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Modèles de processus

Modèles de fonction de transfert d'ordre faible avec gain statique, constante de temps et retard en entrée/sortie

Les modèles de processus sont populaires lorsqu’il s’agit de décrire la dynamique des systèmes dans de nombreux secteurs. Ils s'appliquent à divers environnements de production. Ces modèles ont pour avantages d’être simples et de prendre en charge l’estimation des retards de transport. En outre, les coefficients du modèle sont faciles à interpréter en tant que pôles et zéros.

Un modèle de processus SISO simple comporte un gain, une constante de temps et un retard de transport.

sys=Kp1+Tp1seTds.

Dans cet exemple, Kp correspond au gain proportionnel, Tp1 à la constante de temps du pôle réel et Td au retard de transport (temps mort).

Dans System Identification Toolbox™, le modèle idproc fournit la structure du modèle de processus et peut représenter des modèles de processus comprenant jusqu'à trois pôles et un zéro.

Pour plus d’informations, consultez What Is a Process Model?

Applications

System IdentificationIdentify models of dynamic systems from measured data

Tâches du Live Editor

Estimer un modèle de processusEstimate continuous-time process model for single-input, single-output (SISO) system in either time or frequency domain in the Live Editor

Fonctions

développer tout

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

Rubriques

Principes de base des modèles de processus

  • 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.

Estimer des modèles de processus

Définir les options d’un modèle de processus

Exemples présentés