Имейте дело с несколькими экспериментами и моделями слияния при работе с System Identification Toolbox™ для оценки и совершенствования моделей.

Создайте мультиэксперимент, набор данных временного интервала путем слияния только сегментов точных данных и игнорирования остальных.

Управляйте объектами данных и объектами модели, доступными в System Identification Toolbox™. Система идентификации о создавании моделей от данных. Набор данных характеризуется несколькими данными: сигналы ввода и вывода, шаг расчета, имена переменных и модули, и т.д. Точно так же предполагаемые модели содержат информацию различных видов - оцененные параметры, их ковариационные матрицы, образцовая структура и так далее.

Разработайте и анализируйте простые модели из действительной лаборатории, обрабатывают данные. Мы запускаем с маленького описания процесса, изучаем, как импортировать данные к тулбоксу и предварительно обработать/обусловить его и затем продолжить систематически оценивать параметрические и непараметрические модели. Если модели были идентифицированы, мы сравниваем предполагаемые модели и также подтверждаем модель к фактическим выходным данным из эксперимента.

Некоторые методы для выбора и конфигурирования образцовой структуры. Оценка модели с помощью данных об измерении требует выбора образцовой структуры (такой как пространство состояний или передаточная функция) и ее порядок (например, количество полюсов и нулей) заранее. Этот выбор под влиянием предварительных знаний о смоделированной системе, но может также быть мотивирован анализом самих данных. Этот пример описывает некоторые опции для определения порядков модели и входной задержки.

Оцените модели с помощью данных о частотном диапазоне. Оценка и валидация моделей с помощью данных о частотном диапазоне работают одинаково, как они делают с данными об области времени. Это обеспечивает большое количество гибкости по оценке и анализу моделей, использующих время и частотный диапазон, а также спектральные данные (FRF). Можно одновременно оценить модели с помощью данных в обеих областях, сравнить и объединить эти модели. Модель, оцененная с помощью данных об области времени, может быть подтверждена с помощью спектральных данных или наоборот.

Преимущества регуляризации для идентификации линейных и нелинейных моделей.

Создайте простые модели процессов с помощью System Identification Toolbox™. Методы для создания этих моделей и оценки их параметров с помощью экспериментальных данных описаны. Этот пример требует Simulink®.

Выполните спектральную оценку на данных временных рядов. Мы используем тест Марпла (Комплексные данные в Л. Марпле: С.Л. Марпл младший, Цифровой Спектральный анализ с Приложениями, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ 1987.)

Оцените ARMAX и модели OE-формы с помощью подхода оценки пространства состояний.

Идентифицируйте передаточную функцию, содержащую конкретное количество полюсов для определенных данных.

Идентифицируйте передаточную функцию, чтобы соответствовать данным данным о частотной характеристике (FRD), содержащим дополнительный список фазы от вызванного входной задержкой.

Оцените модель передаточной функции, когда структура ожидаемой модели известна, и примените ограничения к коэффициентам знаменателя и числителю.

Оцените модели передаточной функции с задержками ввода-вывода.

Оцените модель передаточной функции с неизвестными транспортными задержками и примените верхнюю границу на неизвестные транспортные задержки.

Улучшите оценку модели частотного диапазона путем предварительной обработки данных и применения зависимых частотой фильтров взвешивания.

Оцените параметры в пользовательских образцовых структурах. Такие структуры заданы IDGREY (линейное пространство состояний) или IDNLGREY (нелинейное пространство состояний) модели. Мы займемся расследованиями, как присвоить структуру, зафиксировать параметры и создать зависимости среди них.

Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования серого поля.

Оцените модель, которая параметризована полюсами, нулями и усилениями. Пример требует программного обеспечения Control System Toolbox™.

Идентифицируйте один вход один вывод (SISO) нелинейные модели черного квадрата с помощью измеренных данных ввода - вывода. Пример использует результаты измерений от системы 2D корпуса, чтобы исследовать различные образцовые структуры и идентификационный выбор.

Используйте пользовательские регрессоры в нелинейных моделях ARX (IDNLARX), включая системы одного входа одного вывода (SISO) и много входа много вывода (MIMO).

Оцените нелинейные модели ARX при помощи линейных моделей ARX.

Идентифицируйте один вход один вывод (SISO) нелинейные модели черного квадрата с помощью измеренных данных ввода - вывода. Пример использует результаты измерений от системы 2D корпуса, чтобы исследовать различные образцовые структуры и идентификационный выбор.

Оцените модели Хаммерстайна-Винера с помощью линейных моделей OE.

Нелинейное моделирование серого поля динамики аппарата. Много новых функций автомобиля (как Электронные программы устойчивости (ESP), косвенные Системы мониторинга давления воздуха в шине (TPMS), системы мониторинга трения дорожной шины, и т.д) полагаются на модели базовой динамики аппарата. Так называемая велосипедная модель автомобиля является довольно простой образцовой структурой, которая часто используется в литературе динамики аппарата. В этом примере мы начнемся с этой образцовой структурой и попыткой оценить продольное и боковую жесткость шины. Фактическая работа моделирования была первоначально выполнена Эриком Нарби в его магистре наук, работают в AB Динамики NIRA, Швеция.

Моделирование серого поля большого и объединяет нелинейную систему. Цель состоит в том, чтобы показать способность использовать модель IDNLGREY, чтобы оценить большое количество параметров (16) в системе, имеющей много входных параметров (10) и выходные параметры (5). Система является аэродинамическим телом. Мы создаем модель, которая предсказывает ускорение и скорость тела с помощью измерений его скоростей (переводный и угловой) и различные углы, связанные с его поверхностями управления.

Моделирование серого поля динамики руки промышленного робота. Манипулятор описан нелинейной гибкой моделью с тремя массами согласно рисунку 1. Эта модель идеализирована в том смысле, что перемещения приняты, чтобы быть вокруг оси, не затронутой силой тяжести. Для простоты моделирование также выполняется с передаточным отношением r = 1, и истинные физические параметры впоследствии получены посредством прямого масштабирования с истинным передаточным отношением. Эксперименты моделирования и идентификации, детализированные ниже, основаны на работе, опубликованной в

Создайте, оцените и анализируйте нелинейные модели серого поля.

Выполните IDNLGREY, моделирующий на основе файлов модели C MEX. Это использует простую систему, где нелинейное пространство состояний, моделирующее действительно, окупается.

Создайте нелинейные серые модели временных рядов поля. Модели временных рядов являются моделями, не используя измеренных входных параметров. Три идеализированных экологических системы изучены где две разновидности также:

Идентифицируйте параметры комплекса все же искусственная нелинейная система дискретного времени с одним входом и одним выводом. Система была первоначально предложена и обсуждена Нарендрой и Ли в статье

Моделирование серого поля статического одно входа, система одно вывода с помощью функции MATLAB в качестве файла ОДУ.

Предоставьте дополнительные входные параметры моделям IDNLGREY. Обсуждение концентрируется о том, как сделать это для типов C-MEX образцовых файлов, все же до некоторой незначительной степени, мы также адресуем самые соответствующие параллели к моделированию файла MATLAB.

Оцените параметры нелинейной серой модели поля, использующей несколько данных об эксперименте. Система, показывающая сухое трение между двумя твердыми телами, будет использоваться в качестве основания для обсуждения. В этой системе фиксируется одно тело, в то время как другое тело двигается вперед и назад по фиксированному телу из-за внешней силы согласно рисунку 1.

Разработайте файлы модели C-MEX, которые включают скаляр, векторные, а также параметры матрицы. Как основание моделирования, мы будем использовать несколько идеализированный промышленный робот, где левые стороны выведенных уравнений пространства состояний не явно заданы. Чтобы сделать его иллюстративным, мы будем также использовать несколько данных об эксперименте в идентификационной части.

Включайте и моделируйте модель IDNLGREY в Simulink®. Мы используем систему химической реакции в качестве основания моделирования. Первая часть моделирования и идентификации примера может быть запущена без Simulink.

Как выбор алгоритма оценки может повлиять на результаты для нелинейной серой оценки модели поля. Мы используем данные, произведенные нелинейной системой маятника, которую схематично показывают в рисунке 1. Мы показываем в частности, как выбор решателя для дифференциальных уравнений влияет на результаты.

Запишите файлы ОДУ для нелинейных моделей серого поля как MATLAB и файлы MEX на C.

Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования серого поля.

Оцените первоначальную модель и совершенствуйте ее с помощью pem.

Совершенствуйте модели, для которых у вас есть начальные предположения параметра.

Подтвердите предполагаемую модель путем сравнения моделируемого образцового вывода с результатами измерений, который не использовался для исходной оценки.

Выполните многомерное прогнозирование временных рядов данных, измеренных от хищника и населения добычи в сценарии давки добычи. Движущие силы изменения генеральной совокупности добычи хищника моделируются с помощью линейных и нелинейных моделей временных рядов. Прогнозирование производительности этих моделей сравнено.

Реализуйте онлайновую рекурсивную оценочную функцию методом наименьших квадратов. Вы оцениваете нелинейную модель двигателя внутреннего сгорания и используете рекурсивные наименьшие квадраты, чтобы обнаружить изменения в инерции механизма.

Реализуйте онлайновое полиномиальное образцовое средство оценки. Вы оцениваете две модели ARMAX для нелинейного процесса химической реакции. Эти модели получают поведение процесса в двух условиях работы. Поведение модели идентифицируется онлайн и используется, чтобы настроить усиления адаптивного контроллера PI во время работы системы.

Демонстрирует использование блока Particle Filter в System Identification Toolbox™. Проблема оценки параметра передаточной функции дискретного времени повторно сформулирована и рекурсивно решена как проблема оценки состояния.

Выполните онлайновую оценку параметра для изменяющейся во времени модели ARX в командной строке MATLAB. Параметры модели обновляются на каждом временном шаге с входящими новыми данными. Эта модель получает изменяющуюся во времени динамику линейного объекта.

Выполните онлайновую оценку параметра для подбора кривой строки с помощью рекурсивных алгоритмов оценки в командной строке MATLAB. Вы получаете изменяющееся во времени поведение ввода - вывода гидравлического клапана передачи с плавкой регулировкой.

Оцените состояния линейных систем с помощью изменяющихся во времени Фильтров Калмана в Simulink.

Используйте блок Extended Kalman Filter, чтобы оценить состояния системы с несколькими датчиками, которые действуют на различных уровнях выборки.

Демонстрирует использование блока Particle Filter в System Identification Toolbox™. Проблема оценки параметра передаточной функции дискретного времени повторно сформулирована и рекурсивно решена как проблема оценки состояния.

Используйте алгоритм сигма-точечного фильтра Калмана для нелинейной оценки состояния для осциллятора Ван дер Поля.