估计用于过度阻尼二阶系统的二阶传递函数。

38次观看(过去30天)
格雷戈里伍德哈尔
格雷戈里伍德哈尔 于2020年11月22日
评论: Mathieu Noe. 2020年12月2日
我已经任务估计已经给予我一组数据的二阶传送函数。这种转移功能的形式是;
g(s)=(k * w ^ 2)/(s ^ 2 + 2cws + w ^ 2)
其中k是稳态增益,W是无透明的固有频率,C是抑制比率。
我以前使用TFest函数来估计似乎是正确的第一阶传传递函数,但我不确定如何在我需要的覆盖形状中创建二阶传输函数。
我不是在寻找完整的答案,因为我仍然想要自己解决问题,但如果有人能够建议一些点,那么我可能会弄错的地方会受到赞赏。
1条评论
Mathieu Noe.
Mathieu Noe. 20月23日11月23日
你好
因此,如果您在第一订单系统上成功,则为您为二阶系统阻止哪些?
在我的2020B中,发布转移估计的函数是:TfeStimate
有你的时域数据,已经计算了复杂传递函数txy = tfeStimate(x,y)?
一切顺利

登录评论。

答案(3)

纳卡泰贝拉特
纳卡泰贝拉特 20月25日11月25日
你好,
为了进行二阶传递函数的估计,TFEST函数可以与您所拥有的数据一起与NP,NZ(杆数量和Zeros数)的合适参数一起使用。
确实明确看看 TFEST. 文档以获取更多精确信息。
PS: est 是信号处理工具箱中的功能,在系统识别工具箱中的TFEST类似的任务
3评论
格雷戈里伍德哈尔
格雷戈里伍德哈尔 20月29日11月29日
我希望能够识别一个估计的系统,因为在手头之前,系统被覆盖,我要创建模拟并比较两者,这就是为什么我询问的原因是有止境的。
给出的数据是执行器的输出,步进输入为5AMPS,并且在1秒以1秒的增量录制时,拍摄200秒的数据。

登录评论。


保罗
保罗 20月29日11月29日
我还没有尝试过这个,但在系统识别工具箱IDProc中,看起来它将允许您指定具有两个实际杆的二阶模型,并且Procest是估计模型参数的函数
博文IDProc.
博文荒原

Mathieu Noe.
Mathieu Noe. 20月30日11月30日
所以这是穷人的男人(没有ID工具箱),频域ID
它可以帮助你
一切顺利
CLC,关闭,清晰;
file1 = fopen('set9_1.txt');
set9_1 = fscanf(file1,'%F',200);
dt = 1;
t = 1:dt:200;
step_resp = set9_1;
%Actuator_exp = plot(t,step_resp,'r');
%转换为脉冲响应=步骤响应的时间导数
Imm_Resp = [diff(step_rep)./ dt;0];
%频率响应函数(脉冲响应= FIR滤波器)
fs = 1 / dt;
freq = logspace(-3,log10(fs / 3),100);
b = inm_rep';
a = [1 zeros(1,长度(Imp_rep)-1)];
[g,p] = dbode(b,a,dt,2 * pi * freq);
p = p-p(1);%阶段必须以零开始
从那里的%我们可以计算所有传输函数参数
static_gain = g(1);
截止频率的%(FC):传递函数相对于 - 90°
fc = Interp1(p,freq,-90);%FC = 0.0555 Hz
wc = 2 * pi * fc;
%搜索Q因子:Q是归一化的幅度(F = 0 Hz处的模数= 1)
f = fc的%转移函数
mod_at_fc = Interp1(freq,g,fc);
q = mod_at_fc /(static_gain);%q = 0.61
%让我们将模型频率响应函数与识别的模型进行比较
num = [0 0 static_gain];
DEN = [1 / WC ^ 2 1 /(WC * Q)1];
[g_id,p_id] = bode(num,den,2 * pi * freq);
图(2),
子图(2,1,1),loglog(freq,g,'B',freq,g_id,'r');网格
标题('sys tf');
ylabel('震级'
传奇('措施''模型'
子图(2,1,2),semilogx(freq,p,'B',freq,p_id,'r');网格
ylabel('相位(°)'
Xlabel('频率(Hz)'
传奇('措施''模型'
轴([min(freq)max(freq)-360 0]);
识别模型的%步骤响应
sr_id =步骤(num,den,t);
图(3),
绘图(t,step_resp,'B',t,sr_id,'r');网格
标题('sys步骤响应');
传奇('措施''模型'

标签

s manbetx 845


发布

R2019A

社区宝藏狩猎

找到Matlab Central中的宝藏,并发现社区如何帮助您!

开始狩猎!