Оцените модели передаточной функции в приложении System Identification

Эта тема показывает, как оценить модели передаточной функции в приложении System Identification.

Необходимые условия

В приложении System Identification выберите Estimate> Transfer Function Models
Диалоговое окно Transfer Functions открывается.
Совет
Для получения дополнительной информации об опциях в диалоговом окне нажмите Help.
В полях Number of poles и Number of zeros задайте количество полюсов и нули передаточной функции как неотрицательные целые числа.
Мультивведите, Мультивыходные модели
Для систем, которые являются несколькими вход, несколько выход или оба:
- Чтобы использовать то же количество полюсов или нулей для всех пар ввода/вывода, задайте скаляр.
- Чтобы использовать различное количество полюсов и нулей для пар ввода/вывода, задайте ny-by-nu матрица. ny является количеством выходных параметров, и nu является количеством входных параметров.
  В качестве альтернативы щелкните.
  Диалоговое окно Transfer Function Orders открывается, где вы задаете количество полюсов и нулей для каждой пары ввода/вывода, а также включать ли сквозное соединение, если вы задали свою модель как Discrete-time. Используйте список Output, чтобы выбрать выход.
Выберите Continuous-time или Discrete-time, чтобы задать, является ли модель непрерывным - или передаточная функция дискретного времени.
Для моделей дискретного времени количество полюсов и нулей относится к корням полинома числителя и полинома знаменателя, описанного в терминах переменной q^-1 задержки.
(Только для моделей дискретного времени), Задают, оценить ли сквозное соединение модели. Установите флажок Feedthrough.
Модель дискретного времени с 2 полюсами и 3 нулями принимает следующую форму:
$H (z^{- 1}) = \frac{b 0 + b 1 z^{- 1} + b 2 z^{- 2} + b 3 z^{- 3}}{1 + a 1 z^{- 1} + a 2 z^{- 2}}$
Когда модель имеет прямое сквозное соединение, b0 свободный параметр, значение которого оценивается наряду с остальной частью параметров модели b1, b2, b3, a1, a2. Когда модель не имеет никакого сквозного соединения, b0 фиксируется, чтобы обнулить.
Мультивведите, Мультивыходные модели
Для моделей, которые являются много входом, много выходом или обоими, нажимают Feedthrough.
Диалоговое окно Model Orders открывается, где вы задаете, чтобы оценить сквозное соединение для каждой пары ввода/вывода отдельно. Используйте список Output, чтобы выбрать выход.
Расширьте раздел Delay, чтобы задать номинальную стоимость и ограничения для транспортных задержек различных пар ввода/вывода.
Используйте список Output, чтобы выбрать выход. Установите флажок Fixed, чтобы задать транспортную задержку как фиксированное значение. Задайте его номинальную стоимость в поле Delay.
Расширьте раздел Estimation Options, чтобы задать опции оценки.
- Выберите Display progress, чтобы просмотреть прогресс оптимизации.
- Выберите Estimate covariance, чтобы оценить ковариацию параметров передаточной функции.
- (Только для данных частотного диапазона), Задают, позволить ли процессу оценки использовать значения параметров, которые могут привести к нестабильным моделям. Выберите опцию Allow unstable models. Нестабильная модель поставляется, только если она производит лучшую подгонку к данным, чем другие устойчивые модели, вычисленные во время процесса оценки.
- Задайте, как обработать начальные условия в списке Initial condition. Для получения дополнительной информации смотрите Начальные условия Определения для Итеративной Оценки Передаточных функций.
- Расширьте Fit Frequency Range и установите ползунки области значений на желаемую полосу пропускания задавать частотный диапазон, по которому модель передаточной функции должна соответствовать данным. По умолчанию целый частотный диапазон (0 к частоте Найквиста) покрыт.
Расширьте Search Options, чтобы задать опции для управления поисковыми итерациями.
Параметры поиска
В разделе Search Options Estimation Options можно задать следующие опции:
- Search method — Метод используется итеративным алгоритмом поиска. Методом поиска является auto по умолчанию. Методы поиска включают Gauss-Newton(gn), Adaptive Gauss-Newton(gna), Levenberg-Marquardt(lm), Trust-Region Reflective Newton (lsqnonlin), Gradient Search (grad), Sequential Quadratic Programming (fmincon:sqp), или Interior Point (fmincon: interior-point). Направление спуска вычисляется последовательно в каждой итерации, пока достаточное сокращение по ошибке не достигается.
  Output weight — Взвешивание применилось к функции потерь, которая будет минимизирована. Используйте эту опцию для мультивыходных оценок только. Задайте как 'noise' или положительная полуопределенная матрица размера равняется количеству выходных параметров.
- Maximum iterations — Максимальное количество итераций, чтобы использовать во время поиска.
- Допуск Значение допуска, когда итерации должны завершить работу.
- Outlier threshold — Robustification квадратичного критерия подгонки.
Расширьте Regularization, чтобы получить упорядоченные оценки параметров модели. Задайте константы регуляризации Lambda и R.

Чтобы узнать больше о регуляризации, смотрите Упорядоченные Оценки Параметров модели.
Нажмите Estimate, чтобы оценить модель. Новая модель добавляется к приложению System Identification.

Следующие шаги

Документация

Оцените модели передаточной функции в приложении System Identification

Документация System Identification Toolbox

Поддержка