根据输入输出数据估计传递函数

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【中文标题】根据输入输出数据估计传递函数【英文标题】：Estimate transfer function from input output data 【发布时间】：2013-09-08 13:50:12 【问题描述】：

我有一个从 NI-DAQ 获得的两列数据矩阵。第一列是电动发电机组（带驱动器）的输出数据，第二列是输入数据（方波）。我想在没有 Simulink 的情况下使用 tfest 找到传递函数。是否可以？我有系统识别工具箱。

如何将 .mat 文件附加到此帖子？我的 gist 数据https://gist.github.com/anonymous/6484844

【问题讨论】：

【参考方案1】：

你已经有了正确的想法，我不知道你卡在哪里了。 这是解决您问题的代码，我对其进行了测试，它工作正常。请注意，更简单的输入可能会为您带来更好的结果，这意味着例如单步而不是方波。

% load your data (text file with your two columns)
load data.txt;

% sample index, reducing of input to get single step instead of square wave
x = 1:1:length(data);
data(x > 2900,:)=[];
x(x > 2900)=[];

% plot data
figure(1)
plot(x,data(:,1)); hold on
plot(x,data(:,2)); hold off

% prepare data for tftest, 100 is a random chosen sampling time
tfdata = iddata(data(:,1),data(:,2),100);

% estimate system, factor 5 -> number of poles (variable as desired)
sys = tfest(tfdata,5);

% plot step response (factor 5 comes from input)
figure(2)
step(5*sys)

编辑：极数 np=5 的输出：

sys =


  From input "u1" to output "y1":
    -3.337e-05 s^4 + 1.326e-07 s^3 + 1.639e-11 s^2 + 1.221e-14 s + 1.064e-19
  ----------------------------------------------------------------------------
  s^5 + 0.005287 s^4 + 1.516e-06 s^3 + 4.517e-10 s^2 + 2.896e-14 s + 2.037e-19

Edit#2：在您之前的问题中，您询问使用idfrd 或iddata 是否更好 - 但您实际上有频率响应数据吗？如果您选择的极数足够高，我实际上认为这不会有太大的不同。只需尝试对您更有效的方法。解决方法是一样的。

【讨论】：

+1 为 ... 下载数据并帮助其他人带来痛苦 谢谢 ;) 我预计很快就会遇到同样的问题，所以我现在也可以试试。 我期待 (np=1): sys = 19.71 / (s + 7.8125)。为什么使用 MATLAB tfest 时系数这么小？ 那绝对不是基于你的输出数据的传递函数，它可能是你输入的步骤数据的传递函数。你可能会混淆？ 谢谢@thewaywewalk 我现在将设计 PI（或 PID）控制器，为该工厂的阶跃输入获得零 ss 误差。您说您预计很快就会遇到同样的问题 - 您是否找到任何好的博客或论坛页面来展示如何从 sys 设计 PI？

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