Используйте нелинейные модели ARX, чтобы представлять нелинейность в вашей системе с помощью динамических средств оценки нелинейности, таких как сети вейвлета, разделение дерева и сигмоидальные сети. В тулбоксе представлены эти модели, когда idnlarx возражает. Можно оценить модели Nonlinear ARX в приложении System Identification, или в командной строке с помощью команды nlarx.
| System Identification | Идентифицируйте модели динамических систем от результатов измерений |
Что такое Нелинейные Модели ARX?
Поймите структуру нелинейной модели ARX.
Доступные средства оценки нелинейности для нелинейных моделей ARX
Выберите из сигмоидального, вейвлета, древовидного раздела, линейной, нейронной, и пользовательской сетевой нелинейности.
Идентификация нелинейных моделей ARX
Задайте Нелинейную структуру ARX и сконфигурируйте алгоритм оценки.
Подтвердите нелинейные модели ARX
Постройте нелинейность модели, анализируйте невязки, и моделируйте и предскажите образцовый вывод.
Используя нелинейные модели ARX
Моделируйте, предскажите, и предскажите образцовый вывод, линеаризуйте нелинейные модели ARX и импортируйте оцененные модели в программное обеспечение Simulink®.
Линейная аппроксимация нелинейных моделей черного ящика
Выберите подход для вычисления линейных аппроксимаций, вычислите рабочие точки для линеаризации и линеаризуйте свою модель.
Как программное обеспечение вычисляет нелинейную модель ARX Вывод
Как программное обеспечение оценивает вывод средств оценки нелинейности и использует этот вывод, чтобы вычислить образцовый ответ.
