Можно использовать подссылку, чтобы создать модели с подмножествами вводов и выводов из существующих многомерных моделей. Подссылка также полезна, когда это необходимо, чтобы сгенерировать графики модели только для определенных каналов, такой как тогда, когда вы исследуете несколько - выходные модели для входных каналов, которые оказывают минимальное влияние на выход.
Операции подссылки поддержек тулбокса для idtf
, idpoly
, idproc
, idss
, и idfrd
объекты модели.
Подссылка не поддерживается для idgrey
модели. Если вы хотите анализировать подмодель, преобразуйте ее в idss
модель сначала, и затем подссылается на I/Os idss
модель. Если вы хотите представление серого ящика подмножества I/Os, создаете новое idgrey
модель, которая использует функцию ОДУ возврат желаемой динамики ввода-вывода.
В дополнение к подссылке на модель для определенных комбинаций измеренных входных параметров и выхода, можно подсослаться на динамические и шумовые модели индивидуально.
Подссылка на нелинейные модели не поддерживается.
Используйте следующий общий синтаксис, чтобы подсослаться на определенные графики входного и выходного каналов в моделях:
model(outputs,inputs)
В этом синтаксисе, outputs
и inputs
задайте индексы канала или названия канала.
Чтобы выбрать весь выход или все входные каналы, используйте двоеточие (:
). Чтобы не выбрать каналы, задайте пустую матрицу ([]
). Если необходимо сослаться на несколько названий канала, используйте массив ячеек из символьных векторов.
Например, чтобы создать новую модель m2
от m
от входных параметров 1
('power'
) и 4
('speed'
) выводить номер 3
('position'
), используйте любую из следующих эквивалентных команд:
m2 = m('position',{'power','speed'})
или
m2 = m(3,[1 4])
Для модели одно выхода можно использовать следующий синтаксис, чтобы подсослаться на определенные входные каналы без неоднозначности:
m3 = m(inputs)
Точно так же для модели одно входа, можно использовать следующий синтаксис, чтобы подсослаться на определенные выходные каналы:
m4 = m(outputs)
Для линейных моделей общим символьным описанием модели дают:
G является оператором, который берет измеренные входные параметры u к выходным параметрам и получает системную динамику.
H является оператором, который описывает свойства аддитивного выходного воздействия и берет гипотетические (неизмеренные) входные параметры источника шума к выходным параметрам. H представляет шумовую модель. Когда вы задаете, чтобы оценить шумовую модель, получившаяся модель включают один шумовой канал e во вход для каждого выхода в вашей системе.
Таким образом линейные, параметрические модели представляют отношения ввода - вывода для двух видов входных каналов: измеренные входные параметры и (неизмеренные) шумовые входные параметры. Например, считайте модель ARX данной одним из следующих уравнений:
или
В этом случае динамическая модель является отношением между измеренным входом u и выходом y, . Шумовая модель является вкладом входного шума e к выходу y, данный.
Предположим что модель m
содержит и динамическую модель G и шумовую модель H. Чтобы создать новую модель, которая только имеет G и никакой шумовой вклад, просто устанавливает его NoiseVariance
значение свойства к нулевому значению.
Чтобы создать новую модель путем подссылки H из-за неизмеренных входных параметров, используйте следующий синтаксис:
m_H = m(:,[])
Эта операция создает модель timeseries из m
путем игнорирования измеренного входа.
Ковариационная матрица e дана свойством NoiseVariance
модели, который является матрицей :
Ковариационная матрица e связана с v, можно следующим образом:
где v является белым шумом с единичной ковариационной матрицей, представляющей независимые источники шума модульными отклонениями.