Вложенные ссылки можно использовать для создания моделей с подмножествами входных и выходных данных существующих моделей с несколькими переменными. Вложенные ссылки также полезны, когда требуется создать графики модели только для определенных каналов, например, при изучении моделей с несколькими выходами для входных каналов, которые оказывают минимальное влияние на выходные данные.
Панель инструментов поддерживает операции субпривязки для idtf, idpoly, idproc, idss, и idfrd объекты модели.
Вложенные ссылки не поддерживаются для idgrey модели. Если требуется проанализировать подмодель, преобразуйте ее в idss сначала модель, а затем субпривязка ввода-вывода idss модель. Если требуется серое представление подмножества операций ввода-вывода, создайте новое idgrey модель, использующая функцию ОДУ, возвращающую требуемую динамику ввода-вывода.
В дополнение к субпривязке модели для определенных комбинаций измеряемых входных и выходных данных можно использовать динамические и шумовые модели субпривязок по отдельности.
Вложенные ссылки на нелинейные модели не поддерживаются.
Используйте следующий общий синтаксис для подчиненных входных и выходных каналов в моделях:
model(outputs,inputs)
В этом синтаксисе outputs и inputs укажите индексы каналов или имена каналов.
Чтобы выбрать все выходные или все входные каналы, используйте двоеточие (:). Чтобы не выбирать каналы, укажите пустую матрицу ([]). Если необходимо ссылаться на несколько имен каналов, используйте массив ячеек символьных векторов.
Например, для создания новой модели m2 от m от вводов 1 ('power') и 4 ('speed') для вывода номера 3 ('position'), используйте одну из следующих эквивалентных команд:
m2 = m('position',{'power','speed'})
или
m2 = m(3,[1 4])
Для модели с одним выходом можно использовать следующий синтаксис, чтобы подчинить определенные входные каналы без неоднозначности:
m3 = m(inputs)
Аналогично, для модели с одним входом можно использовать следующий синтаксис для определенных каналов вывода субпривязок:
m4 = m(outputs)
Для линейных моделей общее описание символической модели задается следующим образом:
+ Хэ
G - это оператор, который принимает измеренные входы u к выходам и фиксирует динамику системы.
H - оператор, который описывает свойства аддитивного выходного возмущения и принимает гипотетические (неизмеренные) входы источника шума на выходы. H представляет модель шума. При определении оценки шумовой модели результирующая модель включает один шумовой канал e на входе для каждого выхода в системе.
Таким образом, линейные параметрические модели представляют зависимости «вход-выход» для двух видов входных каналов: измеренных входов и (неизмеренных) входов шума. Например, рассмотрим модель ARX, заданную одним из следующих уравнений:
− nk) + e (t)
или
1A (q) e (t)
В этом случае динамическая модель представляет собой зависимость между измеренным входом u и выходом y, A (q). Шумовая модель представляет собой вклад входного шума e в выходной сигнал y, = 1A (q).
Предположим, что модель m содержит как динамическую модель G, так и шумовую модель H. Чтобы создать новую модель, которая имеет только G и не имеет вклада шума, просто установите ее NoiseVariance значение свойства равно нулю.
Чтобы создать новую модель с помощью субпривязки H из-за неизмеренных входных данных, используйте следующий синтаксис:
m_H = m(:,[])
Эта операция создает модель временных рядов из m игнорированием измеренного входного сигнала.
Ковариационная матрица e задается свойством модели NoiseVariance, которая является матрицей :
LLT
Ковариационная матрица e связана с v следующим образом:
Lv
где v - белый шум с единичной ковариационной матрицей, представляющей независимые источники шума с единичными дисперсиями.