idnlhw/plot

Постройте графики входа и выходной нелинейности и линейных характеристик модели Гаммерштейна-Винера

Описание

пример

plot(model) строит графики входа и выхода нелинейности и линейных откликов модели Гаммерштейна-Винера на графике Гаммерштейна-Винера. В график показаны отклики входа и выхода нелинейности и линейных блоков, которые представляют модель.

plot(model,LineSpec) задает стиль линии.

plot(model1,...,modelN) генерирует график для нескольких моделей.

пример

plot(model1,LineSpec1...,modelN,LineSpecN) задает стиль линии для каждой модели. Вам не нужно задавать стиль линии для всех моделей.

пример

plot(___,Name,Value) задает свойства графика с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими Name,Value аргументы в виде пар. Этот синтаксис может включать любое из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Оцените модель Гаммерштейна-Винера и постройте графики откликов ее входной и выходной нелинейности и линейных блоков.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
plot(model1)

Figure Hammerstein-Wiener Model Plot contains an axes and other objects of type uipanel, uicontrol. The axes contains an object of type line. This object represents model1:sigmoidnet.

Исследуйте различные графики в окне plot, щелкнув один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL - Входная нелинейность, представляющая статическую нелинейность на входе (model.InputNonlinearity ) в LinearBlock.

  • Линейный Блок - графики шага, импульса, Бода и полюса-нули встроенной линейной модели (model.LinearModel ). По умолчанию отображается график шага.

  • yNL - нелинейность вывода, представляющая статическую нелинейность на выходе (model.OutputNonlinearity ) Линейного блока.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g')

Figure Hammerstein-Wiener Model Plot contains an axes and other objects of type uipanel, uicontrol. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent model1:sigmoidnet, model2:unitgain.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,'b-',model2,'g','NumberOfSamples',50,'time',10,'InputRange',[-2 2]);

Figure Hammerstein-Wiener Model Plot contains an axes and other objects of type uipanel, uicontrol. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent model1:sigmoidnet, model2:unitgain.

load iddata3
model1 = nlhw(z3,[4 2 1],'sigmoidnet','deadzone');
model2 = nlhw(z3, [4 2 1],[],'sigmoidnet');
plot(model1,model2,'time',1:500,'freq',{0.01,100},'OutputRange',[0 1000]);

Figure Hammerstein-Wiener Model Plot contains an axes and other objects of type uipanel, uicontrol. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent model1:sigmoidnet, model2:unitgain.

Входные параметры

свернуть все

Предполагаемая модель Гаммерштейна-Винера, заданная как idnlhw объект модели. Использовать nlhw для оценки модели.

Стиль линии, символ маркера и цвет, заданный как вектор символов. LineSpec принимает такие значения, как 'b', 'b+:'. Для получения дополнительной информации смотрите plot страница с описанием в MATLAB® документация.

Типы данных: char

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: plot(model,'NumberofSamples',10) задает использование 10 точек данных для регрессоров входов.

Количество точек данных, используемых для регрессоров входа при оценке нелинейности в индивидууме входа или выходных каналах, заданное в виде положительного целого числа. Это свойство не влияет на графики линейного блока.

Типы данных: double

Минимальное и максимальное значения регрессора для оценки нелинейности в каждом входном канале, заданные в виде положительных целых или [min max] вектор, где минимальное значение меньше максимального значения.

Можно использовать 'uRange' как имя ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Минимальное и максимальное значения регрессора для оценки нелинейности в каждом выходном канале, заданные в виде положительных целых или [min max] вектор, где минимальное значение меньше максимального значения.

Можно использовать 'yRange' как имя ярлыка для этого свойства.

Типы данных: double

Временные выборки, в которых переходные процессы (шаг и импульс) линейного блока idnlhw модель должна быть вычислена, заданная как одно из следующих значений:

  • Положительная скалярная величина - обозначает время окончания для переходных процессов всех моделей. Для примера, 10.

  • Вектор моментов времени - двойной вектор кви-дискретизированных значений обозначает временные выборки, в которых должен быть вычислен переходный процесс. Для примера [0: 0,1: 10].

Это свойство принимает те же значения, что и step команда на модели.

Частоты, на которых можно вычислить ответ Бода, заданные как одно из следующих значений:

  • [Wmin Wmax] область значений - Частотный интервал между Wmin и Wmax (в единицах rad/(model.TimeUnit)) покрыты логарифмически расположенными точками.

  • Вектор неотрицательных значений частоты - Позволяет вычислять бодовую характеристику на этих частотах.

По умолчанию реакция вычисляется на некоторых автоматически выбранных частотах в частотной области значений Найквиста. Частоты выше частоты Найквиста (pi/model.Ts) игнорируются.

Это свойство принимает те же значения, что и bode команда на модели.

Подробнее о

свернуть все

Что такое графиков Гаммерштейна-Винера?

График Гаммерштейна-Винера отображает статические входные и выходные нелинейности и линейные отклики модели Гаммерштейна-Винера.

Изучение графика Гаммерштейна-Винера может помочь вам определить, выбрали ли вы сложную нелинейность для моделирования вашей системы. Например, предположим, что вы используете кусочно-линейную входную нелинейность для оценки вашей модели, но график указывает на поведение насыщения. Можно оценить новую модель, используя вместо этого более простую нелинейность насыщения. Для многомерных систем можно использовать график Гаммерштейна-Винера, чтобы определить, исключить ли нелинейности для конкретных каналов. Если нелинейность для определенного входного или выходного канала не показывает сильного нелинейного поведения, можно оценить новую модель после установки нелинейности в этом канале на единичное усиление.

Вы можете сгенерировать эти графики в приложении System Identification и в командной строке. В окне plot можно просмотреть нелинейности и линейные отклики, щелкнув один из трех блоков, которые представляют модель:

  • uNL (входная нелинейность) - щелкните этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность на входе в Linear Block. График отображений evaluate(M.InputNonlinearity,u) где M является моделью Гаммерштейна-Винера, и u является входом во входной блок нелинейности. Для получения информации о блоках смотрите Структуру моделей Гаммерштейна-Винера.

  • Linear Block - Щелкните этот блок, чтобы просмотреть графики отклика Шаг, импульс, Бод и ноль полюсов встроенной линейной модели (M.LinearModel). По умолчанию отображается шаговый график линейной модели.

  • yNL (выходная нелинейность) - щелкните этот блок, чтобы просмотреть статическую нелинейность на выходе Linear Block. График отображений evaluate(M.OutputNonlinearity,x), где x - выход линейного блока.

Дополнительные сведения о том, как сконфигурировать линейные и нелинейные графики блоков, см. в разделе Настройка графика Гаммерштейна-Винера.

Введенный в R2014a