Модели в пространстве состояний

Модели в пространстве состояний со свободной, канонической, и структурированной параметризацией; эквивалентные модели ARMAX и OE

Приложения

System IdentificationИдентифицируйте модели динамических систем от результатов измерений

Функции

ssestОцените модель в пространстве состояний, использующую данные о частотном диапазоне или время
ssregestОцените модель в пространстве состояний сокращением упорядоченной модели ARX
n4sidОцените модель в пространстве состояний с помощью метода подпространства
idssМодель в пространстве состояний с идентифицируемыми параметрами
pemОшибка прогноза оценивает для линейной и нелинейной модели
delayestОцените задержку (потеря времени) от данных
getpvecПараметры модели и сопоставленные данные о неуверенности
setpvecИзмените значение параметров модели
getparПолучите атрибуты, такие как значения и границы линейных параметров модели
setparУстановите атрибуты, такие как значения и границы линейных параметров модели
ssformБыстрая настройка структуры модели в пространстве состояний
initУстановите или рандомизируйте начальные значения параметров
idparСоздайте параметр для оценки уровня на входе и начальных состояний
idssdataДанные пространства состояний идентифицированной системы
findstatesОцените начальные состояния модели
ssestOptionsОпция установлена для ssest
ssregestOptionsОпция установлена для ssregest
n4sidOptionsОпция установлена для n4sid
findstatesOptionsОпция установлена для findstates

Примеры и руководства

Оцените модель в пространстве состояний с выбором порядка

Чтобы оценить модель в пространстве состояний, необходимо обеспечить значение ее порядка, который представляет количество состояний.

Оцените модели в пространстве состояний в приложении System Identification

Импортируйте данные в приложение System Identification.

Оцените модели в пространстве состояний в командной строке

Выполните черный ящик или структурированную оценку.

Оцените модели в пространстве состояний со Свободной Параметризацией

Параметризация по умолчанию матриц пространства состояний A, B, C, D, и K свободна; то есть, любые элементы в матрицах являются корректируемыми стандартными программами оценки.

Оцените модели в пространстве состояний с канонической параметризацией

Каноническая параметризация представляет систему пространства состояний в уменьшаемой форме параметра, где много элементов A, B и матриц C фиксируются к нулям и единицам.

Оцените модели в пространстве состояний со структурированной параметризацией

Структурированная параметризация позволяет вам исключить определенные параметры из оценки путем установки этих параметров на определенные значения.

Оцените пространство состояний, эквивалентное из ARMAX и моделей OE

Этот пример показывает, как оценить ARMAX и модели OE-формы с помощью подхода оценки пространства состояний.

Концепции

Что такое модели в пространстве состояний?

Модели в пространстве состояний являются моделями, которые используют переменные состояния, чтобы описать систему набором дифференциальных или разностных уравнений первого порядка, а не одним или несколькими дифференциальными или разностными уравнениями n-го порядка.

Данные, поддержанные моделями в пространстве состояний

Можно использовать временной интервал и данные частотного диапазона, которые являются действительными или комплексными и имеют один или несколько выходных параметров.

Поддерживаемая параметризация пространства состояний

Программное обеспечение System Identification Toolbox™ поддерживает следующую параметризацию, которая указывает, какие параметры оцениваются и которые остаются фиксированными в определенных значениях:

Определение начальных состояний для итеративных алгоритмов оценки

Когда вы оцениваете модели в пространстве состояний, можно задать, как алгоритм обрабатывает начальные состояния.

Методы оценки модели в пространстве состояний

Выберите между неитеративными методами подпространства, итерационный метод, который использует ошибочный алгоритм минимизации прогноза и неитеративный метод.

Идентификация моделей в пространстве состояний с отдельными описаниями шума процесса и измерения

Идентифицированная линейная модель используется, чтобы моделировать и предсказать систему выходные параметры для данного входа и шумовых сигналов.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте