Date post: | 19-Feb-2018 |
Category: |
Documents |
Upload: | ovidiu-craiu |
View: | 215 times |
Download: | 0 times |
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 1/12
H≡ B/A
G≡ 1/A
+
e
u yv
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
][][)(][)( 11nenuq Bn yq A += −−
:nb]ARX[na,
Două modele ARMAX
DouDouăă modelemodele ARMAXARMAX
ContextulContextul dede lucrulucru
H≡
B/A +
eu y
][][)(
)(][
1
1
nenu
q A
q Bn y +=
−
−
:nb]OE[na,
{ } 2
0[ ] [ ] [ ], E e n e n k k k ± = λ δ ∀ ∈Z
{ }[ ] 0 E e n =
Auto
to
-Regresiv
gresiv
cu Control
u Control
eXogen
gen
Eroare
roare
de
e
Ie
ire
e
ire
Output
tput
Error)
ror)
Cazuri particulare
CazuriCazuri particulareparticulare
Ordin I
rdin
rdin
I
Ordin II
rdin
rdin
II
I
11 8.01)( −− −= qq A
11)( −− = qq B
211 32.04.01)( −−− −−= qqq A
211 03.05.0)( −−− += qqq B
parametrilorparametrilor modelelormodelelor ARXARX
parametrilorparametrilor modelelormodelelor OEOE
Obiectivbiectivbiectiv
• Identificarea
dentificarea
:
(zgomot alb)
((zgomotzgomot alb)alb)
L.63L.63Posedã
osedã
rãdãcini
ãdãcini
parazite
arazite
.
folosindolosind MCMMPCMMP.
2 tipuri de intrãri:
tipuri
ipuri
de
e
intrãri
ntrãri
:•
u SPAB bipolar, de
SPAB bipolar, de
regulã
egulã
)
filtrat
iltrat
)
][8.01
6.0][
1 nu
qnu
def
f −−=
(50) (55)
(48)(49)
9 p9 p
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 2/12
Forma de regresie liniarã a unui model ARMAX
orma de
orma de
regresie
egresie
liniarã
iniarã
a unui
nui
model ARMAX
odel ARMAX
RelaţiiRelaţii practice depractice de estimareestimare
RelaţiiRelaţii teoreticeteoretice dede estimareestimare
1
1 1
1
1 1ˆ [ ] [ ] [ ] [ ]
N
N N def
T N
n n
N
n n n y n N N
−
= =
−
⎛ ⎞ ⎛ ⎞= ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠∑ ∑θ
rR
]
1 2 1 2 1 2
[ ] [ 1] [ 2] [ ] [ 1] [ 2] [ ] ...
... [ 1] [ 2] [ ]
def T
def T
na nb nc
n y n y n y n na u n u n u n nb
e n e n e n nc
a a a b b b c c c n
⎡= − − − − − − − − −⎡
⎣⎢⎢ − − −⎢⎢
⎡ ⎤= ∀ ∈⎢ ⎣ ⎦⎣θ
N
ContextulContextul dede lucrulucru
Metoda Celor Mai Mici Pãtrate MCMMP)etodaetoda Celorelor Maiai Miciici Pãtrateãtrate MCMMP)MCMMP)
[ ] [ ] [ ]T y n n e n= +θ
vectorul
ectorul
regresorilor
egresorilor
Cum
um
s-ar
r
putea
utea
determina
etermina
din date I/Oin date I/O mãsurateãsurate?
Dacã s-ar dispune de o infinitate de realizãri:
acã
acã
s-ar
r
dispune
ispune
de o
e o
infinitate
nfinitate
de
e
realizãri
ealizãri
:
E [ ]n ×
[ ] [ ] [ ]T y n n e n= +θ
n∀ ∈N
vectorul
ectorul
parametrilor
arametrilor
necunoscuþi
ecunoscuþi
•
( ) ( )1
{ [ ] [ ]} { [ ] [ ]} { [ ] [ ]}T E n n E n y n E n e n
−∗ = −θ
( ){ }22( ) [ ] [ ]T
E y n n∗ ∗λ = − θ
Pentru o singurã realizare finitã:
entru
entru
o singurã
ingurã
realizare
ealizare
finitã
initã
:•
( ) 2
2
1
1ˆ ˆ[ ] [ ]
N def
T N N
n
y n n N =
λ = −∑ θ
( )2
1
ˆ argmin ( ) argmin [ ] [ ] N
N N
n
y n n∈ ∈ =
= = −∑θ θ
θ θ θS S
V
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.64L.64
componentã
omponentã
nemãsurabilã
emãsurabilã
zgomot
gomot
alb
lb
)
Centrateentrate
pe
e
medii
edii
.
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 3/12
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 4/12
Program
existent
Program
rogram
existent
xistent
ISLAB_4DISLAB_4DISLAB_4D
Programe ce
trebuie proiectate
Programe
rograme
ce
e
trebuie
rebuie
proiectate
roiectate
Înainte de a rula mini-
simulatoarele
existente, trebuie
executate comenzile:
Înainte
nainte
de a
e a
rula
ula
mini
ini
-
simulatoarele
imulatoarele
existente
xistente
, trebuie
rebuie
executate
xecutate
comenzile
omenzile
:
> global FIG> global FIG> global FIG
> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;
Problema 4.1 (MCMMP pentru modelele ARX)ProblemaProblema 4.1 (4.1 (MCMMPMCMMP pentrupentru modelelemodelele ARXARX))
Pentru determinarea răspunsurilor în frecvenţă se va utiliza funcţia MATLAB d d b bood d ee. Nu va
fi în nici un caz utilizată funcţia de analiză spectrală ss p paa, deoarece răspunsul în frecven ă
estimat trebuie obţinut prin combinaţia dintre MCMMP şi d d b bood d ee. De asemenea, în cazul
modelului ARX[2,2], func iile de covarian ă implicate de rela iile de estimare ale MCMMPpot fi evaluate cu precizie ridicată folosind funcţia MATLAB xxccoovv, dacă este utilizată cu
atenţie. După implementarea mini-simulatoarelor, se va testa func ionarea lor, prin cîtevarulări succesive.
b. Comenta i rezultatele ob inute la punctul precedent. Observa i influen a tipului de intrareasupra estimării rădăcinilor parazite din modelul particular ARX[2,2]. Dacă acest proces nuva putea fi stimulat decît cu intrări de joasă frecvenţă, cum credeţi că s-ar putea estima (fieşi imprecis) rădăcinile parazite?
ISLAB_4A ISLAB_4A ISLAB_4A
ISLAB_4BISLAB_4BISLAB_4B
ISLAB_4CISLAB_4CISLAB_4C
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.66L.66
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 5/12
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.67L.67
Ce afişează mini-simulatorul ISLAB_4DCeCe afiafişeazşeazăă minimini--simulatorulsimulatorul ISLAB_4DISLAB_4D
Eroarea de estimare a
rãspunsului în frecvenþã
Eroarearoarea dee estimarestimare a
rãspunsului
ãspunsului
în
n
frecvenþã
recvenþã
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 6/12
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.68L.68
Ce afişează mini-simulatorul ISLAB_4DCeCe afiafişeazşeazăă minimini--simulatorulsimulatorul ISLAB_4DISLAB_4D
Eroarea de estimare a
dispersiei zgomotului
Eroarearoarea dee estimarestimare a
dispersiei
ispersiei
zgomotului
gomotului
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 7/12
Rutine MATLAB (Problema 4.1)RutineRutine MMATLABATLAB ((ProblemaProblema 4.1)4.1)
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.69L.69
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 8/12
Rutine MATLAB (Problema 4.1)RutineRutine MMATLABATLAB ((ProblemaProblema 4.1)4.1)
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.70L.70
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 9/12
Dacă aţi ajuns la concluzia că modelele OE (49) & (50), respectiv (49) & (55) ar putea fiidentificate cu ajutorul MCMMP, reluaţi Problema 4.1 pentru cazul acestor modele. Denumi i
mini-simulatoarele obţinute prin IISSLL A A BB _ _ 44EE (model OE[1,1] & intrare u), IISSLL A A BB _ _ 44FF (model
OE[1,1] & intrare u f ), IISSLL A A BB _ _ 44GG (model OE[2,2] & intrare u) şi IISSLL A A BB _ _ 44HH (model OE[2,2] &
intrare u f ).
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.71L.71
Problema 4.2 (MCMMP pentru modelele OE)ProblemaProblema 4.2 (MCMMP4.2 (MCMMP pentrupentru modelelemodelele OE)OE)
Programe ce
trebuie proiectate
Programe
rograme
ce
e
trebuie
rebuie
proiectate
roiectate
Înainte de a rula mini-
simulatoarele
existente, trebuie
executate comenzile:
Înainte
nainte
de a
e a
rula
ula
mini
ini
-
simulatoarele
imulatoarele
existentexistente, trebuierebuie
executate
xecutate
comenzile
omenzile
:
> global FIG> global FIG> global FIG
> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;
ISLAB_4EISLAB_4EISLAB_4E
ISLAB_4FISLAB_4FISLAB_4F
ISLAB_4GISLAB_4GISLAB_4G
ISLAB_4HISLAB_4HISLAB_4H
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 10/12
Generalizaţi mini-simulatoarele anterioare şi denumiţi noile rutine prin IISSLL A A BB _ _ 44II (pentrumodele ARX[na,nb]) şi, dacă este cazul, IISSLL A A BB _ _ 44J J (pentru modele OE[na,nb]). În acest scop,se poate utiliza funcţia de bibliotecă IS MATLAB numită aarrxx. Apelul tipic al acestei rutine esteurmătorul:
tthheettaa == aarrxx((DD,,ssii)) ;;
unde: DD este structura datelor de intrare-ieşire, de regulă creată cu ajutorul funcţiei(metodei) constructor asociată obiectului IIDDDD A A TT A A (vezi comentariile privindproiectarea mini-simulatorului IISSLL A A BB _ _ 33LL din finalul Capitolului 3);
ssii este vectorul indicilor structurali şi al întîrzierii modelului:
ssii == [[nnaa nn b b nnkk]],unde nnaa este ordinul componentei AR, iar nn b b++nnkk este ordinul componentei X;practic, nnkk este numărul de coeficienţi nuli ai polinomului B, pînă la primul coeficientnenul de grad minim (adică întîrzierea intrinsecă a modelului); urmează cei nn b bcoeficienţi nenuli.
Argumentul de ieşire tthheettaa este la rîndul său un obiect de tip IIDDPPOOLLYY (polinom deidentificare – în cazul modelelor SISO) sau IIDD M M OODDEELL (model general de identificare în cazulmodelelor SISO sau MISO).
Programe ce trebuie proiectate
rograme
rograme
ce
e
trebuie
rebuie
proiectate
roiectate
ISLAB_4IISLAB_4IISLAB_4I
Înainte de a rula mini-
simulatoarele
existente, trebuie
executate comenzile:
Înainte
nainte
de a
e a
rula
ula
mini
ini
-
simulatoareleimulatoarele
existente
xistente
, trebuie
rebuie
executate
xecutate
comenzile
omenzile
:
> global FIG> global FIG> global FIG
> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;> FIG = 1 ;
Problema 4.3 (Generalizare)ProblemaProblema 4.3 (4.3 (GeneralizareGeneralizare))
ISLAB_4J ISLAB_4J ISLAB_4J
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.72L.72
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 11/12
Rutine MATLAB - System Identification toolbox (Problema 4.3)RutineRutine MMATLABATLAB -- System Identification toolboxSystem Identification toolbox ((ProblemaProblema 4.3)4.3)
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.73L.73
7/23/2019 04_IS_Lab_pp#L63-L74 (1)
http://slidepdf.com/reader/full/04islabppl63-l74-1 12/12
Rutine MATLAB - System Identification toolbox (Problema 4.3)RutineRutine MMATLABATLAB -- System Identification toolboxSystem Identification toolbox ((ProblemaProblema 4.3)4.3)
Identificare
dentificare
parametricã
arametricã
prin
rin
MCMMP
CMMP
L.74L.74