没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
系统识别 matlab第6章 控制工程类工具箱介绍.doc
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 25 浏览量
2022-07-05
18:15:50
上传
评论
收藏 1.21MB DOC 举报
温馨提示
试读
27页
系统识别 matlab第6章 控制工程类工具箱介绍
资源推荐
资源详情
资源评论
8
第 9 章 控制工程类工具箱介绍
MATLAB 的工具箱为使用该软件的不同领域内的研究人员提供了捷径。迄今为止,大约
有 30 多种工具箱面世,内容涉及自动控制、信号处理、图象处理等多种领域。这些工具箱可
以用来扩充 MATLAB 的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时
交互功能,也可以应用于多种学科、多种领域。与这些工具箱函数相关的使用格式可以通过
Help 命令得到,用户也可以针对具体系统设计自己的工具箱。
9.2 系统辨识工具箱
系统辨识工具箱的主要功能包括:
① 参数模型辨识。主要模型有 ARX、ARMAX、BJ 模型,以及状态空间和输入误差等
模型类的辨识。
② 非参数模型辨识。
③ 模型的验证。对辨识模型的仿真,将真实输出数据与模型预测数据比较,计算相应
的残差。
④ 基于递推算法的 ARX、ARMAX 模型的辨识。
⑤ 各种模型类的建立和转换函数。
⑥ 集成多种功能的图形用户界面。该界面以图形的交互方式提供模型类的选择和建立、
输入输出数据的加载和预处理,以及模型的估计等。
9.2.1 系统辨识原理及辨识模型简介
系统辨识的主要内容包括:实验设计,模型结构辨识,模型参数辨识,模型检验。常用
的模型类有:
(1) 参数模型类
利用有限的参数来表示对象的模型,在系统辨识工具箱中的参数模型类有:ARX 模型、
ARMAX 模型、BJ(Box-Jenkins)模型、状态空间模型和输入误差模型。通常都限定为以下
特殊的情形:
① ARX 模型:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )A q y t B q u t nk e t= - +
(9.8)
② ARMAX 模型:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )A q y t B q u t nk C q e t= - +
(9.9)
③ BJ 模型:
( ) [ ( ) / ( )] ( ) [ ( ) / ( )] ( )y t B q F q u t nk C q D q e t= - +
(9.10)
( ) ( ) [ ( ) / ( )] ( ) [ ( ) / ( )] ( )A q y t B q F q u t nk C q D q e t= - +
(9.11)
④ 输入误差模型:
( ) ( ) [ ( ) / ( )] ( ) ( )A q y t B q F q u t nk e t= - +
(9.12)
9
⑤ 状态空间模型:
( 1) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
x t Ax t Bu t
y t Cx t Du t v t
+ = +
= + +
(9.13)
其中 A,B,C,D 为状态空间模型的系数矩阵,v(t)为外界噪声信号。
(2) 非参数模型类
非参数模型主要包括脉冲响应模型和频域描述模型。如图 9.3 所示,假设待辨识的系统
为线性系统,u 为输入,y 为输出,v 为噪声,则可以得出输入输出的关系如下:
( ) ( ) ( ) ( )y t G q u t v t= +
(9.14)
其中:
1
1
1
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ; ( 1)
k
k
k
G q u t g k u t k
G q g k q q u t
¥
=
¥
- -
=
= -
= = -
å
å
q 为时间平移算子,序列 g(k)称为对象的脉冲响应模型,v(t)是不可测量的附加干扰噪声。
9.2.2 系统辨识工具箱图形界面
在 MATLAB 的命令窗口中键入 ident 进入系统辨识工具箱的图形界面,如图 9.4 所示。
除此之外,MATLAB 还提供了以命令和函数的方法提供系统辨识工具。
(1) 数据视图
数据视图主要完成输入输出数据的导入及绘图,位于图 9.4 的左边(Data Views)。选择
import data 列表框中的“Time domain data”可以进入数据的导入界面,如图 9.5 所示。
u
v
y
ͼ
9.3
ÏßÐÔ¶ÔÏó
图 9.4 系统辨识工具箱的图形界面
图 9.5 导入数据的窗口
10
在图 9.5 所示的对话框中,可以指定输入输出的变量名称即可导入输入输出数据,还可指
定采样周期,并为数据命名。导入数据后,可以通过图形界面对这些数据进行处理。
(2) 操作选择
在图形界面的中间部分为数据操作(Operation)部分,包括两个下拉式列表框。图形界
面的上方的是预处理(Preprocess)操作,可以对数据进行相关操作,如:消除趋势、滤波、
选择输入输出通道等。图形界面的下方是进行估计(Estimate)操作,可以选择模型的类型,
并通过相应的对话框输入模型阶次等信息。
此外,还可以将视图区的图表拖动至两个下拉列表之间的区域,使该图表所表示的数据
成为当前工作的数据,不用的数据可以拖入下方的垃圾桶“Trash”内。
(3) 模型视图
在图 9.4 界面右边的区域为 Model views
区即模型视图区。在此区域可以选择和切换不
同的模型,进行模型的验证和特征曲线的绘制
等。模型视图的下方有许多复选框,供用户查
看辨识输出曲线及其它的特征曲线,功能见表
9.1。
下面通过 MATLAB 提供的实例来说明系
统辨识工具箱的功能和使用方法。
例 9.8 以 MATLAB 的 demo 系统提供的干发器(dryer)模型为例,输入为电源电压信
号,输出为气流的温度。
① 在 MATLAB 的命令窗口键入:
load dryer2
系统自动将 u2 和 y2 两个变量装载到 MATLAB 的“workspace”中,u2 为输入,y2 为输出。
② 在图 9.5 所示对话框中,分别将 u2、y2 填入“input”、“output”旁的文本框中,如果
MATLAB 的“workspace”中已有待辨识模型的输入输出数据向量,也可填入此处用于辨识;
在“Sampling interval”中输入采样周期:0.08,并可在“Data name”旁的文本框为数据命名;
点击“Import”按钮后数据以图标的形式显示在视图中,如图 9.6 所示。
点击工具箱界面(图 9.4)数据视图下方的“Time plot”复选框可以打开随时间变化的曲线,
如图 9.7 所示。
③ 如果要消除数据序列中的平均值(constant level)可返回工具箱界面(图 9.4)窗口
在“Preprocess”下拉列表中选择“Remove means”,此时在数据视图区出现新的数据 dyrd,同时
新数据随时间变化的曲线也会自动地加入图 9.7 中,如图 9.8 所示;双击数据视图中任一图表
可以查看其相应的信息。
表 9.1 图形界面之模型视图的复选框功能一览表
Model output
模型输出曲线
Model resids
模型预测残差曲线
Transient resp
暂态响应曲线
Frequency resp
频率响应曲线
Zeros and poles
模型零极点图
Noise spectrum
噪声频谱
11
④ 在工具箱界面(图 9.4)窗口“Preprocess”下拉列表中选择“Select range…”后打开一
个新的图形窗口。在此新窗口中可以选择数据的一部分用于模型估计,可以用鼠标拖动选择
12
或者直接键入时间范围,如 0-50,选好后点击“Insert”按钮返回,此时在数据视图中生成一个
图 9.7 信号随时间的变化曲线
图 9.6 导入数据后的图形界面
图 9.9 进行参数估计及其暂态响应曲线
图 9.8 消除平均值后的图形界面及相应的曲线
剩余26页未读,继续阅读
资源评论
oligaga
- 粉丝: 50
- 资源: 2万+
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于Python实现的自动化办公项目.zip
- 基于python实现的基于PyQt5和爬虫的小说阅读系统.zip
- 机械设计整经机上纱自动化sw20非常好的设计图纸100%好用.zip
- Screenshot_20240427_031602.jpg
- 网页PDF_2024年04月26日 23-46-14_QQ浏览器网页保存_QQ浏览器转格式(6).docx
- 直接插入排序,冒泡排序,直接选择排序.zip
- 在排序2的基础上,再次对快排进行优化,其次增加快排非递归,归并排序,归并排序非递归版.zip
- 实现了7种排序算法.三种复杂度排序.三种nlogn复杂度排序(堆排序,归并排序,快速排序)一种线性复杂度的排序.zip
- 冒泡排序 直接选择排序 直接插入排序 随机快速排序 归并排序 堆排序.zip
- 课设-内部排序算法比较 包括冒泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、归并排序和堆排序.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功