Reduce Model Order

Уменьшайте сложность моделей линейного независимого от времени (LTI) в Live Editor

Описание

Уменьшать задача Порядка Модели позволяет вам в интерактивном режиме вычислить приближения уменьшаемого порядка старших моделей при сохранении характеристик модели, которые важны для приложения. Задача автоматически генерирует MATLAB® код для вашего live скрипта. Для получения дополнительной информации о задачах Live Editor обычно, смотрите, Добавляют Интерактивные Задачи к Live Script.

Работа с моделями более низкоуровневыми может упростить анализ и систему управления. Более простые модели также легче изучить и управлять. Можно уменьшать модель объекта управления, чтобы фокусироваться на соответствующей динамике прежде, чем спроектировать контроллер для объекта. Можно также использовать снижение сложности модели, чтобы упростить контроллер полного порядка. Для получения дополнительной информации о снижении сложности модели и когда это будет полезно, смотрите Основы Снижения сложности модели.

Чтобы начать, выберите модель, чтобы уменьшать и метод снижения сложности модели. Для каждого метода задача дает, вы управляете и графики, которые помогают вам гарантировать, что ваша упрощенная модель сохраняет движущие силы, которые важны для вашего приложения.

  • Balanced Truncation — Вычислите приближение более низкоуровневое своей модели путем удаления состояний с относительно маленькими энергетическими вкладами.

  • Mode Selection — Выберите режимы путем определения частотного диапазона интереса.

  • Pole-Zero Simplification — Устраните отмену или почти отмену нулевых полюсом пар.

Связанные функции

Код снижения сложности модели, которые Уменьшают Порядок Модели, генерирует, использует следующие функции.

Reduce Model Order task in Live Editor

Откройте задачу

Добавить Уменьшать задачу Порядка Модели в live скрипт в редакторе MATLAB:

  • На вкладке Live Editor выберите Task> Reduce Model Order.

  • В блоке кода в вашем скрипте введите соответствующее ключевое слово, такое как reduce, balred, или minreal. Выберите Reduce Model Order от предложенных завершений команды.

Примеры

Связанные примеры

Параметры

Выберите модель, чтобы уменьшать. Список доступных моделей включает соответствующий tf, ss, или zpk модели в рабочем пространстве MATLAB. Моделью может быть SISO или MIMO, и непрерывный или дискретный.

  • Модели непрерывного времени не могут иметь задержек. Чтобы уменьшать модель непрерывного времени с задержками, сначала используйте pade аппроксимировать задержки как динамику модели.

  • Модели дискретного времени могут иметь задержки. Для Balanced Truncation метод сокращения, использование задачи absorbDelay преобразовывать задержку в полюса в z = 0 прежде, чем уменьшать модель.

Примечание

Уменьшайте Порядок Модели, принимает, что единица измерения времени модели (задал в TimeUnit свойство модели), секунды. Для Balanced Truncation и Mode Selection методы, если ваша модель не имеет TimeUnit = 'seconds'Использование chgTimeUnit преобразовывать модель в секунды.

Для каждого метода Уменьшать задача Порядка Модели дает, вы управляете и графики, которые помогают вам гарантировать, что ваша упрощенная модель сохраняет движущие силы, которые важны для вашего приложения.

  • Balanced Truncation — Вычислите приближение более низкоуровневое своей модели путем удаления состояний с относительно маленькими энергетическими вкладами. Чтобы использовать этот метод, задайте количество состояний (порядок) в упрощенной модели. График сингулярного значения Ганкеля визуализирует относительный энергетический вклад каждого состояния в исходной модели. Задача отбрасывает состояния с более низкой энергией, чем состояние, которое вы выбираете в этом графике. Этот метод генерирует код, который использует balred команда.

    Для модели дискретного времени, которая имеет задержки, Уменьшайте использование Порядка Модели absorbDelay преобразовывать задержку в полюса в z = 0 прежде, чем уменьшать модель сбалансированным усечением. Дополнительные состояния отражаются в графике отклика и графике сингулярного значения Ганкеля.

  • Mode Selection — Выберите режимы путем определения частотного диапазона интереса. Задача отбрасывает движущие силы, которые выходят за пределы области, которую вы задаете на графике частотной характеристики. Этот метод генерирует код, который использует freqsep команда.

  • Pole-Zero Simplification — Устраните отмену или почти отмену нулевых полюсом пар. Задача отбрасывает нулевые полюсом пары, которые отменяют с порогом, заданным параметром Tolerance. Увеличьте допуск, чтобы отбросить больше состояний. Этот метод генерирует код, который использует minreal команда.

Сбалансированные параметры усечения

Задайте количество состояний в модели уменьшаемого порядка. Можно использовать любое значение, которое падает между количеством нестабильных состояний в модели и количеством состояний в исходной модели. Для получения дополнительной информации смотрите Сбалансированное Снижение сложности модели Усечения.

Совпадайте с усилением DC упрощенной модели к той из исходной модели. Выберите Preserve DC Gain, когда поведение DC модели будет важно в вашем приложении. Очистите параметр, чтобы получить лучшее соответствие более высокого поведения частоты. Для получения дополнительной информации смотрите Сбалансированное Снижение сложности модели Усечения.

По умолчанию Уменьшайте Порядок Модели, анализирует сингулярные значения Ганкеля через все частоты. Ограничение этого анализа к конкретному частотному диапазону полезно, когда вы знаете, что модель имеет режимы вне необходимой области к вашему конкретному приложению. То, когда вы применяете предел частоты, Уменьшаете Порядок Модели, определяет, который состояния являются низкоэнергетическими состояниями, чтобы обрезать на основе их энергетического вклада в заданном частотном диапазоне только.

Чтобы ограничить анализ вкладов состояния в конкретный частотный диапазон, проверяйте Frequency range. Затем перетащите вертикальные курсоры на графике отклика, чтобы задать частотный диапазон интереса. В качестве альтернативы введите минимальные и максимальные частоты в текстовые поля. Модулем является rad/s. Если ваша модель не имеет TimeUnit = 'seconds'Использование chgTimeUnit преобразовывать модель в секунды.

Уменьшайте Порядок Модели, показывает вам сравнение частотных характеристик между исходными и упрощенными моделями. Можно использовать этот график контролировать соответствие между исходными моделями и моделями уменьшаемого порядка, в то время как вы экспериментируете со значениями параметров снижения сложности модели. Доступные графики сравнения:

  • Model response — Частотная характеристика исходных и упрощенных моделей, показавших Диаграммой Боде для моделей SISO и сингулярного значения, строит для моделей MIMO.

  • Absolute error plot — Сингулярные значения G-Gr, где G исходная модель и Gr текущая упрощенная модель. (Модели For SISO, график сингулярного значения является величиной частотной характеристики.)

  • Relative error plot — Сингулярные значения (G-Gr)/G. Этот график полезен, когда модель имеет очень высокое или очень низкое усиление в области, которая важна для вашего приложения. В таких областях может вводить в заблуждение абсолютная погрешность.

Параметры выбора режима

Задайте нижние и верхние границы частотного диапазона, в котором можно сохранить динамику. Можно также использовать вертикальные курсоры на графике отклика, чтобы указать диапазон. Уменьшайте динамику отбрасываний Порядка Модели вне заданной области.

Для получения дополнительной информации об этом методе, смотрите Снижение сложности модели Выбора Режима.

Уменьшайте Порядок Модели, показывает вам сравнение частотных характеристик между исходными и упрощенными моделями. Можно использовать этот график контролировать соответствие между исходными моделями и моделями уменьшаемого порядка, в то время как вы экспериментируете со значениями параметров снижения сложности модели. Доступные графики сравнения:

  • Model response — Частотная характеристика исходных и упрощенных моделей, показавших Диаграммой Боде для моделей SISO и сингулярного значения, строит для моделей MIMO.

  • Absolute error plot — Сингулярные значения G-Gr, где G исходная модель и Gr текущая упрощенная модель. (Модели For SISO, график сингулярного значения является величиной частотной характеристики.)

  • Relative error plot — Сингулярные значения (G-Gr)/G. Этот график полезен, когда модель имеет очень высокое или очень низкое усиление в области, которая важна для вашего приложения. В таких областях может вводить в заблуждение абсолютная погрешность.

Нулевые полюсом параметры упрощения

Задайте поле для удаления нулей-полюсов. Нулевые полюсом пары, которые отменяют в этом допуске, удалены из упрощенной модели. Можно использовать ползунок, чтобы изменить допуск и наблюдать результаты в графике отклика.

Параметры результатов

Уменьшайте Порядок Модели, генерирует код, который показывает ответ исходных и уменьшаемых систем на типе графика, который вы задаете. Доступные графики включают:

  • Переходной процесс

  • Импульсная характеристика

  • Диаграмма Боде

  • Сингулярное значение (сигма) график

  • Диаграмма нулей и полюсов

Смотрите также

Функции

Приложения

Введенный в R2019b