывного времени и дискретизируйте ее.
load iddata1 sys1c = tfest(z1,2); sys1d = c2d(sys1c,0.1,'zoh');
Оцените передаточную функцию дискретного времени второго порядка.
sys2d = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
Сравните ответ дискретизированной модели передаточной функции непрерывного времени, sys1d
, и непосредственно предполагаемая модель дискретного времени, sys2d
.
compare(z1,sys1d,sys2d)
Эти две системы почти идентичны.
Дискретизируйте идентифицированную модель в пространстве состояний, чтобы создать один шаг вперед предиктор его ответа.
Создайте идентифицированную модель в пространстве состояний непрерывного времени с помощью данных об оценке.
load iddata2
sysc = ssest(z2,4);
Предскажите, что 1 шаг вперед предсказал ответ sysc
.
predict(sysc,z2)
Дискретизируйте модель.
sysd = c2d(sysc,0.1,'zoh');
Создайте модель предиктора из дискретизированной модели, sysd
.
[A,B,C,D,K] = idssdata(sysd); Predictor = ss(A-K*C,[K B-K*D],C,[0 D],0.1);
Predictor
2D входная модель, которая использует измеренный выход и входные сигналы ([z1.y z1.u])
вычислить 1 шаг предсказало ответ sysc
.
Симулируйте модель предиктора, чтобы получить тот же ответ как predict
команда.
lsim(Predictor,[z2.y,z2.u])
Симуляция модели предиктора дает тот же ответ как predict(sysc,z2)
.
sysc
— Динамическая система непрерывного времениМодель непрерывного времени в виде модели динамической системы, такой как idtf
, idss
, или idpoly
. sysc
не может быть модель данных частотной характеристики. sysc
может быть SISO или система MIMO, за исключением того, что 'matched'
метод дискретизации поддерживает системы SISO только.
sysc
может иметь ввод/вывод или внутренние задержки; однако, 'matched'
, 'impulse'
, и 'least-squares'
методы не поддерживают модели в пространстве состояний с внутренними задержками.
Следующие идентифицированные линейные системы не могут быть дискретизированы непосредственно:
idgrey
модели, чей FunctionType
'c'
. Преобразуйте в idss
модель сначала.
idproc
модели. Преобразуйте в idtf
или idpoly
модель сначала.
Ts
Размер шагаШаг расчета в виде положительной скалярной величины, которая представляет период выборки получившейся системы дискретного времени. Ts
находится в TimeUnit
, который является sysc.TimeUnit
свойство.
method
— Метод дискретизации'zoh'
(значение по умолчанию) | 'foh'
| 'impulse'
| 'tustin'
| 'matched'
| 'least-squares'
Метод дискретизации в виде одного из следующих значений:
'zoh'
— Нулевой порядок содержит (значение по умолчанию). Принимает, что входные параметры управления являются кусочной константой по шагу расчета Ts
.
'foh'
— Треугольное приближение (изменил хранение первого порядка). Принимает, что входные параметры управления кусочны линейный по шагу расчета Ts
.
'impulse'
— Импульсная дискретизация инварианта
'tustin'
— Билинейный (Тастин) метод. Задавать этот метод с предварительным деформированием частоты (раньше известный как 'prewarp'
метод), используйте PrewarpFrequency
опция c2dOptions
.
'matched'
— Нулевой полюсный метод сопоставления
'least-squares'
— Метод наименьших квадратов
'damped'
— Ослабленное приближение Тастина на основе TRBDF2
формула для разреженных моделей только.
Для получения информации об алгоритмах для каждого метода преобразования см. Непрерывно-дискретные Методы Преобразования.
opts
— Опции дискретизацииc2dOptions
объектОпции дискретизации в виде a c2dOptions
объект. Например, задайте частоту перед деформацией, порядок фильтра Thiran или метода дискретизации как опция.
sysd
— Модель дискретного времениМодель дискретного времени, возвращенная как модель динамической системы того же типа как входная система sysc
.
Когда sysc
идентифицированная модель (IDLTI), sysd
:
Включает и измеренные и шумовые компоненты sysc
. Инновационное отклонение λ непрерывного времени идентифицировало модель sysc
, сохраненный в его NoiseVariance
свойство, интерпретирован как интенсивность спектральной плотности шумового спектра. Шумовое отклонение в sysd
таким образом λ/Ts.
Не включает предполагаемую ковариацию параметра sysc
. Если вы хотите перевести ковариацию при дискретизации модели использовать translatecov
.
G
— Отображение непрерывных начальных условий модели в пространстве состояний к вектору начального состояния дискретного времениОтображение начальных условий непрерывного времени x 0 и u 0 из модели в пространстве состояний sysc
к вектору начального состояния дискретного времени x [0], возвращенный как матрица. Отображение начальных условий к вектору начального состояния следующие:
Для моделей в пространстве состояний с задержками, c2d
заполняет матричный G
с обнуляет с учетом дополнительных состояний, введенных путем дискретизации тех задержек. См. Непрерывно-дискретные Методы Преобразования для обсуждения моделирования задержек дискретизированных систем.
c2dOptions
| d2c
| d2d
| translatecov
| thiran
(Control System Toolbox)
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.