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공정 모델

정적 이득, 시정수 및 입력-출력 지연을 갖는 낮은 차수의 전달 함수 모델

공정 모델은 다양한 산업에서 시스템 동특성을 설명할 때 자주 사용되며, 다양한 프로덕션 환경에 적용됩니다. 이 모델의 장점은 단순하고, 전송 지연 추정을 지원하며, 모델 계수가 극점과 영점처럼 쉬운 해석방식을 갖고 있다는 점입니다.

단순한 SISO 공정 모델은 한 개의 이득과 한 개의 시정수를 갖습니다.

sys=Kp1+Tp1seTds.

여기서 Kp는 비례 이득입니다. Tp1은 실수 극점의 시정수이고, Td는 전송 지연(불감 시간)입니다.

System Identification Toolbox™에서 idproc 모델은 공정 모델 구조를 제공하고, 최대 3개의 극점과 한 개의 영점을 갖는 공정 모델을 표현할 수 있습니다.

자세한 내용은 What Is a Process Model? 항목을 참조하십시오.

System Identification측정된 데이터에서 동적 시스템의 모델 식별하기

라이브 편집기 작업

공정 모델 추정Estimate continuous-time process model for single-input, single-output (SISO) system in either time or frequency domain in the Live Editor

함수

모두 확장

idprocContinuous-time process model with identifiable parameters
procestEstimate process model using time or frequency data
pemPrediction error minimization for refining linear and nonlinear models
idparCreate parameter for initial states and input level estimation
delayest데이터를 바탕으로 시간 지연(불감 시간) 추정
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

도움말 항목

공정 모델 기본 사항

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.

공정 모델 추정하기

Estimate Process Models Using the App

Specify model parameters and estimation options to use for estimating a process model.

Identify Low-Order Transfer Functions (Process Models) Using System Identification App

Identify continuous-time transfer functions from single-input/single-output (SISO) data using the app.

Estimate Process Models at the Command Line

Estimate first-order process models with fully free parameters and with a combination of fixed and free parameters.

Estimating Multiple-Input, Multi-Output Process Models

Specify whether to estimate the same transfer function for all input-output pairs, or a different transfer function for each pair.

공정 모델 옵션 설정하기

Process Model Structure Specification

Configure the model structure by specifying the number of real or complex poles, and whether to include a zero, delay, and integrator.

Disturbance Model Structure for Process Models

Specify a noise model.

Specifying Initial Conditions for Iterative Estimation Algorithms

Specify how the algorithm treats initial conditions for estimation of model parameters.

추천 예제