Reduce Model Order

Уменьшите сложность линейных инвариантных по времени моделей (LTI) в Live Editor

Описание

Задача Reduce Model Order позволяет вам в интерактивном режиме вычислять приближения высокого порядка моделей с сохранением характеристик модели, важных для вашего приложения. Задача автоматически генерирует MATLAB® код для вашего live скрипта. Дополнительные сведения о задачах Live Editor см. в разделе Добавление интерактивных задач к Live Script.

Работа с моделями более низкого порядка может упростить анализ и систему управления. Более простые модели также легче понять и манипулировать. Можно уменьшить модель объекта управления, чтобы сосредоточиться на релевантной динамике перед разработкой контроллера для объекта управления. Можно также использовать снижение сложности модели, чтобы упростить контроллер полного порядка. Для получения дополнительной информации о снижении сложности модели и том, когда это полезно, смотрите Основы снижения сложности модели.

Чтобы начать, выберите модель для сокращения и метод снижения сложности модели. Для каждого метода задача дает вам управления и графики, которые помогают вам гарантировать, что ваша уменьшенная модель сохраняет динамику, важную для вашего приложения.

  • Balanced Truncation - Вычислите приближение вашей модели более низкого порядка путем удаления состояний с относительно небольшими энергетическими вкладами.

  • Mode Selection - Выбор режимов путем определения интересующей области значений.

  • Pole-Zero Simplification - Исключить отмену или почти отмену пар «полюс-ноль».

Связанные функции

Код снижения сложности модели, который генерирует Reduce Model Order, использует следующие функции.

Reduce Model Order task in Live Editor

Откройте задачу

Чтобы добавить задачу Порядка Reduce Model к live скрипту в РЕДАКТОРА MATLAB:

  • На вкладке Live Editor выберите Task > Reduce Model Order.

  • В код блоке вашего скрипта введите соответствующее ключевое слово, например reduce, balred, или minreal. Выберите Reduce Model Order от предлагаемых команд заканчиваний.

Примеры

Похожие примеры

Параметры

Выберите модель для сокращения. Список доступных моделей включает в себя соответствующие tf, ss, или zpk модели в рабочем пространстве MATLAB. Модель может быть SISO или MIMO, и непрерывной или дискретной.

  • Модели в непрерывном времени не могут иметь временных задержек. Чтобы уменьшить модель в непрерывном времени с задержками времени, сначала используйте pade для аппроксимации временных задержек в качестве динамики модели.

  • Модели в дискретном времени могут иметь задержки времени. Для Balanced Truncation метод сокращения, задача использует absorbDelay преобразовать задержку в полюса в z = 0 перед уменьшением модели.

Примечание

Reduce Model Order принимает, что модуль измерения времени модели (заданная в TimeUnit свойство модели) - секунды. Для Balanced Truncation и Mode Selection методы, если ваша модель не имеет TimeUnit = 'seconds', использование chgTimeUnit для преобразования модели в секунды.

Для каждого метода задача Reduce Model Order дает вам управления и графики, которые помогают вам гарантировать, что ваша уменьшенная модель сохраняет динамику, важную для вашего приложения.

  • Balanced Truncation - Вычислите приближение вашей модели более низкого порядка путем удаления состояний с относительно небольшими энергетическими вкладами. Чтобы использовать этот метод, задайте количество состояний (порядок) в уменьшенной модели. График Ханкеля с сингулярным значением визуализирует относительный энергетический вклад каждого состояния в исходной модели. Задача отбрасывает состояния с меньшей энергией, чем состояние, выбранное на этом графике. Этот метод генерирует код, который использует balred команда.

    Для модели в дискретном времени, которая имеет задержки времени, Reduce Model Order использует absorbDelay преобразовать задержку в полюса в z = 0 перед уменьшением модели путем сбалансированного усечения. Дополнительные состояния отражены на графике отклика и графике сингулярного значения Ханкеля.

  • Mode Selection - Выбор режимов путем определения интересующей области значений. Задача отбрасывает динамику, которая попадает за пределы области, заданной на графике частотной характеристики. Этот метод генерирует код, который использует freqsep команда.

  • Pole-Zero Simplification - Исключить отмену или почти отмену пар «полюс-ноль». Задача отбрасывает пары с нулем полюса, которые отменяются с порогом, заданным параметром Tolerance. Увеличьте допуск, чтобы сбросить больше состояний. Этот метод генерирует код, который использует minreal команда.

Параметры сбалансированного усечения

Задайте количество состояний в модели пониженного порядка. Можно использовать любое значение, которое находится между количеством нестабильных состояний в модели и количеством состояний в исходной модели. Для получения дополнительной информации смотрите Снижение сложности модели Сбалансированного усечения.

Сопоставьте усиление постоянного тока уменьшенной модели с усилением исходной модели. Выберите Preserve DC Gain, когда поведение модели постоянного тока важно в вашем приложении. Очистите параметр, чтобы получить лучшее соответствие более высокого частотного поведения. Для получения дополнительной информации смотрите Снижение сложности модели Сбалансированного усечения.

По умолчанию Reduce Model Order анализирует сингулярные значения Ханкеля на всех частотах. Ограничение этого анализа определенной частотной области значений полезно, когда вы знаете, что модель имеет режимы вне необходимой области к вашему конкретному приложению. Когда вы применяете предел частоты, Reduce Model Order определяет, какие состояния являются состояниями с низкой энергией, чтобы усечь, на основе их энергетического вклада только в заданную частотную область значений.

Чтобы ограничить анализ вкладов состояния в конкретную частотную область значений, проверяйте Frequency range. Затем перетащите вертикальные курсоры на графике отклика, чтобы задать интересующие области значений частоты. Кроме того, введите минимальную и максимальную частоты в текстовых полях. Единица модуля rad/s. Если ваша модель не имеет TimeUnit = 'seconds', использование chgTimeUnit для преобразования модели в секунды.

Reduce Model Order показывает вам сравнение частотных характеристик между исходной и уменьшенной моделями. Можно использовать этот график для мониторинга соответствия между исходной и модели пониженного порядка во время эксперимента со значениями параметров снижения сложности модели. Доступные графики сравнения:

  • Model response - Частотная характеристика исходной и уменьшенной моделей, показанная как диаграмма Боде для моделей SISO и график сингулярного значения для моделей MIMO.

  • Absolute error plot - Сингулярные значения G-Gr, где G является исходной моделью и Gr является текущей уменьшенной моделью. (Для моделей SISO график с сингулярным значением является величиной частотной характеристики.)

  • Relative error plot - Сингулярные значения (G-Gr)/G. Этот график полезен, когда модель имеет очень высокий или очень низкий коэффициент усиления в области, которая важна для вашего приложения. В таких областях абсолютная ошибка может ввести в заблуждение.

Параметры выбора режима

Задайте нижнюю и верхнюю границы частотной области значений, в котором можно сохранить динамику. Можно также использовать вертикальные курсоры на графике отклика, чтобы задать область значений. Reduce Model Order отбрасывает динамику вне заданной области.

Для получения дополнительной информации об этом методе смотрите Снижение сложности модели Mode-Selection.

Reduce Model Order показывает вам сравнение частотных характеристик между исходной и уменьшенной моделями. Можно использовать этот график для мониторинга соответствия между исходной и модели пониженного порядка во время эксперимента со значениями параметров снижения сложности модели. Доступные графики сравнения:

  • Model response - Частотная характеристика исходной и уменьшенной моделей, показанная как диаграмма Боде для моделей SISO и график сингулярного значения для моделей MIMO.

  • Absolute error plot - Сингулярные значения G-Gr, где G является исходной моделью и Gr является текущей уменьшенной моделью. (Для моделей SISO график с сингулярным значением является величиной частотной характеристики.)

  • Relative error plot - Сингулярные значения (G-Gr)/G. Этот график полезен, когда модель имеет очень высокий или очень низкий коэффициент усиления в области, которая важна для вашего приложения. В таких областях абсолютная ошибка может ввести в заблуждение.

Параметры упрощения с нулем полюса

Укажите запас для удаления нулей-полюсов. Пары с нулем полюса, которые отменяются в пределах этого допуска, удаляются из уменьшенной модели. Можно использовать ползунок, чтобы изменить допуск и наблюдать результаты на графике отклика.

Параметры результатов

Reduce Model Order генерирует код, который показывает реакцию исходной и уменьшенной систем на тип графика, который вы задаете. Доступные графики включают:

  • Переходная характеристика

  • Импульсная характеристика

  • Диаграмма Боде

  • График сингулярного значения (сигма)

  • Диаграмма нулей и полюсов

См. также

Функции

Приложения

Введенный в R2019b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте