Документация

Что такое субреференции?

Можно использовать субреференции для создания моделей с подмножествами входных параметров и выходов из существующих многопараметрических моделей. Подреференции также полезны, когда вы хотите сгенерировать графики модели только для определенных каналов, таких как когда вы исследуете модели с несколькими выходами для входных каналов, которые минимально влияют на выход.

Тулбокс поддерживает операции субреференции для idtf, idpoly, idproc, idss, и idfrd объекты модели.

Субреференции не поддерживаются idgrey модели. Если вы хотите проанализировать подмодель, преобразуйте ее в idss сначала смоделировать, а затем подреферентировать I/Os idss модель. Если вам нужно серое представление подмножества операций ввода-вывода, создайте новый idgrey модель, которая использует функцию ODE, возвращающую необходимую динамику ввода-вывода.

В дополнение к подреференции модели для определенных комбинаций измеренных входов и выхода, можно подреферентировать динамические и шумовые модели индивидуально.

Ограничение на поддерживаемые модели

Перенос нелинейных моделей не поддерживается.

Субреференции конкретных измеренных каналов

Используйте следующий общий синтаксис для субреференции конкретных входных и выходных каналов в моделях:

model(outputs,inputs)

В этом синтаксисе outputs и inputs задавать индексы каналов или имена каналов.

Чтобы выбрать все выходные или все входные каналы, используйте двоеточие (:). Чтобы выбрать нет каналов, задайте пустую матрицу ([]). Если вам нужно ссылаться на несколько имен каналов, используйте массив ячеек из векторов символов.

Например, чтобы создать новую модель m2 от m от входов 1 ('power') и 4 ('speed') для вывода номера 3 ('position'), используйте одну из следующих эквивалентных команд:

m2 = m('position',{'power','speed'})

или

m2 = m(3,[1 4])

Для модели с одним выходом можно использовать следующий синтаксис, чтобы подчинить конкретные входные каналы без неоднозначности:

m3 = m(inputs)

Точно так же для модели с одним входом можно использовать следующий синтаксис для субреференции конкретных выходных каналов:

m4 = m(outputs)

Разделение измеренных и шумовых компонентов моделей

Для линейных моделей общее описание символической модели задается:

G является оператором, который принимает измеренные входы u к выходам и захватывает динамику системы.

H является оператором, который описывает свойства аддитивного выходного нарушения порядка и принимает гипотетические (неизмеренные) входы источника шума к выходам. H представляет модель шума. Когда вы задаете, чтобы оценить модель шума, полученная модель включает один канал шума e на входе для каждого выхода в вашей системе.

Таким образом, линейные, параметрические модели представляют отношения вход-выход для двух видов каналов входа: измеренных входов и (не измеренных) входов шума. Например, рассмотрим модель ARX, заданную одним из следующих уравнений:

или

В этом случае динамическая модель является отношением между измеренным входом u и выходом y, $$G=\raisebox{1ex}{$B(q)$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$A(q)$}\right.$$. Шумовая модель является вкладом входного шума e в выход y, заданный как$$H=\raisebox{1ex}{$1$}\!\left/ \!\raisebox{-1ex}{$A(q)$}\right.$$.

Предположим, что модель m содержит как динамическую модель G, так и шумовую модель H. Чтобы создать новую модель, которая имеет только G и не имеет шумового вклада, просто установите ее NoiseVariance значение свойства до нуля.

Чтобы создать новую модель путем субреференции H из-за неизмеренных входов, используйте следующий синтаксис:

m_H = m(:,[])

Эта операция создает модель timeseries из m игнорируя измеренный вход.

Ковариационная матрица e задается свойством модели NoiseVariance, которая является матрицей $$\Lambda$$:

Ковариационная матрица e связана с v следующим образом:

где v - белый шум с тождествами ковариации матрицей, представляющей независимые источники шума с модулем отклонений.