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Unsicherheitsanalyse

Berechnen der Parameter-Variabilität und Darstellen der Konfidenzgrenzen

Wenn Sie die Modellparameter anhand von Daten schätzen, erhalten Sie deren nominale Werte, die innerhalb eines Konfidenzintervalls genau sind. Die Größe dieses Bereichs wird durch die Werte der Parameterunsicherheiten bestimmt, die während der Schätzung berechnet wurden. Die Größenordnung der Unsicherheiten ist ein Anhaltspunkt für die Zuverlässigkeit des Modells. Sie können die Auswirkungen von Parameter-Unsicherheiten auf die Modellantwort in den Zeit- und Frequenzdomänen berechnen und visualisieren.

Funktionen

alle erweitern

simsdSimulate linear models with uncertainty using Monte Carlo method
simsdOptionsOption set for simsd
freqrespEvaluate system response over a grid of frequencies
rsampleRandom sampling of linear identified systems
presentDisplay model information, including estimated uncertainty
tfdataAccess transfer function data
zpkdataAccess zero-pole-gain data
getcovParameter covariance of identified model
setcovSet parameter covariance data in identified model
translatecovTranslate parameter covariance across model transformation operations
stepStep response of dynamic system
stepplotPlot step response of dynamic system
impulseImpulse response plot of dynamic system; impulse response data
bodeBode frequency response of dynamic system
bodemag Magnitude-only Bode plot of frequency response
nyquistNyquist response of dynamic system
nyquistplotPlot Nyquist response of dynamic system
iopzmapPlot pole-zero map for input-output pairs of dynamic system using default options
iopzplotPlot pole-zero map for input-output pairs of dynamic system
showConfidenceDisplay confidence regions on response plots for identified models

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