Этот пример показывает, как оценить значения интерполяционной таблицы от ввода - вывода временного интервала (ввод-вывод) данные в инструменте Parameter Estimation.
В этом примере используйте данные о вводе-выводе в lookup_regular.mat, чтобы оценить значения интерполяционной таблицы. MAT-файл включает следующие переменные:
xdata1 — Состоит из 63 однородно выбранных точек входных данных в области значений [0 6.5]
ydata1 — Состоит из выходных данных, соответствующих выборкам входных данных
time1 — Временной вектор
Используйте данные о вводе-выводе, чтобы оценить значения интерполяционной таблицы в модели lookup_regular Simulink®. Интерполяционная таблица в модели содержит десять значений, которые хранятся в переменной table MATLAB®. Начальные табличные значения включают вектор 0s. Чтобы узнать больше, как смоделировать систему с помощью интерполяционных таблиц, см. Инструкции для Выбора Lookup Table (Simulink).
Чтобы оценить значения интерполяционной таблицы, откройте сеанс Оценки Параметра.
Откройте модель интерполяционной таблицы путем ввода следующей команды в посдказке MATLAB:
lookup_regular
Эта команда открывает модель Simulink и загружает данные об оценке в рабочее пространство MATLAB.
В модели Simulink выберите Analysis> Parameter Estimation, чтобы открыть новый сеанс с именем lookup_regular в инструменте Parameter Estimation.
Используйте следующие шаги, чтобы оценить значения интерполяционной таблицы.
Создайте новый эксперимент путем нажатия на New Experiment на вкладке Parameter Estimation. Назовите его EstimationData. Затем импортируйте данные о вводе-выводе, xdata1 и ydata1, и временной вектор, time1, в эксперимент. Для этого откройте редактор эксперимента путем щелчка правой кнопкой по EstimationData и выбора Edit.... Введите [time1,ydata1] в выходном диалоговом окне и [time1,xdata1] во входном диалоговом окне в редакторе эксперимента. Для получения дополнительной информации смотрите, Импортируют Данные для Оценки Параметра. После того, как вы импортируете данные взгляды эксперимента можно следующим образом:
Запустите начальную симуляцию, чтобы просмотреть данные о вводе-выводе, моделируемый вывод и начальные табличные значения. Для этого введите следующие команды в посдказке MATLAB:
sim('lookup_regular') figure(1); plot(xdata1,ydata1, 'm*', xout, yout,'b^') hold on; plot(linspace(0,6.5,10), table, 'k', 'LineWidth', 2); legend('Measured data','Initial simulation data','Initial table values');
Ось X и ось Y фигуры представляют входные и выходные данные, соответственно. Данные показывают следующие графики:
Результаты измерений — Представленный пурпурными звездами (*).
Начальные табличные значения — Представленный черной линией.
Начальные данные моделирования — Представленный синими дельтами (Δ).
Вы видите, что начальные табличные значения и моделируемые данные не соответствуют с результатами измерений.
Чтобы выбрать табличные значения, чтобы оценить, на вкладке Parameter Estimation, нажимают кнопку Select Parameters, чтобы открыть диалоговое окно Edit:Estimated Parameters. В панели Parameters Tuned for all Experiments нажмите Select parameters, чтобы запустить Выбрать диалоговое окно Model Variables. Установите флажок рядом с таблицей и нажмите OK.
Окно Edit:Estimated Parameters теперь смотрит можно следующим образом. Табличные значения выбраны для оценки по умолчанию.
На вкладке Parameter Estimation нажмите Select Experiment. EstimationData выбран для оценки по умолчанию. В противном случае установите флажок в соответствии со столбцом Estimation и нажмите OK.
Чтобы оценить табличные значения с помощью настроек по умолчанию, на вкладке Parameter Estimation, нажимают Estimate, чтобы открыть график Parameter Trajectory и окно Estimation Progress Report. График Parameter Trajectory показывает изменение в значениях параметров в каждой итерации.
После того, как оценка сходится, график Parameter Trajectory выглядит так:
Estimation Progress Report показывает номер итерации, число раз, целевая функция выполнена, и значение функции стоимости в конце каждой итерации. После того, как оценка сходится, Estimation Progress Report выглядит так:
Предполагаемые параметры сохранены в EstimatedParams в разделе Results панели Data Browser слева. Чтобы просмотреть результаты, щелкните правой кнопкой по EstimatedParams и затем выберите Open. Отчет напоминает следующее.
Этот отчет включает в себя предполагаемые значения параметров, окончательное значение функции стоимости и другие результаты оптимизации. Вы видите, что оптимизация остановилась, когда размер градиента, 1.18e-14 был меньше, чем значение критериев, 1e-3.
После того, как вы оцениваете табличные значения, как описано в Оценке Табличные значения Используя Настройки по умолчанию, необходимо использовать другой набор данных, чтобы подтвердить это, вы не сверхсоответствовали модели. Можно построить и исследовать следующие графики подтвердить результаты оценки:
График невязок
Измеренные и моделируемые графики данных
Подтверждать результаты оценки:
Создайте новый эксперимент, чтобы использовать для валидации. Назовите его ValidationData. Импортируйте данные о вводе-выводе валидации, xdata2 и ydata2, и временной вектор, time2 в эксперименте ValidationData. Для этого откройте редактор эксперимента путем щелчка правой кнопкой по ValidationData и выбора Edit.... Затем введите [time2,ydata2] в выходном диалоговом окне и [time2,xdata2] во входном диалоговом окне в редакторе эксперимента. Для получения дополнительной информации смотрите, Импортируют Данные для Оценки Параметра.
Чтобы выбрать эксперимент для валидации, на вкладке Parameter Estimation, нажимают Select Experiments. Эксперимент ValidationData выбран для оценки по умолчанию. Отмените выбор поля для оценки и проверяйте его на валидацию.
Чтобы выбрать результаты использовать, на вкладке Validation, нажимают Select Results to Validate. Отмените выбор Use current parameter values и выберите EstimatedParams и нажмите OK.
Инструмент Parameter Estimation, по умолчанию, отображает график эксперимента после валидации. Добавьте график невязок путем установки соответствующего флажка на вкладке Validation.
Чтобы запустить валидацию, на вкладке Validation, нажимают Validate.
Исследуйте графики
График эксперимента
Вы видите, что моделируемое использование данных предполагаемых параметров соглашается с измеренными данными о валидации.
Нажмите график Residual: ValidationData, чтобы открыть график невязок.
Невязки, которые показывают различие между моделируемыми и результатами измерений, находятся в диапазоне [-0.15,0.15] — в рамках 15% максимального выходного изменения. Это указывает на хорошее соответствие между измеренным и моделируемыми табличными значениями данных.
Постройте и исследуйте предполагаемые табличные значения против набора данных валидации и моделируемые табличные значения путем ввода следующих команд в посдказке MATLAB.
sim('lookup_regular') figure(2); plot(xdata2,ydata2, 'm*', xout, yout,'b^') hold on; plot(linspace(0,6.5,10), table, 'k', 'LineWidth', 2)
График показывает что табличные значения, отображенные как черная линия, соответствие и данные о валидации и моделируемые табличные значения. Табличные значения данных покрывают целую область значений входных значений, которая указывает, что все значения интерполяционной таблицы были оценены.
