resid

Вычислите и протестируйте остаточные значения

свернуть все на странице

Синтаксис

resid(Data,sys)
resid(Data,sys,Linespec)
resid(Data,sys1,...,sysn)
resid(Data,sys1,Linespec1,...,sysn,Linespecn)
resid(___,Options)
resid(___,Type)
[E,R] = resid(Data,sys)

Описание

пример

resid(Data,sys) вычисляет этот 1 шаг вперед ошибки предсказания (остаточные значения) для идентифицированной модели, sys, и графики введенная невязкой динамика как одно из следующего, в зависимости от данных inData:

  • Для данных временного интервала, resid строит автокорреляцию остаточных значений и взаимную корреляцию остаточных значений с входными сигналами. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Чтобы задать различное максимальное значение задержки, использовать residOptions. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

  • Для данных частотной области, resid строит диаграмму Боде частотной характеристики от входных сигналов до остаточных значений. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, показывается областью вокруг Оси X.

Чтобы изменить параметры отображения, щелкните правой кнопкой по графику получить доступ к контекстному меню. Для получения дополнительной информации о меню, смотрите Советы.

пример

resid(Data,sys,Linespec) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет.

пример

resid(Data,sys1,...,sysn) вычисляет и строит невязку нескольких идентифицированных моделей sys1..., sysn.

пример

resid(Data,sys1,Linespec1,...,sysn,Linespecn) устанавливает стиль линии, символ маркера и цвет для каждой системы.

пример

resid(___,Options) задает дополнительные остаточные опции вычисления. Используйте Options с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

resid(___,Type) задает тип графика. Используйте Type с любым из предыдущих синтаксисов.

пример

[E,R] = resid(Data,sys) возвращает расчетные остаточные значения, E, и остаточные корреляции, R. Никакой график не сгенерирован.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1
data = z1;

Оцените модель ARX.

sys = arx(data,[1 1 0]);

Постройте автокорреляцию остаточных значений и взаимную корреляцию между остаточными значениями и входными параметрами.

resid(data,sys)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title AutoCorr contains 2 objects of type line. This object represents sys. Axes object 2 with title XCorr (u1) contains 2 objects of type line. This object represents sys.

Корреляции вычисляются до максимальной задержки по умолчанию, 25. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, отображается как теневая область вокруг Оси X.

Преобразуйте данные в частотный диапазон.

data2 = fft(data);

Вычислите остаточные значения для идентифицированной модели, sys, и данные частотной области. Постройте остаточный ответ с помощью красных крестов.

resid(data2,sys,'rx')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title From: u1 To: e@y1 contains an object of type line. This object represents sys. Axes object 2 contains an object of type line. This object represents sys.

Для данных частотной области, resid строит Диаграмму Боде, показывающую частотную характеристику от входа до остаточных значений.

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys1 = arx(z1,[1 1 0]);

Оцените модель передаточной функции.

sys2 = tfest(z1,2);

Постройте корреляции остаточных значений.

resid(z1,sys1,'b',sys2,'r')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title AutoCorr contains 4 objects of type line. These objects represent sys1, sys2. Axes object 2 with title XCorr (u1) contains 4 objects of type line. These objects represent sys1, sys2.

Взаимная корреляция между остаточными значениями sys2 и входные параметры лежат в 99%-й полосе доверия для всех задержек.

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata1

Оцените модель ARX.

sys = arx(z1,[1 1 0]);

Задайте максимальную задержку для остаточных вычислений корреляции.

opt = residOptions('MaxLag',35);

Постройте импульсную характеристику от входа до остаточных значений.

resid(z1,sys,opt,'ir')

Figure contains an axes object. The axes object with title From: u1 To: e@y1 contains 2 objects of type line. This object represents sys.

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные временного интервала.

load iddata7

Данные являются 2D входом, набором данных одно выхода.

Оцените модель ARX.

sys = tfest(z7,2);

Вычислите остаточные значения и их автокорреляции и взаимные корреляции с входными параметрами.

[E,R] = resid(z7,sys);

R 26 3х3 матрицей корреляций. Например,

  • R(:,1,1) автокорреляция остаточных значений до задержки 25.

  • R(:,1,2) взаимная корреляция остаточных значений с первым входом, до задержки 25.

E объект iddata с остаточными значениями как выходные данные и входные параметры данных о валидации (z7) как входные данные. Можно использовать E идентифицировать ошибочные модели и анализировать ошибочную динамику.

Постройте ошибку.

plot(E)

Figure contains 3 axes objects. Axes object 1 with title e@y1 contains an object of type line. This object represents E. Axes object 2 with title u1 contains an object of type line. This object represents E. Axes object 3 with title u2 contains an object of type line. This object represents E.

Оцените импульсную характеристику между входными параметрами и остаточными значениями. Постройте их с 3 областями доверия стандартного отклонения. 

I = impulseest(E);
showConfidence(impulseplot(I,20),3)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title From: u1 contains 2 objects of type line. This object represents I. Axes object 2 with title From: u2 contains 2 objects of type line. This object represents I.

Входные параметры

свернуть все

Данные ввода - вывода валидации в виде iddata объект. Data может иметь несколько каналов ввода-вывода. Когда sys линейно, Data временной интервал или частотный диапазон. Когда sys нелинейно, Data временной интервал.

Система используемые в вычислениях остаточные значения в виде идентифицированной линейной или нелинейной модели.

Пример: idpoly

Стиль линии, символ маркера и цвет в виде вектора символов. Для получения дополнительной информации смотрите plot. Когда Type задан как 'corr', только стиль линии используется.

Пример: 'Linespec','kx'

Остаточные опции анализа в виде residOptions опция установлена.

Постройте тип в виде одного из следующих значений:

  • 'corr' — Строит автокорреляцию остаточных значений, e, и взаимная корреляция остаточных значений с входными сигналами, u. Корреляции сгенерированы для задержек-25 к 25. Использование residOptions задавать различное максимальное значение задержки. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительные корреляции, также показывается теневой областью вокруг Оси X. Расчет области доверия сделан, приняв e быть белым и независимым от u.

    'corr' значение по умолчанию для данных временного интервала. Этот тип графика не доступен для данных частотной области.

  • 'ir' — Строит импульсную характеристику, чтобы изолировать 25 из системы от входа до остаточных значений. impulseest команда сначала оценивает модель импульсной характеристики с e как выходные данные и u как входные параметры. То impulseest вычисляет импульсную характеристику предполагаемой модели. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкая величина указывает на надежную модель.

    Этот тип графика не доступен для данных частотной области.

  • 'fr' — Частотная характеристика от входа до остаточных значений (на основе старшей модели FIR) показывается Диаграммой Боде. 99%-я область доверия, отмечающая статистически незначительный ответ, отображается как теневая область. Низкая величина в частотном диапазоне интереса указывает на надежную модель.

    'fr' значение по умолчанию для данных частотной области.

Выходные аргументы

свернуть все

Остаточные значения модели, возвращенные как iddata объект. Остаточные значения хранятся в E.OutputData, и входные параметры хранятся в E.InputData. Используйте E создавать модели, которые описывают динамику от входных параметров до остаточных значений. Движущие силы незначительны если sys надежная идентифицированная модель.

Корреляции остаточных значений, возвращенных как одно из следующего:

  • Матрица удваивается — Для данных временного интервала

    R матрица размера M +1-by-(ny +nu) (ny +nu). Где, M является максимальной задержкой, заданной в Options, ny является количеством выходных параметров, и nu является количеством входных параметров. Значение по умолчанию M равняется 25.

    В каждой задержке k (k = 0:M), R(k,i,j) значение ожидания, <Z(t,i).Z(t+k-1,j)>. Здесь, Z = [E.OutputData,E.InputData].

    Например, для 2D выхода, модели одно входа, Z = [e1,e2,u1]. Где, e1 является невязкой первого выхода, e2 является невязкой второго выхода, и u1 является входом. R 26- 3- 3 матрица, где:

    • R(5,1,2) = <e1(t).e2(t+4)> взаимная корреляция в задержке 4 между e1 и e2.

    • R(5,1,3) = <e1(t).u1(t+4)> взаимная корреляция в задержке 4 между e1 и u1.

    • R(5,1,1), R(5,2,2), R(5,3,3) автокорреляции в задержке 4 для e1, e2 и u1, соответственно.

  • [] — Для данных частотной области

Советы

  • Щелчок правой кнопкой по графику открывает контекстное меню, где можно получить доступ к следующим опциям:

    • Systems — Выберите системы, чтобы просмотреть остаточную корреляцию или графики отклика. По умолчанию все системы построены.

    • Show Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область доверия, отмечающую статистически незначительные корреляции. Применимый только для графиков корреляции.

    • Data Experiment — Для данных мультиэксперимента только. Переключитесь между данными из различных экспериментов.

    • Характеристики Просмотрите характеристики данных. Не применимый для графиков корреляции.

      • Peak Response — Просмотрите максимальную чувствительность данных.

      • Confidence Region — Просмотрите 99%-ю область доверия, отмечающую статистически незначительный ответ.

    • Show Применимый только для графиков частотных характеристик.

      • Magnitude — Просмотрите величину частотной характеристики.

      • Фаза Phase — View частотной характеристики.

    • Наборы данных I/O Grouping — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите группировку графиков входного и выходного каналов на графике. Не применимый для графиков корреляции.

      • 'none' Постройте каналы ввода-вывода в их собственных отдельных осях.

      • Все Соберите в группу все входные каналы, и весь выход образовывает канал вместе.

    • Наборы данных I/O Selector — For, содержащие больше чем один канал ввода или вывода. Выберите подмножество графиков входного и выходного каналов, чтобы построить. По умолчанию все выходные каналы построены.

    • Сетка Добавьте сетки в график.

    • Normalize — Нормируйте y-шкалу всех данных в графике. Не применимый для данных частотной характеристики.

    • Full View — Возвратитесь к полному представлению. По умолчанию график масштабируется к полному представлению.

    • Initial Condition — Задайте обработку начальных условий.

      Задайте как одно из следующего:

      • Estimate — Обработайте начальные условия как параметры оценки.

      • Zero — Обнулите все начальные условия.

      • Absorb delays and estimate — Поглотите ненулевые задержки в коэффициенты модели и обработайте начальные условия как параметры оценки. Используйте эту опцию для моделей дискретного времени только.

    • Свойства Откройте диалоговое окно Property Editor, чтобы настроить атрибуты графика.

Ссылки

[1] Ljung, L. System Identification: теория для пользователя. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: PTR Prentice Hall, 1999, разделяет 16.6.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте