Всем привет,
Доступен ли какой-либо MATLAB Toolbox для идентификации систем с замкнутым контуром, потому что текущий набор инструментов для идентификации систем MATLAB предназначен для идентификации систем с разомкнутым контуром?
Я уже знал один инструмент под названием CLOSID, но он не такой гибкий, как набор инструментов MATLAB sys ID, и я сталкиваюсь с некоторыми проблемами при его использовании.
Можно ли каким-либо образом использовать набор инструментов идентификации системы MATLAB для СИСТЕМ ЗАМКНУТОГО КОНТУРА?
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech ,ME,M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Модель в System Identification Toolbox представляет уравнение y = Gu + He, где G — передаточная функция между y и u, а H — передаточная функция между y и e. G называется «измеренной» составляющей, а H — «шумовой составляющей» общей передаточной функции между y и [u, e].
В случае пространства состояний уравнение выглядит так:
x(k+1) = A x(k) + B u(k) + K e(k) y(k) = C x(k) + D u(k) + e(k)
Н в этом случае:
x(k+1) = A x(k) + K e(k) yh(k) = C x(k) + e(k)
Когда вы оцениваете модель пространства состояний с помощью PEM, вы оцениваете значения одного или нескольких из A, B, C, D и K. Чтобы иметь нетривиальный шумовой компонент в вашей модели, убедитесь, что K не зафиксирован на нуле. . Вы делаете это, используя пару «DisturbanceModel»/«оценка» PV в команде оценки или устанавливая для свойства DisturbanceModel существующей модели IDSS значение «оценка»:
model = pem(data, NX, 'dist', 'estimate') model2 = idss(drss(NX)) % or some other template you created using IDSS command model2.DisturbanceMOdel = 'estimate' model2 = pem(data, model2, 'focus', 'prediction')
Теперь утверждается, что оценка K вместе с A, B, C, D помогает идентифицировать завод, даже если он работал в замкнутом цикле. Почему это так, лучше всего ответить в ссылке, которую я упоминал ранее. Вот простое описание: если вы измеряете сигналы прямо на портах ввода-вывода объекта, вы действительно измеряете влияние изменений на входе на выходе объекта. Однако входной сигнал содержит часть прошлого вывода (из-за обратной связи). Это само по себе не проблема. Но вы возвращаете не только предыдущие выходные данные, но и любые возмущения, которые могли повлиять на эти предыдущие выходные значения. Таким образом, это возмущение коррелирует с входными сигналами системы. Добавление достаточно гибкого «H» поможет вам отделить влияние возмущений на выход объекта.
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
