polydata

Доступ к полиномиальным коэффициентам и неопределенностям идентифицированной модели

Синтаксис

[A,B,C,D,F] = polydata(sys) [A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys) [___] = polydata(sys,J1,...,JN) [___] = polydata(___,'cell')

Описание

[A,B,C,D,F] = polydata(sys) возвращает коэффициенты полиномов A, B, C, D, и F которые описывают идентифицированную модель sys. Полиномы описывают idpoly представление sys следующим образом.

Для дискретных sys:
$A (q^{- 1}) y (t) = \frac{B (q^{- 1})}{F (q^{- 1})} u (t - n k) + \frac{C (q^{- 1})}{D (q^{- 1})} e (t) .$
u (t) являются входами в sys. y (t) являются выходами. e (t) является белым шумовым нарушением порядка.
Для непрерывных sys:
$A (s) Y (s) = \frac{B (s)}{F (s)} U (s) e^{- τ s} + \frac{C (s)}{D (s)} E (s) .$
U (s) являются преобразованными входами Лапласа в sys. Y (s) являются преобразованными выходами Лапласа. E (s) является преобразованием Лапласа белого шумового нарушения порядка.

Если sys является идентифицированной моделью, которая не является idpoly модель, polydata преобразует sys на idpoly форма для извлечения полиномиальных коэффициентов.

[A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys) также возвращает неопределенности dA, dB, dC, dD, и dF каждого из соответствующих полиномиальных коэффициентов sys.

[___] = polydata(sys,J1,...,JN) возвращает полиномиальные коэффициенты для J1,...,JN запись в массиве sys идентифицированных моделей.

[___] = polydata(___,'cell') возвращает все полиномы как массивы ячеек двойных векторов, независимо от входных и выходных размерностей sys.

Входные параметры

`sys`	Идентифицированная модель или массив идентифицированных моделей. `sys` может быть непрерывным или дискретным. `sys` может быть SISO или MIMO.
`J1,...,JN`	Индексы, выбирающие конкретную модель из N-мерного массива `sys` идентифицированных моделей.

Выходные аргументы

A,B,C,D,F

Полиномиальные коэффициенты idpoly представление sys.

Если sys является SISO модели, каждый из A, B, C, D, и F является вектор-строка. Длина каждого вектора-строки является порядком соответствующего полинома.
- Для дискретных sysкоэффициенты упорядочены в возрастающих степенях q^–1. Для примера, B = [1 -4 9] означает, что B (q^–1) = 1 - 4 <reservedrangesplaceholder0>^–1 + 9 q^–2.
- Для непрерывных sysкоэффициенты упорядочены в нисходящих степенях s. Для примера, B = [1 -4 9] означает, что B (s ) = s² – 4 s + 9.
Если sys является моделью MIMO, каждая из A, B, C, D, и F - массив ячеек. Размерности массивов ячеек определяются входной и выходной размерностями sys следующим образом:
- A - _Ny -by- Ny массив ячеек
- B, F - _Ny -by- Nu массив ячеек
- C, D - _Ny массив ячеек -by-1
_Ny - количество выходов sys, и _Nu количество входов.

Каждая запись в массиве ячеек является вектором-строкой, который содержит коэффициенты соответствующего полинома. Полиномиальные коэффициенты упорядочены так же, как и в случае SISO.

dA,dB,dC,dD,dF

Неопределенности в оцененных полиномиальных коэффициентах sys.

dA, dB, dC, dD, и dF Векторы-строки или массивы ячеек, размерности которых точно соответствуют соответствующим A, B, C, D, и F выходы.

Каждая запись в dA, dB, dC, dD, и dF задает стандартное отклонение соответствующего оценочного коэффициента. Для примера, dA{1,1}(2) задает стандартное отклонение расчетного коэффициента, возвращенного в A{1,1}(2).

Примеры

свернуть все

Извлечение полиномиальных коэффициентов и неопределенностей из идентифицированной модели

Этот пример использует:

Открыть Live Script

Загрузите данные системы и оцените модель с 2 входами, 2 выходами.

load iddata1 z1
load iddata2 z2
data = [z1 z2(1:300)];

nk = [1 1; 1 0];
na = [2 2; 1 3];
nb = [2 3; 1 4];
nc = [2;3];
nd = [1;2];
nf = [2 2;2 1];

sys = polyest(data,[na nb nc nd nf nk]);

Данные загружены в z1 и z2 является дискретным временем iddata со шаг расчета 0,1 с. Поэтому sys является дискретным временем с двумя входами и двумя выходами idpoly модель формы:

$A (q^{- 1}) y (t) = \frac{B (q^{- 1})}{F (q^{- 1})} u (t - n k) + \frac{C (q^{- 1})}{D (q^{- 1})} e (t)$

Входы для polyest установите порядок каждого полинома в sys.

Доступ к оцененным полиномиальным коэффициентам sys и неопределенности в этих коэффициентах.

[A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = polydata(sys);

Выходные выходы A, B, C, D, и F являются массивами ячеек векторов коэффициентов. Размерности массивов ячеек определяются входной и выходной размерностями sys. Для примера, A массив ячеек 2 на 2, поскольку sys имеет два входа и два выхода. Каждая запись в A - вектор-строка, содержащая идентифицированные полиномиальные коэффициенты. Например, исследуйте второй диагональный элемент в A.

A{2,2}

ans = 1×4

    1.0000   -0.8825   -0.2030    0.4364

Для дискретных sys, коэффициенты расположены в порядке увеличения степеней $q^{- 1}$ . Поэтому A{2,2} соответствует полиному $1 - 0.8682 q^{- 1} - 0.2244 q^{- 2} + 0.4467 q^{- 3} .$

Размерности dA соответствовать тем из A. Каждая запись в dA задает стандартное отклонение соответствующего оцененного полиномиального коэффициента в A. Например, исследуйте неопределенности второго диагонального элемента в A.

dA{2,2}

ans = 1×4

         0    0.2849    0.4269    0.2056

Коэффициент вывода A{2,2} фиксируется на 1и поэтому не имеет никакой неопределенности. Оставшиеся записи в dA{2,2} являются неопределенностями в $q^{- 1}$ , $q^{- 2}$ , и $q^{- 3}$ коэффициенты, соответственно.

См. также

Представлено до R2006a

Документация