Нелинейная идентификация модели
Используйте нелинейную идентификацию модели, 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 структур модели:
Нелинейные модели ARX — Представляют нелинейность в вашей системе с помощью динамических средств оценки нелинейности, таких как сети вейвлета, разделение дерева и сигмоидальные сети.
Модели Хаммерстайн-Винера — Оценка статической нелинейности в противоположность линейной системе.
Нелинейные модели серого ящика — Представляют вашу нелинейную систему с помощью обыкновенных дифференциальных уравнений или разностных уравнений (ОДУ) неизвестными параметрами.
Нелинейная идентификация модели требует однородно произведенных 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 ящика. Для получения дополнительной информации займитесь Идентифицированными Нелинейными Моделями.
Можно использовать идентифицированные модели, чтобы симулировать и предсказать выход модели в командной строке в приложении, или в Simulink®. Если у вас есть Control System Toolbox™, можно также линеаризовать модель и использовать ее в проекте системы управления. Для получения дополнительной информации смотрите Линейную аппроксимацию Нелинейных Моделей Черного ящика.
- Основы идентификации нелинейной модели
Идентифицированные нелинейные модели, моделирование черного ящика и регуляризация
- Нелинейные модели ARX
Нелинейное поведение, смоделированное с помощью динамических сетей такой в качестве сигмоидальных и вейвлет
- Хаммерстайн-Винер моделирует
Связь линейных динамических систем со статической нелинейностью, такой как насыщение и мертвая зона
- Нелинейные модели серого ящика
Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний
