matlab传递函数模型

说明

使用 tf 创建实数值或复数值传递函数模型,或将动态系统模型转换为传递函数形式。

传递函数是线性时不变系统的频域表示。例如,假设有由传递函数 sys(s) = N(s)/D(s) 表示的连续时间 SISO 动态系统,其中 s = jw 且 N(s) 和 D(s) 分别称为分子和分母多项式。tf 模型对象可以表示连续时间或离散时间的 SISO 或 MIMO 传递函数。

您可以通过直接指定其系数或通过将另一种类型的模型(如状态空间模型 ss)转换为传递函数形式来创建传递函数模型对象。有关详细信息,请参阅传递函数。

您还可以使用 tf 来创建广义状态空间 (genss) 模型或不确定状态空间 (uss (Robust Control Toolbox)) 模型。

从辨识的模型提取传递函数

对于此示例,将辨识的多项式模型的被测组件和噪声组件提取为两个单独的传递函数。

在 identifiedModel.mat 中加载博克斯-詹金斯多项式模型 ltiSys。

load(‘identifiedModel.mat’,‘ltiSys’);

限制

传递函数模型不适合数值计算。创建传递函数模型后,在将它们与其他模型结合或执行模型变换之前,请将它们变换为状态空间形式。然后,您可以将生成的模型转换回传递函数形式以进行检查。

使用 tf 无法将辨识的非线性模型直接转换为传递函数模型。要获得传递函数模型,请执行下列步骤:

使用 linapp (System Identification Toolbox)、idnlarx/linearize (System Identification Toolbox) 或 idnlhw/linearize (System Identification Toolbox) 将非线性辨识模型转换为辨识的 LTI 模型。

然后,使用 tf 将生成的模型转换为传递函数模型。

参考资料

https://ww2.mathworks.cn/help/control/ref/tf.html

<think>好的,用户现在想在MATLAB中找到传递函数模型降阶的方法或工具。我需要先回忆一下相关的降阶算法以及MATLAB中的相应工具包。根据用户提供的引用内容,提到了Arnoldi算法、Lanczos算法和Pade算法,这些都属于模型降阶的常用方法。用户还提到这些方法可以用于控制器设计,发表论文,所以可能需要具体的函数或工具箱支持。首先,我应该确认MATLAB中有哪些内置函数或工具箱支持模型降阶。控制系统工具箱和鲁棒控制工具箱可能有相关函数。比如,`balred`函数用于平衡截断法,`modred`用于模型降阶,还有`hsvd`(Hankel奇异值分解)来评估状态的重要性。另外,系统辨识工具箱中的`ssest`也可能用于估计降阶模型。然后,用户可能需要具体的步骤或示例代码来操作。比如,如何将高阶传递函数转换为降阶后的模型,并比较它们的Bode图。引用中的示例提到了使用tf建立传递函数,进行反馈和串联,这可能帮助用户理解如何构建原始模型,但降阶过程需要更具体的指导。 还要注意用户提到的创新点和论文应用,可能需要强调不同算法的特点和适用场景,比如平衡截断法保持稳定性,Pade近似在匹配频域特性方面的优势。同时,提醒用户验证降阶模型的准确性,比如时域响应和频域响应的比较。最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求,比如算法比较、稳定性处理、时域频域验证方法,以及如何应用于实际控制系统设计。需要确保问题覆盖用户可能遇到的下一步疑问,帮助他们深入应用这些方法。</think>在MATLAB中实现传递函数模型降阶,主要有以下方法和工具: ### 一、常用降阶算法及对应工具 1. **平衡截断法**(Balanced Truncation) - 使用`balred`函数计算保留主导状态的降阶模型 - 示例: ```matlab G = tf(num,den); % 原始高阶传递函数 Gr = balred(G, 3); % 降为3阶系统 bode(G, 'r', Gr, 'b--') % 对比Bode图[^1] ``` 2. **Hankel奇异值分解**(HSVD) - 通过`hsvd`评估状态重要性: ```matlab hsv = hsvd(G); % 显示系统的能量分布 plot(hsv) % 根据陡峭程度选择阶数[^1] ``` 3. **Pade近似法** - 使用`pade`函数匹配时延特性: ```matlab [numr,denr] = pade(T,3); % 生成3阶Pade近似 Gr = tf(numr,denr); ``` ### 二、工具箱集成方法 1. **控制系统工具箱** - `modred`命令实现模型约简: ```matlab sys_red = modred(sys_full,'Truncate'); ``` 2. **鲁棒控制工具箱** - 使用`reduce`函数进行自动降阶: ```matlab opts = reduceOptions('ErrorBound',0.05); Gr = reduce(G,5,opts); % 保留5阶且误差<5% ``` 3. **系统辨识工具箱** - 通过频域数据拟合低阶模型: ```matlab data = iddata(output,input,Ts); Gr = ssest(data,3); % 估计3阶状态空间模型[^3] ``` ### 三、验证方法 1. 时域验证: ```matlab step(G,Gr); % 对比阶跃响应 ``` 2. 频域验证: ```matlab bodemag(G,Gr); % 对比幅频特性[^1] ``` 3. 误差分析: ```matlab norm(G-Gr,inf) % 计算无穷范数误差 ``` ### 四、选择依据 | 算法 | 优势 | 适用场景 | |------------|-----------------------|-----------------------| | 平衡截断 | 保持稳定性 | 控制器设计[^1] | | Pade近似 | 匹配频域特性 | 低频系统等效[^1] | | Hankel分解 | 量化状态重要性 | 精确降阶 |
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