Для модели с Ny (Ny > 1) выходные параметры и входные параметры Nu, полиномы A, B, C, D и F заданы как массивы ячеек векторов-строк. Каждая запись в массиве ячеек содержит коэффициенты конкретного полинома, который связывает вход, выход и шумовые значения. Порядки являются матрицами целых чисел, используемых в качестве входных параметров к командам оценки.
| Полином | Размерность | Описанное отношение | Порядки |
|---|---|---|---|
A | Ny-by-Ny массив векторов-строк | A{i,j} содержит коэффициенты отношения между выходом yi и выходом yj | na: Ny-by-Ny матрицирует таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего полинома A. |
B | Ny-by-Nu массив векторов-строк | B{i,j} содержите коэффициенты отношений между выходом yi и входом uj |
|
C,D | Ny-by-1 массив векторов-строк | C{i} и D{i} содержите коэффициенты отношений между выходом yi и шумовым ei |
|
F | Ny-by-Nu массив векторов-строк | F{i,j} содержит коэффициенты отношений между выходом yi и входом uj | nf: Ny-by-Nu матрицирует таким образом, что каждая запись содержит степень соответствующего полинома F. |
Для получения дополнительной информации смотрите idpoly.
Например, рассмотрите систему уравнений ARMAX для 2 выходов, 1 входной модели:
y1 andy2 представляет эти два выходных параметров, и u представляет входную переменную. e1 и e2 представляют воздействия белого шума на выходных параметрах, y1 и y2, соответственно. Чтобы представлять эти уравнения как ARMAX формируют полиномиальное использование idpoly, сконфигурируйте A, B и полиномы C можно следующим образом:
A = cell(2,2);
A{1,1} = [1 0.5];
A{1,2} = [0 0.9 0.1];
A{2,1} = [0];
A{2,2} = [1 0.05 0.3];
B = cell(2,1);
B{1,1} = [1 5 2];
B{2,1} = [0 0 10];
C = cell(2,1);
C{1} = [1 0.01];
C{2} = [1 0.1 0.02];
model = idpoly(A,B,C)model =
Discrete-time ARMAX model:
Model for output number 1: A(z)y_1(t) = - A_i(z)y_i(t) + B(z)u(t) + C(z)e_1(t)
A(z) = 1 + 0.5 z^-1
A_2(z) = 0.9 z^-1 + 0.1 z^-2
B(z) = 1 + 5 z^-1 + 2 z^-2
C(z) = 1 + 0.01 z^-1
Model for output number 2: A(z)y_2(t) = B(z)u(t) + C(z)e_2(t)
A(z) = 1 + 0.05 z^-1 + 0.3 z^-2
B(z) = 10 z^-2
C(z) = 1 + 0.1 z^-1 + 0.02 z^-2
Sample time: unspecified
Parameterization:
Polynomial orders: na=[1 2;0 2] nb=[3;1] nc=[1;2]
nk=[0;2]
Number of free coefficients: 12
Use "polydata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.
Status:
Created by direct construction or transformation. Not estimated.
model модель ARMAX дискретного времени с незаданным шагом расчета. При оценке таких моделей необходимо задать порядки этих полиномов как входные параметры.
В приложении System Identification можно ввести матрицы непосредственно в поле Orders.
В командной строке задайте переменные, которые хранят матрицы порядка модели и задают эти переменные в команде оценки модели.
Совет
Чтобы упростить вводящие большие заказы матриц в приложении System Identification, задайте переменную NN=[NA NB NK] в командной строке. Можно задать эту переменную в поле Orders.
idpoly | ar | arx | bj | oe | armax | polyest