Модели процессов

Модели передаточной функции низкого порядка со статическим усилением, постоянной времени и задержкой ввода-вывода

Модели процессов популярны для описания динамики систем во многих отраслях и применяются к различным производственным окружениям. Преимущества этих моделей заключаются в том, что они просты, поддерживают оценку задержки переноса, и коэффициенты модели имеют простую интерпретацию как полюса и нули.

Простая модель процесса SISO имеет коэффициент усиления, постоянную времени и коэффициент усиления.

sys=Kp1+Tp1seTds.

Здесь Kp - пропорциональная составляющая. Tp 1 является постоянной времени реального полюса, и Td является задержкой переноса (потерей времени).

В System Identification Toolbox™, idproc модель предоставляет структуру модели процесса и может представлять модели процесса с тремя полюсами и нулями.

Для получения дополнительной информации смотрите Что такое модель процесса?

Приложения

System IdentificationИдентифицируйте модели динамических систем по измеренным данным

Задачи Live Editor

Estimate Process ModelОцените модель процесса в непрерывном времени для системы с одним входом, одним выходом (SISO) в временном или частотном диапазоне в Live Editor

Функции

расширить все

idprocНепрерывная модель процесса с идентифицируемыми параметрами
procestОцените модель процесса с помощью временных или частотных данных
pemМинимизация ошибки предсказания для уточнения линейных и нелинейных моделей
idparСоздайте параметр для начальных состояний и оценки входного уровня
delayestОцените задержку (время отключения) из данных
initУстановите или рандомизируйте начальные значения параметров
getpvecПолучите параметры модели и соответствующие данные о неопределенности
setpvecИзмените значения параметров модели
getparПолучите атрибуты, такие как значения и границы параметров линейной модели
setparУстановите атрибуты, такие как значения и границы параметров линейной модели
procestOptionsНабор опций для procest

Темы

Основы модели процесса

Что такое модель процесса?

Модель процесса является простой передаточной функцией в непрерывном времени, которая описывает динамику линейной системы с точки зрения статического усиления, временных констант и задержки ввода-вывода.

Данные, поддерживаемые процессными моделями

Используйте регулярно дискретизируемые данные временной и частотной областей и данные частотному частотному диапазону непрерывного времени.

Оценка моделей процесса

Оценка моделей процесса с использованием приложения

Задайте параметры модели и опции оценки для оценки модели процесса.

Идентифицируйте передаточные функции низкого порядка (модели процесса) с помощью Системы идентификации приложения

Идентифицируйте передаточные функции в непрерывном времени из данных SISO с одним входом/одним выходом (SISO) с помощью приложения.

Оценка моделей процесса в командной строке

Оцените модели процесса первого порядка с полностью свободными параметрами и с комбинацией фиксированных и свободных параметров.

Оценка моделей процесса с несколькими входами, мультивыходами

Задайте, оценивать ли ту же передаточную функцию для всех пар вход-выход или другую передаточную функцию для каждой пары.

Установите опции модели процесса

Спецификация структуры модели процесса

Сконфигурируйте структуру модели, задав количество реальных или сложных полюсов, и включать ли в себя нуль, задержку и интегратора.

Структура модели возмущения для моделей процесса

Задайте модель шума.

Определение начальных условий для итерационных алгоритмов оценки

Задайте, как алгоритм обрабатывает начальные условия для оценки параметров модели.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте