Можно извлечь следующие числовые данные из линейных объектов модели:
Коэффициенты и неопределенность
Например, извлеките матрицы пространства состояний (A
B
C
D
и K
) для моделей в пространстве состояний или полиномов (A
B
C
D
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 (Z P K ) 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.