Оценка моделей Гаммерштейна-Винера, инициализированных с использованием линейных моделей OE

Этот пример показывает, как оценить модели Гаммерштейна-Винера с помощью линейных моделей OE.

Загрузите данные оценки.

load throttledata.mat

Эта команда загружает объект данных ThrottleData в рабочую область. Объект содержит входную и выходную выборки, собранные из дроссельной системы двигателя, отобранные со скоростью 100Hz.

Двигатель постоянного тока управляет углом открытия дроссельного клапана в дроссельной системе. Шаговый сигнал (в вольтах) управляет двигателем постоянного тока. Выходным выходом является угловое положение (в степенях) клапана.

Постройте график данных для просмотра и анализа характеристик данных.

plot(ThrottleData)

В нормальной рабочей области значений 15-90 степеней входная и выходная переменные имеют линейную зависимость. Вы используете линейную модель низкого порядка, чтобы смоделировать эту связь.

В дроссельной системе жёсткого упора ограничивает положение клапана 90 степени, и пружина приводит клапан в 15 степени, когда двигатель постоянного тока повернут. Эти физические компоненты вводят нелинейности, которые линейная модель не может захватить.

Оцените модель Гаммерштейна-Винера, чтобы смоделировать линейное поведение этой системы с одним входом с одним выходом в нормальной рабочей области значений.

% Detrend the data because linear models cannot capture offsets.
Tr = getTrend(ThrottleData); 
Tr.OutputOffset = 15;
DetrendedData = detrend(ThrottleData,Tr);

% Estimate a linear OE model with na=2, nb=1, nk=1.
opt = oeOptions('Focus','simulation');
LinearModel = oe(DetrendedData,[2 1 1],opt);

Сравните моделируемый ответ модели с данными оценки.

compare(DetrendedData, LinearModel)

Линейная модель захватывает поведение подъема и осаждения в линейной рабочей области значений, но не учитывает насыщение выхода при 90 степенях.

Оцените модель Гаммерштейна-Винера, чтобы смоделировать насыщенность выхода.

NonlinearModel = nlhw(ThrottleData, LinearModel, [], 'saturation');

Программа использует порядки и задержку линейной модели для порядков нелинейной модели. В сложение программа использует полиномы B и F линейной передаточной функции.

Сравните нелинейную модель с данными.

compare(ThrottleData, NonlinearModel)

Похожие темы

• Что такое модели Гаммерштейна-Винера?
• Идентификация моделей Гаммерштейна-Винера
• Оценка моделей Гаммерштейна-Винера в командной строке