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プロセス モデル

静的ゲイン、時定数、入出力遅延をもつ低次伝達関数モデル

プロセス モデルは、多くの産業でシステム ダイナミクスを記述するためによく使用されており、さまざまな量産環境に適用されます。このモデルの利点は、シンプルであること、伝達遅延の推定をサポートすること、モデル係数が極と零点としての容易な解釈をもつことです。

シンプルな SISO プロセス モデルには、ゲイン、時定数、および伝達遅延があります。

sys=Kp1+Tp1seTds.

ここで、Kp は比例ゲイン、Tp1 は実極の時定数、Td は伝達遅延 (むだ時間) です。

System Identification Toolbox™ では、idproc モデルによってプロセス モデル構造が提供され、最大 3 つの極と 1 つの零点をもつプロセス モデルを表現できます。

詳細については、What Is a Process Model?を参照してください。

アプリ

System IdentificationIdentify models of dynamic systems from measured data

ライブ エディター タスク

プロセス モデルの推定Estimate continuous-time process model for single-input, single-output (SISO) system in either time or frequency domain in the Live Editor

関数

すべて展開する

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
delayestEstimate time delay (dead time) from data
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

トピック

プロセス モデルの基礎

  • 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.

プロセス モデルの推定

プロセス モデルのオプションの設定