Получите идентифицированные матрицы пространства состояний для модели, оцененной от данных.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является данными о представлении объекта iddata, выбранными на уровне выборки 0,04 секунд.

sys является моделью idss, представляющей идентифицированную систему.

Получите идентифицированные матрицы пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K] = idssdata(sys);

Получите начальное состояние, сопоставленное с идентифицированной моделью.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является данными о представлении объекта iddata, выбранными на уровне выборки 0,04 секунд.

sys является моделью idss, представляющей идентифицированную систему.

Получите начальное состояние, сопоставленное с sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys);

A, B, C, D и K представляют матрицы пространства состояний идентифицированной модели sys. x0 является начальным состоянием, идентифицированным для sys.

Получите матрицы неуверенности матриц пространства состояний идентифицированной модели.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является данными о представлении объекта iddata, выбранными на уровне выборки 0,04 секунд.

sys является моделью idss, представляющей идентифицированную систему.

Получите матрицы неуверенности, сопоставленные с матрицами пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K,x0,dA,dB,dC,dD,dx0] = idssdata(sys);

dA, dB, dC, dD и dK представляют неуверенность, сопоставленную с матрицами пространства состояний идентифицированной модели sys. dx0 представляет неуверенность, сопоставленную с предполагаемым начальным состоянием.

Получите матрицы пространства состояний для многоуровневых моделей от массива идентифицированных моделей.

Идентифицируйте многоуровневые модели с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys2 = n4sid(data,2,'InputDelay',2);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys2,sys3,sys4);

data является данными о представлении объекта iddata, выбранными на уровне выборки 0,04 секунд.

sys является массивом моделей idss. Первая запись sys является идентифицированной системой второго порядка. Вторые и третьи записи sys являются третьими - и четвертый порядок идентифицировал системы, соответственно.

Получите матрицы пространства состояний для первых и третьих записей sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,1);
[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,3);

Получите матрицы пространства состояний массива идентифицированных моделей в массивах ячеек.

Идентифицируйте многоуровневые модели с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys3,sys4);

data является данными о представлении объекта iddata, выбранными на уровне выборки 0,04 секунд.

sys является массивом моделей idss. Первая запись sys является идентифицированной системой третьего порядка, и вторая запись является идентифицированной системой четвертого порядка.

Получите матрицы пространства состояний sys в массивах ячеек.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,'cell');

A, B, C, D и K являются массивами ячеек, содержащими матрицы пространства состояний отдельных записей идентифицированного образцового массива sys. x0 является массивом ячеек, содержащим предполагаемое начальное состояние отдельных записей идентифицированного образцового массива sys.