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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 Identification測定データからの動的システムのモデルの同定

ライブ エディター タスク

プロセス モデルの推定ライブ エディターで時間または周波数領域の単入力単出力 (SISO) システムの連続時間プロセス モデルを推定する (R2019b 以降)

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
pem線形および非線形のモデルを改良するための予測誤差の最小化
idparCreate parameter for initial states and input level estimation
delayestデータからの時間遅延 (むだ時間) の推定
init初期パラメーター値を設定またはランダム化する
getpvecモデル パラメーターと、関連する不確かさのデータを取得する
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