主要内容

过程模型

具有静态增益、时间常数和输入/输出延迟的低阶传递函数模型

过程模型广泛应用于描述许多行业的系统动态特性,并适用于各种生产环境。这些模型的优点是简单,支持传输延迟估计,并且模型系数可以很容易地解释为零极点。

一个简单的 SISO 过程模型具有增益、时间常数和传输延迟。

sys=Kp1+Tp1seTds.

这里,Kp 是比例增益,Tp1 是实极点的时间常数,Td 是传输延迟(死区时间)。

在 System Identification Toolbox™ 中,idproc 模型提供了过程模型结构,可以表示最多具有三个极点和一个零点的过程模型。

有关详细信息,请参阅What Is a Process Model?

App

系统辨识从测量数据辨识动态系统模型

实时编辑器任务

估计过程模型使用实时编辑器在时域或频域中估计单输入单输出 (SISO) 系统的连续时间过程模型

函数

全部展开

idprocContinuous-time process model with identifiable parameters
procestEstimate process model using time-domain or frequency-domain data
pemPrediction error minimization for refining linear and nonlinear models
idparCreate parameter for initial states and input level estimation
delayest根据数据估计时间延迟(死区时间)
initSet or randomize initial parameter values
getpvecObtain model parameters and associated uncertainty data
setpvecModify values of model parameters
getparObtain attributes such as values and bounds of linear model parameters
setparSet attributes such as values and bounds of linear model parameters
procestOptionsOptions set for procest

主题

过程模型基础知识

  • What Is a Process Model?
    A process model is a simple continuous-time transfer function that describes linear system dynamics in terms of static gain, time constants, and input-output delay.
  • Data Supported by Process Models
    Use regularly sampled time-domain and frequency-domain data, and continuous-time frequency-domain data.

估计过程模型

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