CreateDataSystemModel

CreateDataSystemModel[{v1,v2,…}]

创建一个 SystemModel，生成值为 vi 的信号.

CreateDataSystemModel[{{t1,v1},…}]

为时间-数值对 {ti,vi} 创建模型.

CreateDataSystemModel[obj]

为 TimeSeries 或 InterpolatingFunction obj 创建模型.

CreateDataSystemModel[fun,tmin,tmax]

用函数 fun 在 tmin 和 tmax 之间的采样创建模型.

CreateDataSystemModel[data,"dspec"]

创建数据规范为 "dspec" 的模型.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

根据时间-数值对列表创建模型：

仿真并绘制数据模型的输出：

根据 TimeSeries 创建模型：

仿真并绘制输出：

创建函数在 0 和 10 秒之间采样的数据模型：

仿真并绘制输出：

范围  (18)

数值列表  (4)

根据数值列表创建数据模型：

假定采样间隔为 1 秒：

自定义采样周期：

仿真 1 秒的情况并绘制输出：

使用自定义的 InterpolationOrder：

仿真并绘制输出：

SparseArray 被解释为相应的 Normal 数组：

假定采样间隔为 1 秒：

时间-数值对  (3)

根据时间-数值对创建模型：

仿真并绘制输出：

使用自定义的 InterpolationOrder：

仿真并绘制输出：

每个时间点都有多个值，据此创建数据模型：

仿真并绘制两条输出曲线：

时间序列  (3)

根据 TimeSeries 创建数据模型：

仿真并绘制输出：

TimeSeries 的 InterpolationOrder 被保留：

仿真并绘制输出：

创建数据模型时，覆盖 InterpolationOrder：

仿真并绘制输出：

InterpolatingFunction  (2)

根据 InterpolatingFunction 创建模型：

仿真并绘制输出：

创建模型前对 InterpolatingFunction 进行重新采样：

仿真并绘制输出：

函数  (3)

创建一个采样了 10 秒的函数的数据模型：

自动确定采样点：

选择 InterpolationOrder：

仿真并绘制 2 秒的数据输出以显示插值次数：

在创建模型时设置采样周期：

仿真并绘制输出：

数据规范  (3)

创建数据模型，接受时间并将其插值到两个值列上：

显示数据的前几行：

创建一个模型，使用时间对数据进行插值：

模拟模型：

绘制插值变量：

创建一个数据模型，接受输入并将其插值到两个值列上：

显示数据的前几行：

使用数据创建模型：

对输入进行仿真，该输入以两倍于时间的速度对数据进行采样；

绘制插值变量：

创建一个数据模型，接受两个标量输入，并通过双变量插值运行它们：

拆分坐标和值，以在三维图中显示数据：

显示数据点：

使用数据创建模型：

用输入模拟：

将插值结果与原始数据一起绘制：

选项  (7)

InterpolationOrder  (3)

InterpolationOrder 值为 0 时给出固定采样间隔：

仿真并绘制输出：

InterpolationOrder 值为 1 时，在采样信号间给出直线：

仿真并绘制输出：

InterpolationOrder 值为 3 时给出一个具有连续导数的平滑线：

仿真并绘制输出：

SamplingPeriod  (3)

对于数据列表，SamplingPeriod 确定了数据点之间的周期：

输出的采样信号间有 2 秒长的线性部分：

对于函数，SamplingPeriod 确定了一个函数的采样频率：

仿真采样周期为 0.5 秒和 2 秒的情况：

比较每次仿真的输出：

对于 TimeSeries，SamplingPeriod 进行均匀重新采样：

创建数据模型时对时间序列进行降采样：

仿真并绘制输出：

GeneratedAssetLocation  (1)

数据默认存储在模型中：

使用 GeneratedAssetLocation 将数据文件导出到模型引用的指定地址：

应用  (1)

创建 5 秒带有噪音输出的数据模型：

将其连接到低通滤波器上：

仿真滤波模型：

显示滤波前和滤波后的信号：

属性和关系  (2)

把创建的模型插入模型包中：

模型包含有两个已创建的模型：

导出为一个文件，以便在 "CombiTimeTable" Modelica 组件中使用：

可能存在的问题  (1)

模型中较大的数据集可能使仿真变慢：

用通过 MCTT Export 导出的数据进行仿真会比较快：

使用 GeneratedAssetLocation 将数据文件导出到模型所引用的指定位置：

Wolfram Research (2018)，CreateDataSystemModel，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2018)，CreateDataSystemModel，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2018. "CreateDataSystemModel." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html.

APA

Wolfram 语言. (2018). CreateDataSystemModel. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_createdatasystemmodel, author="Wolfram Research", title="{CreateDataSystemModel}", year="2020", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html}", note=[Accessed: 18-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_createdatasystemmodel, organization={Wolfram Research}, title={CreateDataSystemModel}, year={2020}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/CreateDataSystemModel.html}, note=[Accessed: 18-November-2024 ]}