Можно извлечь следующие числовые данные из линейных объектов модели:
Коэффициенты и неопределенность
Например, извлеките матрицы пространства состояний (ABCD и K) для моделей в пространстве состояний или полиномов (ABCD и F) для полиномиальных моделей.
Если вы оценили данные о неопределенности модели, эта информация хранится в модели в форме ковариационной матрицы параметра. Можно выбрать ковариационную матрицу (в ее сырых данных или учтенной форме) использование getcov команда. Ковариационная матрица представляет неопределенность в оценках параметра и используется для расчета:
Доверительные границы на выходных графиках модели, Диаграммах Боде, остаточных графиках и диаграммах нулей и полюсов
Стандартное отклонение в отдельных значениях параметров. Например, одно стандартное отклонение в ориентировочной стоимости A полином в модели ARX, возвращенной polydata команда и отображенный present команда.
Следующая таблица обобщает команды для извлечения коэффициентов модели и неопределенности.
Команды для извлечения коэффициентов модели и данных о неопределенности
| Команда | Описание | Синтаксис |
|---|---|---|
freqresp | Данные частотной характеристики извлечений (H) и соответствующая ковариация (CovH) из любой линейной идентифицированной модели. | [H,w,CovH] = freqresp(m) |
polydata | Полиномы извлечений (такие как A) из любой линейной идентифицированной модели. Полиномиальная неопределенность (такая как dA) возвращены только для idpoly модели. | [A,B,C,D,F,dA,dB,dC,dD,dF] = ...
polydata(m) |
idssdata | Матрицы пространства состояний извлечений (такие как A) из любой линейной идентифицированной модели. Матричная неопределенность (такая как dA) возвращены только для idss модели. | [A,B,C,D,K,X0,...
dA,dB,dC,dD,dK,dX0] = ...
idssdata(m) |
tfdata | Полином числителя и полином знаменателя извлечений (Num, Den) и их неопределенность (dnum, dden) из любой линейной идентифицированной модели. | [Num,Den,Ts,dNum,dDen] = ...
tfdata(m) |
zpkdata | Нули извлечений, полюса и усиления (ZPK) и их ковариации (covZ, covP, covK) из любой линейной идентифицированной модели. | [Z,P,K,Ts,covZ,covP,covK] = ...
zpkdata(m) |
getpvec | Получите список параметров модели и их неопределенности. К атрибутам параметра доступа, таким как значения, свободное состояние, границы или метки, использует getpar. | pvec = getpvec(m) |
getcov | Получите информацию о ковариации параметра | cov_data = getcov(m) |
Можно также извлечь данные о численной модели при помощи записи через точку, чтобы получить доступ к свойствам модели. Например, m.A отображается полиномиальные коэффициенты из модели m. В качестве альтернативы можно использовать get команда, можно следующим образом: get(m,'A').
Совет
Чтобы просмотреть список свойств модели, введите get(model).
Динамические и шумовые модели
Для линейных моделей общим символьным описанием модели дают:
G является оператором, который берет измеренные входные параметры u к выходным параметрам и получает системную динамику, также названную измеренной моделью. H является оператором, который описывает свойства аддитивного выходного воздействия и берет гипотетические (неизмеренные) входные параметры источника шума e к выходным параметрам, также названным шумовой моделью. Когда вы оцениваете шумовую модель, тулбокс включает один шумовой канал e для каждого выхода в вашей системе.
Можно работать с извлеченными данными модели, как вы были бы на любом другом MATLAB® векторы, матрицы и массивы ячеек. Можно также передать эти численные значения командам Control System Toolbox™, например, или Simulink® блоки.
