Поддерживаемые модели непрерывного и дискретного времени

Для линейных и нелинейных ОДУ (модели серого ящика) можно задать любое обыкновенное дифференциальное или разностное уравнение, чтобы представлять вашу модель непрерывного времени или дискретного времени в форме пространства состояний, соответственно. В линейном случае поддерживаются данные как во временной, так и в частотной областях. В нелинейном случае поддерживаются только данные временной области.

Для моделей черного ящика в следующих таблицах суммируются поддерживаемые модели непрерывного времени и дискретного времени.

Поддерживаемые модели непрерывного времени

Тип моделиОписание
Модели передаточных функцийОцените модели передаточной функции в непрерывном времени непосредственно используя tfest из любого из временного и частотного диапазона.
Если вы оценили модель передаточной функции в дискретном времени из данных временной области, то используйте d2c преобразовать его в модель непрерывного времени.
Низкоупорядоченные передаточные функции (модели процессов)Оцените модели процесса низкого порядка для до трех свободных полюсов от данных временной или частотной области.
Линейные полиномиальные модели ввода-выводаЧтобы получить линейную, непрерывную модель произвольной структуры из данных временной области, можно оценить модель дискретного времени, а затем использовать d2c преобразовать его в модель непрерывного времени.
Можно оценить только полиномиальные модели Выхода Ошибки структуры, используя данные о частотном диапазоне в непрерывном времени.. Другие структуры, которые включают модели шума, такие как Box-Jenkins (BJ) и ARMAX, не поддерживаются для данных частотного диапазона.
Модели в пространстве состоянийОцените модели пространства состояний в непрерывном времени непосредственно с помощью команд оценки от любого временного и частотного диапазона.
Если вы оценили модель пространства состояний в дискретном времени из данных временной области, то используйте d2c преобразовать его в модель непрерывного времени.
Модели линейных ОДУ (серый ящик)Если MATLAB® файл возвращает матрицы модели в непрерывном времени, затем оценивает коэффициенты обыкновенного дифференциального уравнения (ОДУ), используя данные временной или частотной области.
Нелинейные модели ОДУ (серый ящик)Если файл MATLAB возвращает выходные значения в непрерывном времени и производные от состояния, оцените произвольные дифференциальные уравнения (ОДУ) из данных временной области.

Поддерживаемые модели в дискретном времени

Тип моделиОписание
Линейные полиномиальные модели ввода-выводаОцените линейные параметрические модели произвольного порядка из данных временной или частотной области.
Чтобы получить модель в дискретном времени, шаг расчета данных должно быть установлено на (ненулевое) значение, которое вы использовали для выборки в вашем эксперименте.

Идентификация нелинейной модели

Оценка только из данных временной области.
Модели линейных ОДУ (серый ящик)Если файл MATLAB возвращает матрицы модели в дискретном времени, то оцените коэффициенты обыкновенного разностного уравнения из данных временной области или частотного частотного диапазона дискретного времени.
Нелинейные модели ОДУ (серый ящик)Если файл MATLAB возвращает значения выхода и обновления состояния в дискретном времени, оцените обыкновенные разностные уравнения из данных временной области.
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте