Извлечение данных о численной модели

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

    КомандаОписаниеСинтаксис
    freqrespДанные частотной характеристики извлечений (H) и соответствующая ковариация (CovH) из любой линейной идентифицированной модели.
    [H,w,CovH] = freqresp(m)
    
    polydataПолиномы 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)
    idssdataМатрицы 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)
    tfdataПолином числителя и полином знаменателя извлечений (Num, Den) и их неопределенность (dnum, dden) из любой линейной идентифицированной модели.
    [Num,Den,Ts,dNum,dDen] = ...
         tfdata(m)
    zpkdataНули 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)
    getpvecПолучите список параметров модели и их неопределенности.
    К атрибутам параметра доступа, таким как значения, свободное состояние, границы или метки, использует getpar.
    pvec = getpvec(m)															
    getcovПолучите 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:

    y=Gu+He

    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.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте