Типы объектов модели

Типы объекта модели включают числовые модели для представления систем с фиксированными коэффициентами и обобщенных моделей для систем с настраиваемыми или неопределенными коэффициентами.

Об идентифицированных нелинейных моделях

Динамические модели в программном обеспечении System Identification Toolbox™ являются математическими отношениями между входными параметрами u (t) и выходные параметры y (t) системы.

Нелинейные образцовые структуры

Создайте объекты модели для нелинейных образцовых структур, свойств модели доступа.

Доступные нелинейные модели

Программное обеспечение System Identification Toolbox обеспечивает три типа нелинейных образцовых структур:

Моделирование черного ящика

Моделирование черного ящика полезно, когда ваш главный интерес находится в подгонке данных независимо от конкретной математической структуры модели.

Моделирование нескольких - Выходные системы

Поддерживаемые модели для нескольких - выходные системы.

Подготовка данных для нелинейной идентификации

Оценка нелинейного ARX и моделей Хаммерстайна-Винера требует однородно выбранных данных временного интервала.

Функция потерь и образцовые метрики качества

Сконфигурируйте функцию потерь, которая минимизирована во время оценки параметра. После оценки используйте образцовые метрики качества, чтобы оценить качество идентифицированных моделей.

Упорядоченные оценки параметров модели

Регуляризация является методом для определения ограничений на гибкость модели, таким образом, уменьшая неуверенность в предполагаемых значениях параметров.

Отчет оценки

estimation report содержит информацию о результатах и опциях, используемых для образцовой оценки.

Следующие шаги после получения точной модели

Как можно работать с идентифицированными моделями.