Нелинейная образцовая идентификация

Идентифицируйте нелинейный ARX, Хаммерстайна-Винера и модели серого поля

Используйте нелинейную образцовую идентификацию, когда линейная модель не полностью получит вашу системную динамику. Можно идентифицировать нелинейные модели в приложении System Identification или в командной строке. System Identification Toolbox™ включает создание и оценку трех нелинейных образцовых структур:

  • Нелинейные модели ARX — Представляют нелинейность в вашей системе с помощью динамических средств оценки нелинейности, таких как сети вейвлета, разделение дерева и сигмоидальные сети.

  • Хаммерстайн-Винер моделирует — Оценка статическая нелинейность в в противном случае линейной системе.

  • Нелинейные модели серого поля — Представляют вашу нелинейную систему с помощью обыкновенных дифференциальных уравнений или разностных уравнений (ОДУ) с неизвестными параметрами.

Нелинейная образцовая идентификация требует однородно выбранных данных временного интервала. Ваши данные могут иметь один или несколько каналов ввода и вывода. Можно также смоделировать данные timeseries с помощью нелинейного ARX и нелинейных моделей серого поля. Для получения дополнительной информации займитесь Идентифицированными Нелинейными Моделями.

Можно использовать идентифицированные модели, чтобы моделировать и предсказать образцовый вывод в командной строке в приложении, или в Simulink®. Если у вас есть Control System Toolbox™, можно также линеаризовать модель и использовать ее для проекта системы управления. Для получения дополнительной информации смотрите Линейную аппроксимацию Нелинейных Моделей Черного ящика.

Популярные примеры