Документация

sys = tfest(data,np) оценивает функцию непрерывной передачи времени sys использование данных временной или частотной области data и содержащий np полюса. Число нулей в sys является max(np-1,0).

sys = tfest(data,np,nz) оценивает передаточную функцию, содержащую nz нули.

sys = tfest(data,np,nz,iodelay) оценивает передаточную функцию с транспортной задержкой для пар «вход-выход» в iodelay.

sys = tfest(___,Name,Value) использует дополнительные параметры, заданные одним или несколькими аргументами пары имя-значение. Этот синтаксис можно использовать с любой из предыдущих комбинаций входных аргументов.

Настройка начальных параметров

sys = tfest(data,init_sys) использует линейную систему init_sys для конфигурирования начальной параметризации sys.

Указать дополнительные параметры

sys = tfest(___,opt) задает поведение оценки с помощью набора опций opt. Этот синтаксис можно использовать с любой из предыдущих комбинаций входных аргументов.

Вернуть предполагаемые начальные условия

[sys,ic] = tfest(___) возвращает оцененные начальные условия в виде initialCondition объект. Используйте этот синтаксис, если планируется смоделировать или спрогнозировать отклик модели с использованием тех же входных данных оценки, а затем сравнить отклик с теми же выходными данными оценки. Включение начальных условий дает лучшее совпадение во время первой части моделирования.

Примеры

Оценка модели передаточной функции путем указания количества полюсов

Загрузка данных ответа системы временной области z1.

load iddata1 z1;

Установка количества полюсов np кому 2 и оценивают передаточную функцию.

np = 2;
sys = tfest(z1,np);

sys является idtf модель, содержащая расчетную двухполюсную передаточную функцию.

Просмотр числительных и знаменательных коэффициентов результирующей расчетной модели sys.

sys.Numerator

ans = 1×2

    2.4554  176.9856

sys.Denominator

ans = 1×3

    1.0000    3.1625   23.1631

Для просмотра неопределенности в оценках числителя и знаменателя и другой информации используйте tfdata.

Укажите количество полюсов и нулей в расчетной передаточной функции

Загрузка данных ответа системы временной области z2 и использовать его для оценки передаточной функции, которая содержит два полюса и один ноль.

load iddata2 z2;
np = 2;
nz = 1;
sys = tfest(z2,np,nz);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Функция передачи оценки, содержащая известную задержку переноса

Загрузить данные z2, который является iddata объект, содержащий данные ответа системы временной области.

load iddata2 z2;

Оценка модели передаточной функции sys который содержит два полюса и один нуль и который включает известную задержку передачи iodelay.

np = 2;
nz = 1;
iodelay = 0.2;
sys = tfest(z2,np,nz,iodelay);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию, с IODelay свойство имеет значение 0,2 секунды.

Функция передачи оценки, содержащая неизвестную задержку передачи

Загрузка данных ответа системы временной области z2 и использовать его для оценки двухполюсной однонулевой передаточной функции для системы. Укажите неизвестную задержку передачи для функции передачи, установив значение iodelay кому NaN.

load iddata2 z2;
np = 2;
nz = 1;
iodelay = NaN;
sys = tfest(z2,np,nz,iodelay);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию, IODelay свойство оценивается с использованием данных.

Оценка функции передачи дискретного времени

Загрузка данных ответа системы временной области z2.

load iddata2 z2

Оцените дискретную временную передаточную функцию с двумя полюсами и одним нулем. Укажите время выборки Ts 0,1 секунды и задержка транспортировки iodelay 2 секунды.

np = 2;
nz = 1;
iodelay = 2;
Ts = 0.1;
sysd = tfest(z2,np,nz,iodelay,'Ts',Ts)

sysd =
 
  From input "u1" to output "y1":
                     1.8 z^-1
  z^(-2) * ----------------------------
           1 - 1.418 z^-1 + 0.6613 z^-2
 
Sample time: 0.1 seconds
Discrete-time identified transfer function.

Parameterization:
   Number of poles: 2   Number of zeros: 1
   Number of free coefficients: 3
   Use "tfdata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.

Status:                                        
Estimated using TFEST on time domain data "z2".
Fit to estimation data: 80.26%                 
FPE: 2.095, MSE: 2.063

По умолчанию модель не имеет сквозного соединения, а числительный полином расчетной передаточной функции имеет нулевой коэффициент начала b0. Оценить b0, укажите Feedthrough свойство во время оценки.

Оценка функции передачи дискретного времени с помощью канала

Загрузка оценочных данных z5.

load iddata5 z5

Во-первых, оцените модель дискретной временной передаточной функции с двумя полюсами, одним нулем и без прохождения. Получение времени выборки из Ts имущество z5.

np = 2;
nz = 1;
sys = tfest(z5,np,nz,'Ts',z5.Ts);

Расчетная передаточная функция имеет следующий вид:

$H (^{} z-1) \frac{=^{} b1z-1^{+}}{^{b2z-21} +^{}}$ a1z-1 + a2z-2

sys = tfest(z5,np,nz,'Ts',z5.Ts,'Feedthrough',true);

Числительный полином оценочной передаточной функции теперь имеет ненулевой ведущий коэффициент:

$H (^{} z-1) \frac{= b0^{+}^{b1z-1}}{+^{} b2z-21 +^{}}$ a1z-1 + a2z-2

Анализ происхождения задержки в измеренных данных

Сравнение двух моделей дискретного времени с задержкой прохождения и без нее.

Если имеется задержка от измеренного входного сигнала к выходному сигналу, она может быть отнесена либо к отсутствию прохождения, либо к фактической задержке транспортировки. Для дискретно-временных моделей отсутствие прохождения соответствует запаздыванию одной выборки между входом и выходом. Оценка модели с использованием Feedthrough = false и iodelay = 0 таким образом, создается дискретно-временная система, которая эквивалентна системе, оцененной с использованием Feedthrough = true и iodelay = 1. Обе системы показывают одинаковые отклики временной и частотной областей, например, на графиках шага и Боде. Однако при сокращении этих моделей с помощью можно получить другие результаты. balred или преобразовать их в представления непрерывного времени. Поэтому наилучшей практикой является проверка того, может ли наблюдаемая задержка быть отнесена к задержке транспортировки или к отсутствию прохождения.

Оценка модели дискретного времени без прохождения.

load iddata1 z1
np = 2; 
nz = 2; 
sys1 = tfest(z1,np,nz,'Ts',z1.Ts);

Поскольку sys1 не имеет сквозной связи и поэтому имеет числительный многочлен, что существа с $^{z-1}$ , sys1 имеет отставание в один образец. IODelay свойство равно 0.

Оцените другую дискретно-временную модель с проходом и с уменьшением от двух нулей до одной, что приведет к задержке ввода-вывода одной выборки.

sys2 = tfest(z1,np,nz-1,1,'Ts',z1.Ts,'Feedthrough',true);

Сравните ответы Боде моделей.

bode(sys1,sys2);

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent sys1, sys2. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent sys1, sys2.

Дискретные уравнения, лежащие в основе sys1 и sys2 эквивалентны и ответы Боде.

Преобразуйте модели в непрерывное время и сравните ответы Боде для этих моделей.

sys1c = d2c(sys1);
sys2c = d2c(sys2);
bode(sys1c,sys2c);
legend

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title From: u1 To: y1 contains 2 objects of type line. These objects represent sys1c, sys2c. Axes 2 contains 2 objects of type line. These objects represent sys1c, sys2c.

Как показано на графике, отклики Боде двух моделей не совпадают при преобразовании их в непрерывное время. При отсутствии сквозного прохода, как с sys1c, должно быть некоторое отставание. При наличии сквозного соединения, как с sys2c, не может быть отставания. Непрерывные переходы к дискретным переходам. Непрерывное запаздывание отображает дискретные задержки.

Оценка дискретной функции передачи времени MISO со спецификациями прохождения и задержки для отдельных каналов

Оцените двухвходовую дискретно-временную передаточную функцию с задержкой в два 2 отсчета на первом входе и нулевые отсчеты на втором входе. Оба входа не имеют сквозного соединения.

Загрузите данные и разбейте их на наборы данных оценки и проверки.

load iddata7 z7
ze = z7(1:300);
zv = z7(200:400);

Оцените передаточную функцию с двумя входами и одним выходом с двумя полюсами и одним нулем для каждой передаточной функции «вход-выход».

Lag = [2;0];
Ft = [false,false];
model = tfest(ze,2,1,'Ts',z7.Ts,'Feedthrough',Ft,'InputDelay',Lag);

Feedthrough выбираемое значение определяет, равен ли начальный числительный коэффициент нулю (без прохождения) или нет (ненулевое прохождение). Задержки обычно выражаются отдельно с использованием InputDelay или IODelay собственность. В этом примере используется InputDelay только для того, чтобы выразить задержки.

Проверка расчетной модели. Исключить отклонения данных для проверки.

I = 1:201; 
I(114:118) = [];
opt = compareOptions('Samples',I);
compare(zv,model,opt)

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent zv (y1), model: 81.01%.

Оценка модели передаточной функции с использованием модели регуляризованного импульсного отклика

Определение модели функции переноса 15-го порядка с использованием оценки регуляризованного импульсного отклика.

Загрузите данные.

load regularizationExampleData m0simdata;

Получить модель регуляризованной импульсной характеристики (FIR).

opt = impulseestOptions('RegularizationKernel','DC');
m0 = impulseest(m0simdata,70,opt);

Преобразуйте модель в модель передаточной функции после уменьшения порядка до 15.

m = idtf(balred(idss(m0),15));

Сравните выходные данные модели с данными.

compare(m0simdata,m);

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent m0simdata (y1), m: 63.82%.

Оценка передаточной функции с использованием набора опций оценки

Создание набора опций для tfest определяет методы инициализации и поиска. Также задайте опцию отображения, которая определяет отображение значений функции потери для каждой итерации.

opt = tfestOptions('InitializeMethod','n4sid','Display','on','SearchMethod','lsqnonlin');

Загрузка данных ответа системы временной области z2 и использовать его для оценки передаточной функции с двумя полюсами и одним нулем. Определить opt для вариантов оценки.

load iddata2 z2;
np = 2;
nz = 1;
iodelay = 0.2;
sys = tfest(z2,np,nz,iodelay,opt);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Определение свойств модели расчетной передаточной функции

Загрузка данных ответа системы временной области z2и использовать его для оценки двухполюсной, однонулевой передаточной функции. Укажите задержку ввода.

load iddata2 z2;
np = 2;
nz = 1;
input_delay = 0.2;
sys = tfest(z2,np,nz,'InputDelay',input_delay);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию с задержкой ввода 0,2 секунды.

Преобразование частотно-ответных данных в передаточную функцию

В этом примере используются:

Использовать bode для получения величины и фазовой характеристики для следующей системы:

$H (s) \frac{= s}{+^{} 0 .^{} 2s3 +}$ 2s2 + s + 1

Для получения данных частотного отклика используются 100 частотные точки от 0,1 рад/с до 10 рад/с. Использовать frd для создания объекта данных частотного отклика.

freq = logspace(-1,1,100);
[mag,phase] = bode(tf([1 0.2],[1 2 1 1]),freq);
data = frd(mag.*exp(1j*phase*pi/180),freq);

Оценка трехполюсной, однонулевой передаточной функции с помощью data.

np = 3;
nz = 1;
sys = tfest(data,np,nz);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Оценка передаточной функции с известными задержками передачи для нескольких входов

Загрузка данных ответа системы временной области co2data, который содержит данные двух экспериментов, каждый с двумя входами и одним выходом. Преобразование данных первого эксперимента в iddata объект data с временем выборки 0,5 секунды.

load co2data;
Ts = 0.5;
data = iddata(Output_exp1,Input_exp1,Ts);

Задайте параметры оценки для метода поиска и смещения ввода и вывода. Также укажите максимальное количество итераций поиска.

opt = tfestOptions('SearchMethod','gna');
opt.InputOffset = [170;50];
opt.OutputOffset = mean(data.y(1:75));
opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;

Оценка передаточной функции с использованием измеренных данных и набора опций оценки opt. Укажите задержки транспортировки от входов к выходу.

np = 3;
nz = 1;
iodelay = [2 5];
sys = tfest(data,np,nz,iodelay,opt);

iodelay определяет задержку ввода-вывода с первого и второго входов на выход как 2 секунды и 5 секунд соответственно.

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Оценка функции передачи с известными и неизвестными задержками передачи

Загрузите данные ответа системы временной области и используйте их для оценки передаточной функции системы. Укажите известные и неизвестные задержки транспорта.

load co2data;
Ts = 0.5;
data = iddata(Output_exp1,Input_exp1,Ts);

data является iddata объект с двумя входными каналами и одним выходным каналами, который имеет частоту дискретизации 0,5 секунды.

Создание набора опций opt. Задайте параметры оценки для метода поиска и смещения ввода и вывода. Также укажите максимальное количество итераций поиска.

opt = tfestOptions('Display','on','SearchMethod','gna');
opt.InputOffset = [170; 50];
opt.OutputOffset = mean(data.y(1:75));
opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;

Укажите неизвестные и известные задержки транспортировки в iodelay, использование 2 для известной задержки в 2 секунды и nan для неизвестной задержки. Оцените передаточную функцию с помощью iodelay и opt.

np = 3;
nz = 1;
iodelay = [2 nan];
sys = tfest(data,np,nz,iodelay,opt);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Оценка передаточной функции с неизвестными ограниченными задержками транспортировки

Создайте модель передаточной функции с ожидаемой структурой числителя и знаменателя и ограничениями задержки.

В этом примере данные эксперимента состоят из двух входов и одного выхода. Обе транспортные задержки неизвестны и имеют одинаковую верхнюю границу. Кроме того, передаточные функции от обоих входов к выходу идентичны по структуре.

init_sys = idtf(NaN(1,2),[1,NaN(1,3)],'IODelay',NaN);
init_sys.Structure(1).IODelay.Free = true;
init_sys.Structure(1).IODelay.Maximum = 7;

init_sys является idtf модель, описывающая структуру передаточной функции от одного входа к выходу. Передаточная функция состоит из одного нуля, трех полюсов и транспортной задержки. Использование NaN указывает неизвестные коэффициенты.

init_sys.Structure(1).IODelay.Free = true указывает на то, что задержка передачи не зафиксирована.

init_sys.Structure(1).IODelay.Maximum = 7 устанавливает верхнюю границу задержки транспортировки равной 7 секундам.

Укажите функцию переноса с обоих входов на выход.

init_sys = [init_sys,init_sys];

Загрузите данные ответа системы временной области и используйте их для оценки передаточной функции. Укажите параметры в tfestOptions набор опций opt.

load co2data;
Ts = 0.5; 
data = iddata(Output_exp1,Input_exp1,Ts);
opt = tfestOptions('Display','on','SearchMethod','gna');
opt.InputOffset = [170;50];
opt.OutputOffset = mean(data.y(1:75));
opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;
sys = tfest(data,init_sys,opt);

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Проанализируйте результат оценки путем сравнения. Создать compareOptions набор опций opt2 и укажите входные и выходные смещения, а затем используйте compare.

opt2 = compareOptions;
opt2.InputOffset = opt.InputOffset;
opt2.OutputOffset = opt.OutputOffset;
compare(data,sys,opt2)

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent data (y1), sys: 66.19%.

Функция передачи оценок, содержащая различные числа полюсов для пар «вход-выход»

В этом примере используются:

Оцените передаточную функцию с несколькими входами и одним выходом, содержащую различное количество полюсов для пар «вход-выход» для данных.

Получение данных частотного отклика.

Например, использовать frd для создания модели данных частотного отклика для следующей системы:

$G = \begin{array}{cccccccccccccccccccc} ^{[} \frac{e-4ss}{^{+}^{2s3} +} \\ {2s2}^{+ 4s} \frac{}{+^{}^{}^{}} \end{array} 5e-0.6s5s4$ + 2s3 + s2 + s]

Для получения данных частотного отклика используются 100 частотные точки от 0,01 рад/с до 100 рад/с.

G = tf({[1 2],[5]},{[1 2 4 5],[1 2 1 1 0]},0,'IODelay',[4 0.6]);
data = frd(G,logspace(-2,2,100));

data является frd объект, содержащий частотную характеристику непрерывного времени для G.

Оценка передаточной функции для data.

 np = [3 4];
 nz = [1 0];
 iodelay = [4 0.6];
 sys = tfest(data,np,nz,iodelay);

np определяет количество полюсов в расчетной передаточной функции. Первый элемент np указывает, что передаточная функция от первого входа к выходу содержит три полюса. Аналогично, второй элемент np указывает, что передаточная функция от второго входа к выходу содержит четыре полюса.

nz указывает количество нулей в расчетной передаточной функции. Первый элемент nz указывает, что передаточная функция от первого входа к выходу содержит один ноль. Аналогично, второй элемент np указывает, что функция переноса со второго входа на выход не содержит нулей.

iodelay определяет задержку передачи от первого входа к выходу как 4 секунды. Задержка передачи от второго входа к выходу определяется как 0,6 секунды.

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

Оценка передаточной функции для нестабильной системы

Оцените передаточную функцию, описывающую нестабильную систему, используя данные частотного отклика.

Использовать idtf для построения модели передаточной функции G следующей системы:

$G = \begin{array}{cccccccccccccccccccc} \frac{[s}{^{+}^{2s3} +} \\ \frac{2s2}{^{+} {4s}^{} +^{} 55s4} \end{array} +$ 2s3 + s2 + s + 1]

G = idtf({[1 2], 5},{[1 2 4 5],[1 2 1 1 1]});

Использовать idfrd для получения модели данных частотного отклика data для G. Укажите точки частоты 100 диапазоне от 0,01 рад/с до 100 рад/с.

data = idfrd(G,logspace(-2,2,100));

data является idfrd объект.

Оценка передаточной функции для data.

np = [3 4];
nz = [1 0];
sys = tfest(data,np,nz);

nz указывает количество нулей в расчетной передаточной функции. Первый элемент nz указывает, что передаточная функция от первого входа к выходу содержит один ноль. Аналогично, второй элемент nz указывает, что функция переноса со второго входа на выход не содержит нулей.

sys является idtf модель, содержащая расчетную передаточную функцию.

pole(sys)

ans = 7×1 complex

  -1.5260 + 0.0000i
  -0.2370 + 1.7946i
  -0.2370 - 1.7946i
  -1.4656 + 0.0000i
  -1.0000 + 0.0000i
   0.2328 + 0.7926i
   0.2328 - 0.7926i

sys является нестабильной системой, как показывает полюсный дисплей.

Оценка передаточной функции с использованием данных частотного отклика высокой модальной плотности

Загрузите данные измерения частотной характеристики высокой плотности. Данные соответствуют нестабильному процессу, поддерживаемому при равновесии с помощью управления с обратной связью.

load HighModalDensityData FRF f

Упаковывать данные как idfrd объект для идентификации и поиска отклика величины Боде.

G = idfrd(permute(FRF,[2 3 1]),f,0,'FrequencyUnit','Hz');
bodemag(G)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line. This object represents G.

Оцените передаточную функцию с 32 полюсами и 32 нулями и сравните отклик величины Боде.

sys = tfest(G,32,32);
bodemag(G, sys)
xlim([0.01,2e3])
legend

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent G, sys.

Получение и применение оценочных начальных условий

Загрузите и постройте график данных.

load iddata1ic z1i
plot(z1i)

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains an object of type line. This object represents z1i. Axes 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents z1i.

Проверьте исходное значение выходных данных y(1).

ystart = z1i.y(1)

ystart = -3.0491

Измеренный выходной сигнал не начинается с 0.

Оценка функции переноса по второму заказу sys и вернуть предполагаемое начальное условие ic.

[sys,ic] = tfest(z1i,2,1);
ic

ic = 
  initialCondition with properties:

     A: [2x2 double]
    X0: [2x1 double]
     C: [0.2957 5.2441]
    Ts: 0

ic является initialCondition объект, инкапсулирующий свободный ответ sys, в форме state-space, к вектору начального состояния в X0.

Моделировать sys использование оценочных данных, но без учета исходных условий. Постройте график смоделированного выходного сигнала с измеренным выходным сигналом.

y_no_ic = sim(sys,z1i);
plot(y_no_ic,z1i)
legend('Model Response','Output Data')

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title y1 contains 2 objects of type line. These objects represent Model Response, Output Data. Axes 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents Output Data.

Измеренные и смоделированные выходные данные не согласуются в начале моделирования.

Включить исходное условие в simOptions набор опций.

opt = simOptions('InitialCondition',ic);
y_ic = sim(sys,z1i,opt);
plot(y_ic,z1i)
legend('Model Response','Output Data')

Моделирование объединяет отклик модели на входной сигнал со свободным откликом на исходное условие. Измеренные и смоделированные результаты теперь лучше согласуются в начале моделирования. Это начальное условие действительно только для оценочных данных. z1i.

Входные аргументы

`data` - Оценочные данные
`iddata` объект | `frd` объект | `idfrd` объект

Оценочные данные, указанные как iddata объект, frd объект или idfrd объект.

Для оценки во временной области data должно быть iddata объект, содержащий значения входного и выходного сигналов.

Модели временных рядов, которые являются моделями, не содержащими измеренных входных данных, не могут быть оценены с помощью tfest. Использовать ar, arx, или armax для моделей временных рядов.

Для оценки частотной области data может быть одним из следующих:

Записанные данные частотной характеристики (frd(Панель инструментов системы управления) или idfrd)
iddata объект со следующими свойствами:
- InputData - преобразование Фурье входного сигнала
- OutputData - преобразование Фурье выходного сигнала
- Domain — 'Frequency'

Данные оценки должны быть равномерно отобраны.

Для многоэкспериментных данных время выборки и поведение интерсимпульса всех экспериментов должны совпадать.

Можно оценить как модели непрерывного времени, так и модели дискретного времени (времени выборки, соответствующего времени выборки data) с использованием данных временной области и данных дискретной временной частотной области. Можно оценить только модели непрерывного времени, используя данные частотной области непрерывного времени.

`np` - Количество полюсов
неотрицательное целое число | матрица

Число полюсов в расчетной передаточной функции, указанное как неотрицательное целое число или матрица.

Для систем, имеющих несколько входов и/или несколько выходов, можно применить либо глобальное значение, либо отдельные значения np к парам «вход-выход» следующим образом:

Одинаковое количество полюсов для каждой пары - Указать np как скаляр.
Индивидуальное количество полюсов для каждой пары - Указать np как матрица _ny-by-nu. _ny - количество выходов, а _nu - количество входов.

Пример см. в разделе Оценка модели передаточной функции путем указания количества полюсов.

`nz` - Количество нулей
неотрицательное целое число | матрица

Число нулей в расчетной передаточной функции, указанное как неотрицательное целое число или матрица.

Для систем, имеющих несколько входов, несколько выходов или и то, и другое, можно применить либо глобальное значение, либо отдельные значения nz к парам «вход-выход» следующим образом:

Одинаковое количество полюсов для каждой пары - Указать nz как скаляр.
Индивидуальное количество полюсов для каждой пары - Указать nz как матрица _ny-by-nu. _ny - количество выходов, а _nu - количество входов.

Для модели непрерывного времени, оцениваемой с использованием данных дискретного времени, установите nz <= np.

Для оценки дискретно-временной модели укажите nz как число нулей числительного многочлена передаточной функции. Например, tfest(data,2,1,'Ts',data.Ts) оценивает передаточную функцию вида $_{} {b1z}^{−} 1 / (_{1}^{+}_{a1z}^{-} 1$ + b2z − 2), в то время какtfest(data,2,2,'Ts',data.Ts) оценки $(_{} {b1z}^{−} 1_{} +^{} b2z − 2_{}^{)/(} 1_{} +^{}$ a1z − 1 + ^b2z − 2). Здесь z-1 является переменной запаздывания Z-преобразования. Дополнительные сведения о функциях передачи дискретного времени см. в разделе Представление дискретного времени. Пример см. в разделе Оценка дискретной функции передачи времени.

`iodelay` - Задержка транспортировки
`[]` (по умолчанию) | неотрицательное целое | матрица

Задержка передачи, указанная как неотрицательное целое число, NaN скаляр или матрица.

Для систем непрерывного времени укажите задержки транспортировки в единице времени, сохраненной в TimeUnit имущество data. Для систем дискретного времени укажите задержки переноса как целые числа, обозначающие задержки, кратные времени выборки. Ts.

Для системы MIMO с выходами _Ny и входами _Nu установите iodelay в массив _Ny-by-Nu. Каждая запись этого массива является числовым значением, которое представляет задержку передачи для соответствующей пары «вход-выход». Также можно задать iodelay к скалярному значению для применения одной и той же задержки ко всем парам «вход-выход».

Указанные значения рассматриваются как фиксированные задержки. Для обозначения неизвестных транспортных задержек укажите NaN в iodelay матрица.

Использовать [] или 0 для указания на отсутствие задержки транспортировки.

Пример см. в разделе Оценка передаточной функции, содержащей известную задержку переноса.

`opt` - Варианты оценки
`n4sidOptions` набор опций

Параметры оценки, указанные как tfestOptions набор опций. Параметры, указанные opt включают:

Цель оценки
Обработка исходных условий
Метод численного поиска, используемый при оценке

Пример см. в разделе Оценка передаточной функции с использованием набора опций оценки.

`init_sys` - Линейная система, конфигурирующая начальную параметризацию `sys`
`idtf` модель | линейная модель | структура

Линейная система, настраивающая начальную параметризацию sys, указано как idtf модель или как структура. Вы получаете init_sys либо путем выполнения оценки с использованием измеренных данных, либо путем прямого построения.

Если init_sys является idtf модель, tfest использует значения параметров init_sys в качестве начального предположения для оценки sys.

Используйте Structure имущество init_sys для конфигурирования начальных значений параметров и ограничений для числителя, знаменателя и задержки переноса. Например:

Задание начального предположения для матрицы A init_sys, комплект init_sys.Structure.Numerator.Value к первоначальному предположению.
Задание ограничений для матрицы B init_sys:
- Набор init_sys.Structure.Numerator.Minimum к минимальным значениям числительного коэффициента.
- Набор init_sys.Structure.Numerator.Maximum к максимальным значениям числительного коэффициента.
- Набор init_sys.Structure.Numerator.Free для указания, какие числительные коэффициенты свободны для оценки.
Пример см. в разделе Оценка передаточной функции с неизвестными ограниченными задержками транспортировки.

Если init_sys не является idtf модель, программное обеспечение сначала преобразует init_sys в передаточную функцию. tfest использует параметры результирующей модели в качестве начального предположения для оценки.

Если не указать opt, и init_sys был получен путем оценки, а не строительства, тогда программное обеспечение использует варианты оценки из init_sys.Report.OptionsUsed.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: sys = tfest(data,np,nz,'Ts',0.1)

`'Ts'` - Время выборки расчетной модели
`0` (непрерывное время) (по умолчанию) | положительный скаляр

Время выборки расчетной модели, указанной как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Ts' и либо 0 или положительный скаляр.

Для моделей непрерывного времени укажите 'Ts' как 0.
Для дискретно-временных моделей укажите 'Ts' как время выборки данных в единицах, сохраненных в TimeUnit собственность. В дискретном случае np и nz см. число корней ^z-1 для числителя и многочлена знаменателя.

Пример см. в разделе Оценка дискретной функции передачи времени.

`'InputDelay'` - Задержки ввода
`0` (по умолчанию) | скаляр | вектор

Входная задержка для каждого входного канала, определяемая как разделенная запятыми пара, состоящая из 'InputDelay' и числовой вектор.

Для моделей непрерывного времени укажите 'InputDelay' в единицах времени, хранящихся в TimeUnit собственность.
Для дискретно-временных моделей укажите 'InputDelay' в целых кратных времени выборки Ts. Например, настройка 'InputDelay' кому 3 определяет задержку в три периода выборки.

Для системы с входами _Nu установите InputDelay к вектору _Nu-by-1. Каждая запись этого вектора является числовым значением, которое представляет входную задержку для соответствующего входного канала.

Чтобы применить одинаковую задержку ко всем каналам, укажите InputDelay как скаляр.

Пример см. в разделе Определение свойств модели расчетной передаточной функции.

`'Feedthrough'` - Проход для функции передачи дискретного времени
`0` (по умолчанию) | `1` | логическая матрица

Проход для дискретно-временных передаточных функций, указанных как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Feedthrough' логический скаляр или логическая матрица _Ny-by-Nu. _Ny - количество выходов, а _Nu - количество входов. Для использования одного и того же канала для всех каналов ввода-вывода укажите Feedthrough как скаляр.

Рассмотрим модель дискретного времени с двумя полюсами и тремя нулями:

$H (^{z} - \frac{1) =^{b0} +^{b1z} - 1^{+}}{b2z -^{2} +^{b3z}}$ − 31 + a1z − 1 + a2z − 2

Если модель имеет прямой проход, b0 является свободным параметром, значение которого оценивается вместе с остальными параметрами модели b1, b2, b3, a1 и a2. Если модель не имеет сквозного соединения, b0 фиксируется как ноль. Пример см. в разделе Оценка функции передачи дискретного времени с помощью канала.

Выходные аргументы

`sys` - Идентифицированная передаточная функция
`idtf` модель

Идентифицированная передаточная функция, возвращенная как idtf объект. Эта модель создается с использованием указанных заказов модели, задержек и опций оценки.

Информация о результатах оценки и используемых опциях хранится в Report свойство модели. Report имеет следующие поля.

Поле отчета Описание

Status

Сводка состояния модели, указывающая, была ли модель создана путем построения или получена путем оценки.

Method

Используется команда оценки.

InitializeMethod

Алгоритм, используемый для инициализации числителя и знаменателя для оценки функций передачи непрерывного времени с использованием данных временной области, возвращаемых как одно из следующих значений:

'iv' - Подход с переменными приборами
'svf' - Подход State Variable Filters
'gpmf' - Обобщенный подход к функциям Пуассона
'n4sid' - Подход к оценке состояния подпространства и космического пространства

Это поле особенно полезно для просмотра алгоритма, используемого при InitializeMethod опция в наборе опций оценки 'all'.

N4Weight

Матрицы взвешивания, используемые на этапе разложения сингулярного значения, когда InitializeMethod является 'n4sid', возвращенное как одно из следующих значений:

'MOESP' - использовать алгоритм MOESP по Верхегену.
'CVA' - Использовать канонический вариативный алгоритм (CVA) Ларимора.
'SSARX' - использовать метод идентификации подпространства, который использует алгоритм на основе оценки ARX для вычисления взвешивания.

Это поле особенно полезно для просмотра матриц взвешивания, используемых при N4Weight опция в наборе опций оценки 'auto'.

N4Horizon

Горизонты прогнозирования вперед и назад, используемые при InitializeMethod является 'n4sid', возвращаемый в виде вектора строки с тремя элементами - [r sy su], где r - максимальный горизонт прогнозирования вперед. sy - количество прошлых выходов, и su - количество прошлых входных данных, которые используются для прогнозов.

InitialCondition

Обработка исходных условий при оценке модели, возвращаемых как одно из следующих значений:

'zero' - Исходные условия были установлены на ноль.
'estimate' - Исходные условия рассматривались как независимые оценочные параметры.
'backcast' - Начальные условия оценивались с использованием наилучшего вписывания наименьших квадратов.

Это поле особенно полезно для просмотра того, как обрабатывались начальные условия при InitialCondition опция в наборе опций оценки 'auto'.

Fit

Количественная оценка оценки, возвращенная как структура. Дополнительные сведения об этих показателях качества см. в разделе Метрики качества функции потери и модели. Структура имеет следующие поля:

Область	Описание
`FitPercent`	Нормализованная среднеквадратическая ошибка (NRMSE) измерения того, насколько хорошо отклик модели соответствует данным оценки, выраженным в процентах `fit` = 100 (1-NRMSE).
`LossFcn`	Значение функции потерь после завершения оценки.
`MSE`	Показатель среднеквадратичной ошибки (MSE) того, насколько хорошо отклик модели соответствует данным оценки.
`FPE`	Ошибка окончательного прогноза для модели.
`AIC`	Показатель качества модели Raw Akaike Information Criteria (AIC).
`AICc`	Небольшой размер выборки, скорректированный AIC.
`nAIC`	Нормализованная AIC.
`BIC`	Байесовские информационные критерии (BIC).

Parameters

Оценочные значения параметров модели.

OptionsUsed

Набор опций, используемый для оценки. Если пользовательские параметры не были настроены, это набор параметров по умолчанию. Посмотрите polyestOptions для получения дополнительной информации.

RandState

Состояние потока случайных чисел в начале оценки. Пустое, [], если рандомизация не использовалась во время оценки. Дополнительные сведения см. в разделе rng.

DataUsed

Атрибуты данных, используемых для оценки, возвращаемые в виде структуры со следующими полями:

Область	Описание
`Name`	Имя набора данных.
`Type`	Тип данных.
`Length`	Количество выборок данных.
`Ts`	Время выборки.
`InterSample`	Поведение ввода между образцами, возвращаемое как одно из следующих значений: `'zoh'` - Удержание нулевого порядка поддерживает кусочно-постоянный входной сигнал между выборками. `'foh'` - Удержание первого порядка поддерживает кусочно-линейный входной сигнал между выборками. `'bl'` - Поведение с ограниченной полосой указывает, что входной сигнал непрерывного времени имеет нулевую мощность выше частоты Найквиста.
`InputOffset`	Смещение удалено из входных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это `[]`.
`OutputOffset`	Смещение удалено из выходных данных временной области во время оценки. Для нелинейных моделей это `[]`.

Termination

Условия завершения итеративного поиска, используемые для минимизации ошибок прогнозирования, возвращены в виде структуры со следующими полями:

Область	Описание
`WhyStop`	Причина прекращения числового поиска.
`Iterations`	Количество итераций поиска, выполненных алгоритмом оценки.
`FirstOrderOptimality`	∞-norm вектора поиска градиента при завершении алгоритма поиска.
`FcnCount`	Число вызовов целевой функции.
`UpdateNorm`	Норма вектора поиска градиента в последней итерации. Опущено, когда метод поиска `'lsqnonlin'` или `'fmincon'`.
`LastImprovement`	Улучшение критерия в последней итерации, выраженное в процентах. Опущено, когда метод поиска `'lsqnonlin'` или `'fmincon'`.
`Algorithm`	Алгоритм, используемый `'lsqnonlin'` или `'fmincon'` способ поиска. Опускается при использовании других методов поиска.

Для методов оценки, которые не требуют оптимизации числового поиска, Termination поле опущено.

Дополнительные сведения об использовании Report, см. Отчет по оценке.

`ic` - Исходные условия
`initialCondition` object | массив объектов `initialCondition` ценности

Предполагаемые начальные условия, возвращенные в виде initialCondition объект или массив объектов initialCondition значения.

Для набора данных одного эксперимента: ic представляет в форме state-space свободный отклик модели передаточной функции (матрицы A и C) на оцененные начальные состояния (_x0).
Для набора данных нескольких экспериментов с экспериментами _Ne, ic - массив объектов длиной _Ne, содержащий один набор initialCondition значения для каждого эксперимента.

Если tfest прибыль ic значения 0 и вы знаете, что у вас есть ненулевые начальные условия, установите 'InitialCondition' опция в tfestOptions кому 'estimate' и передать обновленный набор опций в tfest. Например:

opt = tfestOptions('InitialCondition,'estimate')
[sys,ic] = tfest(data,np,nz,opt)

Дефолт 'auto' установка 'InitialCondition' использует 'zero' способ, когда исходные условия оказывают незначительное влияние на общий процесс минимизации ошибок оценки. Определение 'estimate' гарантирует, что программное обеспечение оценивает значения для ic.

Дополнительные сведения см. в разделе initialCondition. Пример использования этого аргумента см. в разделе Получение и применение предполагаемых начальных условий.

Алгоритмы