Входно-выходные данные и их свойства для системы идентификации во временных или частотных диапазонах
Используйте iddata объект, чтобы инкапсулировать входные и выходные данные измерений для системы, которую вы хотите идентифицировать. Функции системы идентификации используют эти измерения для оценки модели. Функции валидации модели используют входные измерения, чтобы предоставить вход для симуляций, и выходные измерения, чтобы сравнить, насколько хорошо предполагаемая реакция модели соответствует исходным данным.
iddata объекты могут содержать один набор измерений или несколько наборов. Каждый набор данных соответствует experiment. Объекты имеют следующие характеристики, которые кодируются в свойствах объекта:
Данные могут находиться в частотном диапазоне или временном интервале. Можно преобразовать объекты из одной области в другой.
Во временном интервале данные могут быть равномерно или неоднородно дискретизированы. Как использовать iddata Однако объект для оценки должен быть равномерно дискретизирован, и входные и выходные данные для каждого эксперимента должны быть записаны в одно и то же время.
Можно задать свойства данных, такие как шаги расчета, время начала, моменты времени, точек выборки и поведение интерсampла.
Можно предоставить метки и комментарии, чтобы дифференцировать и аннотировать компоненты данных, эксперименты и объект в целом.
.
data = iddata(y,u,Ts)iddata объект, содержащий выходной сигнал временной области y и входной сигнал u. Ts задает шаг расчета экспериментальных данных.
Вы можете использовать iddata чтобы создать мультиэксперимент iddata объект путем определения y и u как массивы ячеек. Кроме того, можно создать один эксперимент iddata объекты и использование merge (iddata) объединить объекты в один мультиэксперимент iddata объект. Для получения дополнительной информации о мультиэксперименте iddata объекты, см. раздел «Создание мультиэкспериментных данных в командной строке».
data = iddata(___,Name,Value)Name,Value после любой комбинации входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
В целом любая функция, применимая к системе идентификации данным, применима к iddata объект. Эти функции имеют три общих типа.
Функции, которые оба работают и возвращают iddata объекты позволяют вам манипулировать и обрабатывать iddata объекты.
Использовать fft и ifft для преобразования существующих iddata объекты во временных и частотных диапазонах и из них. Для примера:
datafd = fft(Data); datatd = ifft(Dataf);
Использовать merge (iddata) для слияния iddata объекты в одну iddata объект, содержащий несколько экспериментов. Чтобы извлечь эксперимент из мультиэксперимента iddata объект, использование getexp. Для примера:
data123 = merge(data1,data2,data3); data2 = getexp(data123,2);
Более подробный пример см. в разделах Извлечение и Моделях конкретных сегментов данных.
Используйте функции предварительной обработки, такие как detrend или idfilt для фильтрации данных в iddata объекты и удалить неправильные данные. Для примера:
data_d = detrend(data); data_f = idfilt(data,filter);
Функции, которые выполняют аналитическую обработку на iddata объекты и создание графиков или возврат конкретных параметров или значений позволяют вам анализировать данные и определять входы для оценки.
Функции, которые используют данные в iddata объекты для оценки, моделирования и валидации моделей позволяют вам создавать динамические модели и оценивать, насколько тесно реакция модели соответствует данным валидации.
Следующие списки содержат репрезентативное подмножество функций, с которыми можно использовать iddata объекты.
Создайте iddata объект с использованием данных временной области с одним входом/одним выходом (SISO). Каждый вход и выход содержат 1000 выборки со шаг расчета 0,08 секунд.
load dryer2_data output input; data = iddata(output,input,0.08)
data =
Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.08 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Программа присваивает имя канала по умолчанию 'y1' в первый и только выходной канал. Когда сигнал выхода содержит несколько каналов, программа присваивает имена по умолчанию 'y1','y2',...,'yn'. Точно так же программное обеспечение присваивает имя канала по умолчанию 'u1' к первому и только входному каналу. Для получения дополнительной информации об именовании каналов см. Раздел «Присвоение имен, добавление и удаление каналов данных».
Постройте график данных.
plot(data)
Смежные графики отображают выходные данные и входные данные.
Создайте iddata объект из данного timeseries. Данные timeseries не имеют входного канала.
Загрузите выходной канал набора данных и создайте iddata объект со шаг расчета 0,08 секунд.
load dryer2_data output data = iddata(output,[],0.08)
data =
Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.08 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Постройте график данных.
plot(data)
Можно использовать data для оценки модели timeseries.
Создайте и исследуйте iddata объект из комплексных частотных входно-выходных данных. Преобразуйте объект в временной интервал.
Входные и выходные данные иногда выражаются в виде преобразований Фурье входных-выходных сигналов временной области. Можно инкапсулировать эти данные в частотный диапазон iddata объект.
Загрузите данные, который состоит из комплексных данных о частотном частотном диапазоне ввода-вывода U и Y, вектор частоты W, и шаг расчета Ts.
load demofr1 U Y W Ts
Создайте частотную iddata data_fr объекта.
data_fr = iddata(Y,U,Ts,'Frequency',W)data_fr =
Frequency domain data set with responses at 501 frequencies.
Frequency range: 0 to 31.416 rad/seconds
Sample time: 0.1 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Исследуйте свойства. Частотная iddata объекты включают частотно-специфические свойства, такие как Frequency для вектора частоты и FrequencyUnit для частотных модулей. Напротив, во временной iddata объекты включают зависящие от времени свойства, такие как Tstart и SamplingInstants для данных временной области.
get(data_fr)
ans = struct with fields:
Domain: 'Frequency'
Name: ''
OutputData: [501x1 double]
y: 'Same as OutputData'
OutputName: {'y1'}
OutputUnit: {''}
InputData: [501x1 double]
u: 'Same as InputData'
InputName: {'u1'}
InputUnit: {''}
Period: Inf
InterSample: 'zoh'
Ts: 0.1000
FrequencyUnit: 'rad/TimeUnit'
Frequency: [501x1 double]
TimeUnit: 'seconds'
ExperimentName: 'Exp1'
Notes: {}
UserData: []
Присвойте содержимое свойства частоты переменной F.
F = data_fr.Frequency;
Получите частотные модули данных. Свойство TimeUnit устанавливает модули шага расчета.
frequ = data_fr.FrequencyUnit
frequ = 'rad/TimeUnit'
timeu = data_fr.TimeUnit
timeu = 'seconds'
Преобразование data_fr назад во временной интервал при помощи функции обратного преобразования Фурье ifft.
data_t = ifft(data_fr)
data_t =
Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.1 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
get(data_t)
ans = struct with fields:
Domain: 'Time'
Name: ''
OutputData: [1000x1 double]
y: 'Same as OutputData'
OutputName: {'y1'}
OutputUnit: {''}
InputData: [1000x1 double]
u: 'Same as InputData'
InputName: {'u1'}
InputUnit: {''}
Period: Inf
InterSample: 'zoh'
Ts: 0.1000
Tstart: []
SamplingInstants: []
TimeUnit: 'seconds'
ExperimentName: 'Exp1'
Notes: {}
UserData: []
Просмотр свойств iddata объект. Изменяйте свойства как во время, так и после создания объекта.
Загрузка входных и выходных данных.
load dryer2_data input output
Создайте iddata объект.
data = iddata(output,input,0.08)
data =
Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.08 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Просмотр всех свойств iddata объект.
get(data)
ans = struct with fields:
Domain: 'Time'
Name: ''
OutputData: [1000x1 double]
y: 'Same as OutputData'
OutputName: {'y1'}
OutputUnit: {''}
InputData: [1000x1 double]
u: 'Same as InputData'
InputName: {'u1'}
InputUnit: {''}
Period: Inf
InterSample: 'zoh'
Ts: 0.0800
Tstart: []
SamplingInstants: [1000x0 double]
TimeUnit: 'seconds'
ExperimentName: 'Exp1'
Notes: {}
UserData: []
Можно задать свойства при создании iddata объект, использующий аргументы пары "имя-значение". Создайте iddata объект из тех же входов данных, но измените имя эксперимента с значения по умолчанию на Dryer2.
data = iddata(output,input,0.08,'ExperimentName','Dryer2')
data =
Experiment Dryer2.Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.08 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Изменение значений свойств для существующего iddata объект, используйте запись через точку. Измените свойство шага расчета Ts до 0.05 секунд.
data.Ts = 0.05
data =
Experiment Dryer2.Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.05 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Имена свойства не зависят от регистра. Кроме того, если первые несколько букв однозначно идентифицируют свойство, вам не нужно вводить все имя свойства.
data.exp = "Dryer2 January 2015"data =
Experiment Dryer2 January 2015.Time domain data set with 1000 samples.
Sample time: 0.05 seconds
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Можно использовать data.y как сокращение для data.OutputData для доступа к значениям выхода или используйте data.u как сокращение для data.InputData для доступа к входу значениям.
y_data = data.y; u_data = data.u;