Студопедия — System Identification Toolbox
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

System Identification Toolbox






Приведенныйвыше процесс идентификации ТОУ позволяет использовать все возможности пакета System Identification Toolbox MATLAB. Однако он имеет удобный графический интерфейс, позволяющий в удобной форме, легко и просто организовывать данные и создавать модели.

Графический интерфейс пакета System Identification Toolbox MATLAB запускается из режима командной строки командой

>> ident

В результате ее выполнения появляется диалоговое окно, показанное на рис. 4.10.

 
 

Рис. 4.10. Диалоговое окно графического интерфейса

System Identification Toolbox

На начальной стадии идентификации с использованием графического интерфейса после проведения эксперимента необходимо сформировать файл данных, как это было показано в разделе 4.2. В нашем примере таким файлом является dan.

В верхнем левом углу окна выберем в раскрывающемся списке Data (Данные) вариант Import. Это приведет к открытию диалогового окна, показанного на рис. 4.11.

 
 

Рис. 4.11. Диалоговое окно

импорта данных

 

В поле окна Data Format fore Signals выбирем IDDATA object. В поле окна Workspace Variable в графе Iddata вводим название нашего файла данных dan. В случае выбора в поле окна Data Format fore Signals позиции Vectjr/Matrix Data необходимо в поле окна Workspace Variable в позиции Input ввести имя переменной входных данных (в нашем случае – u), а в позиции Output – имя переменной выходов ТОУ (в нашем случае – y).

В поле окна Data Information можно ввести произвольное название данных, которое в дальнейшем будет использоваться при построении моделей. В результате нажатия на клавишу More появляется дополнительное окно с информацией об исходных данных (см. рис. 4.12), хранящихся в файле dan. В случае, когда в графический интерфейс вводятся вектор входных значений u и вектор выходов объекта y, то в соответствующие поля окна импорта данных можно ввести обозначения входных и выходных переменных и их размерности.

В поле окна Notes можно ввести какой-либо поясняющий текст, что-нибудь вроде

% Первый опыт идентификации.

После всех этих действий нажмем кнопку Import. Далее нажатием кнопки Close (Закрыть) закроем окно импорта данных.

Указанные действия приведут к появлению в верхнем левом углу окна


Рис. 4.12. Расширенное диалоговое окно импорта данных

 

интерфейса значка в виде цветной линии, сопровождаемого надписью «dan».

Это означает, что импортируемые данные введены в среду интерфейса. Сообщения об этих данных также появляются в значках Working Data (Рабочие данные) и Validation Data (Данные для проверки модели).

Проведем исследование исходных данных, для чего установим флажок Time plot (Временной график) в левой нижней части окна интерфейса. почти сразу появится графическое окно, содержащее графики сигналов «температура» и «мощность» от времени (рис. 4.13).

Можно увеличить интересующие нас места графиков, чтобы получше их рассмотреть, - для этого необходимо мышью выделить некоторую прямоугольную область. Выделенный участок сигнала сразу же увеличится в размерах так, что будет занимать все соответствующее окно. Для возвращения к исходному масштабу необходимо дважды щелкнуть мышью на увеличенном графике. А вообще, изменение масштабов графика производится однократным щелчком мыши в области графика: левой кнопкой – для увеличения изображения, правой – для его уменьшения (такое изменение масштабов возможно, только если в меню Style (Стиль) окна Time plot выбран вариант Zoom).

Заметим, что меню окна имеет ряд команд, позволяющих достаточно подробно изучать вид входных и выходных сигналов.


 

Рис. 4.13. Временные диаграммы сигналов

 

Закроем окно Time plot и вернемся в основное окно интерфейса.

Проведем предварительную обработку сигналов исследуемого объекта. С этой целью активизируем раскрывающийся список Preprocess (Предварительная обработка). Для предварительной обработки данных в этом списке предлагаются следующие операции:

• Select channels…– позволяет выбрать новые данные из подмножества данных (если таковые имеются), находящихся в рабочей области данных. Для этого необходимо выбрать соответствующие данные в предлагаемом списке и нажать кнопку Insert. Для возврата к исходным данным необходимо нажать кнопку Revert (см. рис. 4.14.а).

• Select experiments…– позволяет выбрать из предлагаемого списка необходимый эксперимент, если таковых было проведено несколько, и все они внесены в рабочую область данных. После этого необходимо нажать кнопку Insert. Для возврата к исходным данным необходимо нажать кнопку Revert (см. рис. 4.14.в).

• Merge experiments… – используется в случае анализа данных нескольких экспериментов, с целью группировки данных из разных экспериментов (см. рис. 4.14.б).

 

Рис. 4.14. Окна настроек режима

Preprocess

 

 

В нашем случае файл dan содержит данные одного эксперимента, поэтому указанными настройками пользоваться нет необходимости.

• Remove means… (Убрать среднее) и Remove trend… (Убрать тренд) – используется при обработке данных эксперимента для удаления из массива данных среднего значения и тренда. Для построения модели эксперимента необходимо воспользоваться данными установками. Результатом операции явится появление в одном из значков Data Views (Вид данных) в левой верхней части окна интерфейса Ident информации о новых данных с новым именем dand. Можно опять активизировать окно Time plot и увидеть, что там появилось изображение двух новых сигналов, отличающихся от исходных отсутствием постоянной составляющей. Для их более удобного просмотра целесообразно воспользоваться командой меню окна Options ► Autorange (Автоматическое масштабирование). Чтобы просмотру не мешали исходные графики, можно убрать их, просто щелкнув мышью на значке с их представлением (в левой верхней части окна интерфейса, при этом сразу изменится масштаб изображения.

• Select range…(Выбор диапазона) – при выборе этой настройки появляется окно, показанное на рис. 4.15. Диапазон можно задавать в тексто-


Рис. 4.15. Окно выбора диапазона

 

вом окошке Time span (Временной диапазон), либо с помощью мыши – выделяя прямоугольную область на графике Time plot. Любым из этих способов укажем диапазон от 1 до 50 с и нажмем кнопку Insert. Результатом проделанной операции явится появление нового значка с именем dane, символизирующего эти (усеченные) данные в окне интерфейса. Повторим операцию задания диапазона с целью формирования данных для проверки модели – например, из оставшейся части начального диапазона, в результате чего появится еще один значок данных с именем danv. Закроем окно выбора диапазона.

• Filter… – используется для фильтрации данных с помощью фильтра Баттерворта. В окне настройки указывается диапазон частот, в котором необходимо провести фильтрацию данных – либо с помощью мыши на графике Frequency Plot, либо задавая этот диапазон в текстовом окошке Range. После этого необходимо нажать кнопку Insert. Результатом проделанной операции явится появление нового значка с именем danf, символизирующего эти (отфильтрованные) данные в окне интерфейса. Закроем окно фильтра.

• Quick Start…– используется для запуска режима быстрого старта, при котором нет необходимости проводить ранее проведенные установки. При выборе этого режима установки производится:

– удаление тренда из массива экспериментальных данных с выводом значка dand в область Data Views (Вид данных) в левой верхней части окна интерфейса Ident;

– формирование усеченных массивов данных с именами dane и danv

для построения моделей.

После проведения предварительной обработки данных можно приступить к нахождению оценки модели. Перетащим с помощью мыши данные dane в область Working Data, а данные danv – в область Validation Data.

Заметим, что если на каком-то этапе работы с данными допущена ошибка и мы хотим удалить неправильные данные, необходимо перетащить значок с именем этих неправильных данных на значок Trash (Мусор) в центральной нижней части интерфейса, и они исчезнут.

Нахождение оценки модели производится, нажатием на кнопку Estimate (Оценить). В предложенном списке необходимо выбрать один из видов следующих моделей:

• Correllation model… – при выборе этого вида модели в окне Model Views (Вид моделей) появится значок с именем imp, символизирующий о том, что оценивание модели произведено импульсной характеристикой.

• Spectral models… – при выборе этого вида модели в окне Model Views (Вид моделей) появится значок с именем spad, символизирующий о том, что произведено оценивание частотных характеристик модели.

• Parametric models… – данный выбор приведет к открытию диалогово-

 
 

Рис. 4.16. Диалоговое окно задания структуры

модели

 

го окна задания структуры модели (см. рис. 4.16).

По умолчанию пользователю предлагается модель типа ARX (см. выше) с параметрами na=4, nb=4, nk=1. Можно согласиться или не согласиться с данными значениями. В последнем случае можно изменить непосредственно в строке окна или с помощью редактора модели (Order editor), вы-

зываемого нажатием соответствующей кнопки. Результатом выполнения этой операции явится появление диалогового окна редактора порядка модели (см. рис. 4.17).

 


Рис. 4.18. Диалоговое окно редактора порядка

модели

 

В области Common poles необходимо задать диапазоны изменения параметров, например na=1:10, nb=1:10, nk=1:10. Далее появится окно выбора структуры модели, как на рис. 4.5 и после нажатия кнопки Estimate в окне интерфейса Model Views (Вид моделей) появится значок с именем arx692, символизирующий о том, что получена модель ARX с оптимальными значениями порядков полиномов.

Аналогичным образом можно получить другие параметрические модели, воспользовавшись раскрывающимся списком в верхней части окна задания структуры модели (возможный выбор – модели типа ARX, ARMAX, OE, BJ, State Space и модель, задаваемая пользователем). Оценивание каждой модели сопровождается появлением соответствующего значка окне Model Views интерфейса.

Общий вид окна интерфейса с результатами построения моделей представлен на рис. 4.19.

Для анализа моделей графический интерфейс пакета System Identification Toolbox MATLAB представляет весьма значительные возможности. Так для сравнения параметрических моделей достаточно активизировать графическое окно Model output (соответствующий флажок расположен в средней части окна интерфейса). Вид этого окна для выбранных моделей такой же, как на рис. 4.7.

Активизация окна Model resides приведет к построению автокорреляционной и взаимокорреляционой функций с 99% доверительными коридорами, графики которых имеют аналогичный вид с рис. 4.8 и 4.9.

Для получения переходных характеристик моделей и их импульсных характеристик достаточно активизировать окно Transient resp, в котором будут отражены графики переходных процессов тех моделей, чьи значки


Рис. 4.19. Окно графического интерфейса с результатами построения

моделей

 

активизированы в окне графического интерфейса (активизированной считается та модель, у которой значок имеет широкую цветную линию). Вид

 
 

Рис. 4.20. Графики переходных процессов

полученных моделей

графиков переходных процессов показан на рис. 4.20. Если активизировать команду меню Options ► Impulse response, то на указанном графике появятся импульсные характеристики моделей.

Частотные характеристики моделей можно получить, если активизировать окно Fraquency resp.

Кроме того, графический интерфейс позволяет получить графики нулей и полюсов моделей (окно Zeros and poles), а также графики спектров шумов (окно Noise spectrum) полученных моделей.

Возможности анализа моделей значительно расширяются использованием возможностей программы LTI Viewer (детальное описание которой приведено в [ ]). Для этого достаточно перетащить значок анализируемой модели в прямоугольник To LTI Viewer.

Сохранение построенных моделей производится в два этапа:

• сначала модель вводится в рабочее окружение системы MATLAB (перетаскиванием значка модели в прямоугольник с именем To Workspace в центре рабочего окна интерфейса), при этом модель будет фигурировать в рабочем пространстве MATLAB под тем же именем, что и в среде интерфейса;

• затем модель сохраняется командой сохранения в режиме командной строки save (как любая переменная MATLAB).

Отметим, что можно сохранить все рабочее пространство интерфейса (при его закрытии даже появится соответствующая подсказка) в виде файла с расширением (по умолчанию) sid, при этом в следующем сеансе работы можно загрузить все полученные результаты.

 







Дата добавления: 2015-08-12; просмотров: 958. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Седалищно-прямокишечная ямка Седалищно-прямокишечная (анальная) ямка, fossa ischiorectalis (ischioanalis) – это парное углубление в области промежности, находящееся по бокам от конечного отдела прямой кишки и седалищных бугров, заполненное жировой клетчаткой, сосудами, нервами и...

Основные структурные физиотерапевтические подразделения Физиотерапевтическое подразделение является одним из структурных подразделений лечебно-профилактического учреждения, которое предназначено для оказания физиотерапевтической помощи...

Почему важны муниципальные выборы? Туристическая фирма оставляет за собой право, в случае причин непреодолимого характера, вносить некоторые изменения в программу тура без уменьшения общего объема и качества услуг, в том числе предоставлять замену отеля на равнозначный...

Подкожное введение сывороток по методу Безредки. С целью предупреждения развития анафилактического шока и других аллергических реак­ций при введении иммунных сывороток используют метод Безредки для определения реакции больного на введение сыворотки...

Принципы и методы управления в таможенных органах Под принципами управления понимаются идеи, правила, основные положения и нормы поведения, которыми руководствуются общие, частные и организационно-технологические принципы...

ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ САМОВОСПИТАНИЕ И САМООБРАЗОВАНИЕ ПЕДАГОГА Воспитывать сегодня подрастающее поколение на со­временном уровне требований общества нельзя без по­стоянного обновления и обогащения своего профессио­нального педагогического потенциала...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия