Из объектов линейной модели можно извлечь следующие числовые данные:
Коэффициенты и неопределенность
Например, извлечь матрицы состояния-пространства (A, B, C, D и K) для моделей пространства состояний или многочленов (A, B, C, D и F) для полиномиальных моделей.
При оценке данных неопределенности модели эта информация сохраняется в модели в виде ковариационной матрицы параметров. Вы можете получить ковариационную матрицу (в ее необработанной или факторизованной форме) с помощью getcov команда. Ковариационная матрица представляет неопределенности в оценках параметров и используется для вычисления:
Доверительные границы на выходных графиках модели, графиках Боде, остаточных графиках и графиках полюсов-нулей
Стандартное отклонение в отдельных значениях параметров. Например, одно стандартное отклонение в оценочном значении A полином в модели ARX, возвращаемый polydata и отображается с помощью present команда.
В следующей таблице представлены команды извлечения коэффициентов модели и неопределенности.
Команды для извлечения коэффициентов модели и данных неопределенности
| Команда | Описание | Синтаксис |
|---|---|---|
freqresp | Извлекает частотно-ответные данные (H) и соответствующей ковариации (CovH) из любой линейной идентифицированной модели. | [H,w,CovH] = freqresp(m) |
polydata | Извлекает многочлены (например, A) из любой линейной идентифицированной модели. Многочленовые неопределенности (такие как dA) возвращаются только для idpoly модели. | [A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = ...
polydata(m) |
idssdata | Извлекает матрицы состояния-пространства (например, A) из любой линейной идентифицированной модели. Неопределенности матрицы (например, dA) возвращаются только для idss модели. | [A,B,C,D,K,X0,...
dA,dB,dC,dD,dK,dX0] = ...
idssdata(m) |
tfdata | Извлекает многочлены числителя и знаменателя (Num, Den) и их неопределенности (dnum, dden) из любой линейной идентифицированной модели. | [Num,Den,Ts,dNum,dDen] = ...
tfdata(m) |
zpkdata | Извлечение нулей, полюсов и коэффициентов усиления (Z, P, K) и их ковариации (covZ, covP, covK) из любой линейной идентифицированной модели. | [Z,P,K,Ts,covZ,covP,covK] = ...
zpkdata(m) |
getpvec | Получение списка параметров модели и их неопределенностей. Для доступа к атрибутам параметров, таким как значения, свободный статус, границы или метки, используйте getpar. | pvec = getpvec(m) |
getcov | Получение информации о ковариации параметров | cov_data = getcov(m) |
Также можно извлечь числовые данные модели с помощью точечной нотации для доступа к свойствам модели. Например, m.A отображает коэффициенты многочлена A из модели m. Кроме того, можно использовать get , следующим образом: get(m,'A').
Совет
Для просмотра списка свойств модели введите get(model).
Динамические и шумовые модели
Для линейных моделей общее описание символической модели задается следующим образом:
+ Хэ
G - оператор, который принимает измеренные входы u к выходам и фиксирует динамику системы, также называемую измеряемой моделью. H - оператор, который описывает свойства аддитивного выходного возмущения и принимает гипотетические (неизмеренные) входы источника шума e на выходы, также называемые моделью шума. При оценке шумовой модели панель инструментов включает один шумовой канал e для каждого выхода в системе.
Можно работать с извлеченными данными модели так же, как и с любыми другими векторами MATLAB ®, матрицами и массивами ячеек. Можно также передать эти числовые значения командам Toolbox™ системы управления, например, или блокам Simulink ®.