Оценка модели состояния пространства с использованием временных или частотных данных в редакторе Live Editor
Чтобы добавить задачу Оценка модели состояния-пространства к сценарию в реальном времени в редакторе MATLAB, выполните следующие действия.
На вкладке «Интерактивный редактор» выберите «Задача» > «Оценить модель состояния-пространства».
В блоке кода в сценарии введите соответствующее ключевое слово, например state, space, или estimate. Выбрать Estimate State Space Model из предложенных завершений команды.
Data Type - Тип данных для входных и выходных данныхTime (по умолчанию) | Frequency | Data ObjectЗадача принимает числовые значения измерений, которые равномерно дискретизируются во времени. Входные и выходные сигналы могут содержать множество каналов. Данные могут быть упакованы в числовые массивы (для Time или Frequency) или в объекте данных, таком как iddata или idfrd объект.
Выбранный тип данных определяет необходимость указания дополнительных параметров.
Time - Укажите время образца и время начала в выбранных единицах времени.
Frequency - укажите частоту, выбрав имя переменной частотного вектора в рабочей области MATLAB. Укажите единицы измерения для этого частотного вектора. Укажите время выборки в секундах.
Data Object - не указывать дополнительные параметры, поскольку объект данных уже содержит информацию о временной или частотной выборке.
Estimation Input (u) and Estimation Output (y) - Переменные наименования входных и выходных данных для оценкиВыберите имена входных и выходных переменных из вариантов рабочей области MATLAB. Используйте эти параметры, когда тип данных имеет значение Time или Frequency.
Estimation Object - имя переменной объекта данных, содержащего входные и выходные данные для оценки;Выберите имя переменной объекта данных из вариантов рабочей области MATLAB. Используйте этот параметр, если тип данных имеет значение Data Object.
Validation Input (u) and Validation Output (y) - Переменные имена входных и выходных данных для проверкиВыберите имена входных и выходных переменных из вариантов рабочей области. Используйте эти параметры, когда тип данных имеет значение Time или Frequency. Указание данных проверки необязательно, но рекомендуется.
Validation Object - имя переменной объекта данных, содержащего входные и выходные данные для проверки;Выберите имя переменной объекта данных из вариантов рабочей области MATLAB. Используйте этот параметр, если тип данных имеет значение Data Object. Указание данных проверки необязательно, но рекомендуется.
Plant Order - Порядок оценки моделиЗадача позволяет указать одно значение или диапазон значений для порядка оценки модели.
Specify value - явно указать порядок модели.
Pick best value in range - Укажите диапазон значений, например: 1:10. При выполнении задачи график сингулярного значения Ханкеля визуализирует относительный вклад энергии каждого состояния в расчетной модели и рекомендует наименьший порядок воспроизведения критического динамического поведения. Выполните эту рекомендацию или выберите другой заказ в поле Выбранный заказ. Нажмите кнопку Применить (Apply), чтобы принять заказ модели и продолжить.
Time Domain - Непрерывная или дискретная временная областьContinuous (по умолчанию) | DiscreteВыберите модель непрерывного или дискретного времени.
Estimate Disturbance - Включить нарушения в модель оценкиВыберите эту опцию для оценки модели возмущения. При выборе этой опции уравнения модели обновляются, чтобы показать матрицу K и член e.
Input Channel - Настройка параметров задержки и прохождения входного каналаДля каждого входного канала назначьте значения «Входная задержка» и «Транзитный канал».
Входной канал (Input Channel) - выберите входной канал. Входной канал всегда имеет вид ui, где i - i-й канал входа u.
Входная задержка (Input Delay) - введите входную задержку в количестве выборок (модель дискретного времени) или в количестве единиц времени (модель непрерывного времени) для канала. Например, задать 0,2-секундную задержку на входе для системы непрерывного времени, для которой единицей времени является milliseconds, введите 200.
Проход (Feedthrough) - выберите эту опцию для оценки прохода канала от входа к выходу. При выборе этой опции уравнения модели обновляются для отображения элемента Du.
Fit Focus - Минимизация ошибок прогнозирования или моделированияPrediction (по умолчанию) | SimulationFit focus указывает, какую ошибку следует минимизировать в функции потерь во время оценки.
Prediction - Минимизация ошибки одношагового прогнозирования между измеренными и прогнозируемыми выходами. Этот подход оценки фокусируется на создании хорошей модели предсказателя для входных и выходных данных оценки. Фокус прогнозирования обычно дает наилучшие результаты оценки, поскольку он использует как входные, так и выходные измерения, тем самым учитывая возмущения.
Simulation - Минимизация погрешности между измеренными и моделируемыми выходами. Этот подход оценки фокусируется на получении смоделированной реакции модели, которая хорошо соответствует входным и выходным данным оценки. Фокус моделирования, как правило, лучше всего подходит для проверки, особенно с наборами данных, не используемыми для первоначальной оценки.
Initial Conditions - Обработка начальных состоянийAuto (по умолчанию) | Zero | Estimate | BackcastУстановите эту опцию, если требуется выбрать конкретный метод инициализации состояний модели. С настройкой по умолчанию Auto, программное обеспечение выбирает способ на основе данных оценки. Возможны следующие варианты:
Zero - Начальное состояние устанавливается равным нулю.
Estimate - Исходное состояние рассматривается как независимый оценочный параметр.
Backcast - Начальное состояние оценивается с использованием наилучшего вписывания наименьших квадратов.
Input Intersampling - Интерсамплинговое поведение для входного сигналаZero-order hold (по умолчанию) | Triangle approximation | Band-limitedВходная интерсампляция является свойством входных данных. Задача использует это свойство при оценке непрерывных моделей. Укажите интерсамплинг ввода, когда тип данных Time или Frequency. При использовании iddata объект уже содержит информацию о промежуточной выборке. Варианты для этого свойства:
Zero-order hold - Кусочно-постоянный входной сигнал между образцами
Triangle approximation - Кусочно-линейный входной сигнал между выборками, также известный как удержание первого порядка
Band-limited - Входной сигнал имеет нулевую мощность выше частоты Найквиста
Search Method - Режим численного поиска для итеративной оценки параметровAuto (по умолчанию) | Gauss-Newton | Adaptive Gauss-Newton | Levenberg-Marquardt | Gradient Search
Auto - Для каждой итерации программное обеспечение циклически использует методы, пока не найдет первое направление спуска, что приводит к снижению стоимости оценки.
Gauss-Newton - Подпространство поиска наименьших квадратов Гаусса-Ньютона.
Levenberg-Marquardt - поиск наименьших квадратов Левенберга-Марквардта.
Adaptive Gauss-Newton - адаптивный подпространственный поиск Гаусса-Ньютона.
Gradient Search - Поиск самых крутых спускаемых наименьших квадратов.
Max. Iterations - Максимальное число итераций при минимизации ошибокУстановка максимального количества итераций во время минимизации ошибок. Итерации прекращаются, когда Макс. Достигнуты итерации или удовлетворен другой критерий остановки, например Допуск (Tolerance).
Tolerance - Минимальный процент ожидаемого улучшения ошибкиЕсли процент ожидаемого улучшения меньше, чем Допуск (Tolerance), итерации прекращаются.
Weighting Prefilter - Предварительный фильтр взвешивания для функции потерьNo filter (по умолчанию) | Passband(s) | LTI Filter | Frequency weights vector | Inverse of magnitude of the frequency response | Inverse of square root of magnitude of the frequency responseУстановите эту опцию, если требуется применить весовой предварительный фильтр к функции потерь, которую задача сводит к минимуму при оценке модели. При выборе опции необходимо также выбрать связанную переменную в рабочей области, содержащую информацию о фильтре. Доступные параметры зависят от области данных.
| Весовой предварительный фильтр | Data Domain | Сведения о фильтре |
|---|---|---|
No Filter | Время и частота | |
Passbands | Время и частота | Диапазоны полосы пропускания, задаваемые как вектор строки 1 на 2 или матрица n на 2, где n - число полос пропускания. |
LTI Filter | Время и частота | Модель LTI SISO. |
Frequency Weights Vector | Частота | Частотные веса, определяемые как вектор-столбец с той же длиной, что и частотный вектор. |
Inverse of magnitude of the frequency response | Частотная характеристика | Весовой фильтр ) |, где G (λ) - комплексные частотно-характеристические данные. Только системы SISO и SIMO. |
Inverse of square root of magnitude of the frequency response | Частотная характеристика | Весовой фильтр равен |. Только системы SISO и SIMO. |
Например, предположим, что выполняется оценка с использованием данных частотной области SISO и что в рабочей области MATLAB имеется вектор столбца. W содержит весовые коэффициенты частоты для предварительного фильтра. В задании выберите Весовой предварительный фильтр > Вектор весов частоты и переменная W.
Output Plot - Графическое сравнение модели и измеренных выходных данныхПостройте график сравнения выходных данных модели и исходных измеренных данных, а также процента соответствия. При наличии отдельных данных проверки второй график сравнивает отклик модели на входные данные проверки с результатами измерений из набора данных проверки.
compare | iddata | idfrd | idss | ssest | ssestOptions | frd (Панель инструментов системы управления)