Создайте следующую функцию передачи дискретного времени:

H = tf([1 -1],[1 1 0.3],0.1);

Время выборки модели Ts $${}_{}\mathrm{=}\mathrm{}$$0,1 с.

Выведите эквивалентную модель с непрерывным временем и нулевым порядком.

Hc = d2c(H)

Hc =
 
   121.7 s + 2.904e-12
  ---------------------
  s^2 + 12.04 s + 776.7
 
Continuous-time transfer function.

Дискретизируйте полученную модель, Hcс методом удержания нулевого порядка по умолчанию и временем выборки 0,1 с для возврата исходной дискретной модели, H.

c2d(Hc,0.1)

ans =
 
      z - 1
  -------------
  z^2 + z + 0.3
 
Sample time: 0.1 seconds
Discrete-time transfer function.

Используйте метод аппроксимации Тустина для преобразования H к модели непрерывного времени.

Hc2 = d2c(H,'tustin');

Дискретизируйте результирующую модель, Hc2, чтобы вернуть исходную дискретную модель, H.

c2d(Hc2,0.1,'tustin');

Оцените модель функции передачи дискретного времени и преобразуйте ее в модель непрерывного времени.

load iddata1
sys1d = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sys1c = d2c(sys1d,'zoh');

Оценка модели функции непрерывного переноса времени.

sys2c = tfest(z1,2);

Сравните ответ sys1c и непосредственно оцениваемую модель непрерывного времени, sys2c.

compare(z1,sys1c,sys2c)

Эти две системы почти идентичны.

Преобразование определенной модели функции передачи дискретного времени в непрерывное время.

load iddata1
sysd = tfest(z1,2,'Ts',0.1);
sysc = d2c(sysd,'zoh');

sys1c не имеет ковариационной информации. d2c операция приводит к потере ковариационных данных идентифицированных моделей.

Регенерация информации ковариации с использованием обновления нулевой итерации с помощью той же команды оценки и данных оценки.

opt = tfestOptions; 
opt.SearchOptions.MaxIterations = 0;
sys1c = tfest(z1,sysc,opt);

Проанализируйте влияние на частотно-ответную неопределенность.

h = bodeplot(sysd,sys1c);
showConfidence(h,3)

Неопределенности sys1c и sysd сопоставимы до частоты Найквиста. Однако sys1c проявляет большую неопределенность в частотном диапазоне, для которого оценочные данные не предоставляют никакой информации.

Если у вас нет доступа к данным оценки, используйте translatecov команда, которая представляет собой преобразование ковариации на основе формулы Гаусса для операций преобразования типа модели.