modalsd

Сгенерируйте диаграмму стабилизации для модального анализа

свернуть все на странице

Синтаксис

modalsd(frf,f,fs)
modalsd(frf,f,fs,Name,Value)
fn = modalsd(___)

Описание

modalsd(frf,f,fs) генерирует диаграмму стабилизации в текущей фигуре. modalsd оценивает собственные частоты и коэффициенты затухания от 1 до 50 режимов и генерирует схему с помощью алгоритма комплексной экпоненты наименьших квадратов (LSCE). fs частота дискретизации. Частота, f, вектор со многими элементами, равными количеству строк функции частотной характеристики, frf. Можно использовать эту схему, чтобы дифференцироваться между вычислительными и физическими режимами.

пример

modalsd(frf,f,fs,Name,Value) задает аргументы пары "имя-значение" использования опций.

fn = modalsd(___) возвращает массив ячеек собственных частот, fn, идентифицированный как являющийся устойчивым между последовательными порядками модели. i th элемент содержит вектор длины-i из собственных частот устойчивых полюсов. Полюса, которые не устойчивы, возвращены как NaNs. Этот синтаксис принимает любую комбинацию входных параметров от предыдущих синтаксисов.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Вычислите функцию частотной характеристики для two-input/two-output системы, взволнованной случайным шумом.

Загрузите файл данных. Вычислите функцию частотной характеристики с помощью окна Hann с 5000 выборками и 50%-го перекрытия между смежными сегментами данных. Укажите, что выходные измерения являются смещениями.

load modaldata
winlen = 5000;

[frf,f] = modalfrf(Xrand,Yrand,fs,hann(winlen),0.5*winlen,'Sensor','dis');

Сгенерируйте диаграмму стабилизации, чтобы идентифицировать до 20 физических режимов.

modalsd(frf,f,fs,'MaxModes',20)

Figure contains an axes object. The axes object with title Stabilization Diagram contains 4 objects of type line. These objects represent Stable in frequency, Stable in frequency and damping, Not stable in frequency, Averaged response function.

Повторите расчет, но теперь сожмите критерии устойчивости. Классифицируйте данный полюс, столь же устойчивый в частоте, если ее собственная частота изменяется меньше чем на 0,01% как увеличения порядка модели. Классифицируйте данный полюс, столь же устойчивый в затухании, если оценка коэффициента затухания изменяется меньше чем на 0,2% как увеличения порядка модели.

modalsd(frf,f,fs,'MaxModes',20,'SCriteria',[1e-4 0.002])

Figure contains an axes object. The axes object with title Stabilization Diagram contains 4 objects of type line. These objects represent Stable in frequency, Stable in frequency and damping, Not stable in frequency, Averaged response function.

Ограничьте частотный диапазон между 0 и 500 Гц. Ослабьте критерии стабильности к 0,5% для частоты и 10% для затухания.

modalsd(frf,f,fs,'MaxModes',20,'SCriteria',[5e-3 0.1],'FreqRange',[0 500])

Figure contains an axes object. The axes object with title Stabilization Diagram contains 4 objects of type line. These objects represent Stable in frequency, Stable in frequency and damping, Not stable in frequency, Averaged response function.

Повторите расчет с помощью алгоритма рациональной функции наименьших квадратов. Ограничьте частотный диапазон от 100 Гц до 350 Гц и идентифицируйте до 10 физических режимов.

modalsd(frf,f,fs,'MaxModes',10,'FreqRange',[100 350],'FitMethod','lsrf')

Figure contains an axes object. The axes object with title Stabilization Diagram contains 4 objects of type line. These objects represent Stable in frequency, Stable in frequency and damping, Not stable in frequency, Averaged response function.

Входные параметры

свернуть все

Функция частотной характеристики в виде вектора, матрицы или трехмерного массива. frf имеет размер p-by-m-by-n, где p является количеством интервалов частоты, m является количеством сигналов ответа, и n является количеством сигналов возбуждения, используемых, чтобы оценить передаточную функцию.

Пример: tfestimate(randn(1,1000),sin(2*pi*(1:1000)/4)+randn(1,1000)/10) аппроксимирует частотную характеристику генератора.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Частоты в виде вектора. Число элементов f должен равняться количеству строк frf.

Типы данных: single | double

Частота дискретизации данных об измерении в виде положительной скалярной величины описывается в герц.

Типы данных: single | double

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'MaxModes',20,'FreqRange',[0 500] вычисляет до 20 физических режимов и ограничивает частотный диапазон между 0 и 500 Гц.

Алгоритм подбора в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FitMethod' и 'lsce' или 'lsrf'.

Частотный диапазон в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FreqRange' и двухэлементный вектор из увеличения, положительные значения, содержавшие в области значений, задан в f.

Типы данных: single | double

Максимальное количество режимов в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MaxModes' и положительное целое число.

Типы данных: single | double

Критерии, чтобы задать устойчивые собственные частоты и коэффициенты затухания между последовательными степенями свободы модели в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'SCriteria' и двухэлементный вектор из положительных значений. 'SCriteria' содержит максимальные дробные различия между полюсами, которые будут классифицированы как устойчивый. Первый элемент вектора применяется к собственным частотам. Второй элемент применяется к коэффициентам затухания.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Собственные частоты, идентифицированные столь же устойчивый, возвратились как матрица. Первые элементы i i th строка содержат собственные частоты. Полюса, которые являются нефизическими или не устойчивыми в частоте, возвращены как NaNs.

Ссылки

[1] Брандт, Андерс. Шум и анализ вибрации: анализ сигнала и экспериментальные процедуры. Чичестер, Великобритания: John Wiley & Sons, 2011.

[2] Ozdemir, Ахмет Арда и Суэт Гумассой. "Оценка Передаточной функции System Identification Toolbox™ через Подбор кривой Вектора". Продолжения 20-го Мирового Конгресса Международной федерации Автоматического управления, Тулузы, Франция, июль 2017.

[3] Vold, Håvard, Джон Кроули и Г. Томас Роклин. “Новые Способы Оценить Функции Частотной характеристики”. Звук и Вибрация. Издание 18, ноябрь 1984, стр 34–38.

Смотрите также

| | (System Identification Toolbox)

Введенный в R2017a

Документация Signal Processing Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте