Можно оценить параметры AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE или коэффициентов модели BJ с помощью данных реального времени и рекурсивных алгоритмов. Можно также оценить модели с помощью алгоритма рекурсивных наименьших квадратов (RLS). Для получения дополнительной информации об алгоритмах, смотрите Рекурсивные алгоритмы для Онлайновой Оценки Параметра.
Можно выполнить онлайновую оценку параметра с помощью блоков Simulink в подбиблиотеке Estimators библиотеки System Identification Toolbox™. Можно затем сгенерировать код C/C++ и Структурированный текст для этих блоков с помощью Simulink Coder™ и Simulink PLC Coder™, и развернуть этот код в целевой процессор. Можно также выполнить онлайновую оценку в командной строке и развернуть код с помощью MATLAB® Compiler™ или MATLAB Coder.
recursiveAR | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели AR |
recursiveARMA | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMA |
recursiveARX | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARX |
recursiveARMAX | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели ARMAX |
recursiveBJ | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Поля-Jenkins |
recursiveOE | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра модели полинома Ошибки на выходе |
recursiveLS | Создайте Системный объект для онлайновой оценки параметра с помощью рекурсивного алгоритма наименьших квадратов |
step | Обновите параметры модели и выведите онлайн использующий рекурсивный алгоритм оценки |
clone | Скопируйте онлайновый Системный объект оценки параметра |
reset | Сбросьте онлайновый Системный объект оценки параметра |
release | Разблокируйте онлайновый Системный объект оценки параметра |
isLocked | Заблокированное состояние онлайнового Системного объекта оценки параметра |
rpem | Оцените общие модели ввода - вывода с помощью рекурсивного метода минимизации ошибки прогноза |
rplr | Оцените общие модели ввода - вывода с помощью рекурсивного метода псевдолинейной регрессии |
segment | Данные о сегменте и оценочные модели для каждого сегмента |
| Recursive Least Squares Estimator | Оцените коэффициенты модели с помощью алгоритма рекурсивных наименьших квадратов (RLS) |
| Recursive Polynomial Model Estimator | Оцените ввод - вывод и коэффициенты модели полинома timeseries |
| Model Type Converter | Преобразуйте полиномиальные коэффициенты модели в матрицы модели в пространстве состояний |
Оцените состояния и параметры системы в режиме реального времени.
Как онлайновая оценка параметра отличается от оффлайновой оценки
Различие в данных, алгоритмах и реализациях оценки.
Рекурсивные алгоритмы для онлайновой оценки параметра
Забывая фактор, Фильтр Калмана, градиент и ненормированный градиент и алгоритмы конечной истории для онлайновой оценки параметра.
Предварительно обработайте онлайновые данные об оценке параметра в Simulink
Удалите дрейф, возместите, недостающие выборки, сезонность, поведение равновесия и выбросы в ваших данных.
Онлайновая рекурсивная оценка методом наименьших квадратов
В этом примере показано, как реализовать онлайновую рекурсивную оценочную функцию методом наименьших квадратов.
Онлайновая полиномиальная оценка модели ARMAX
В этом примере показано, как реализовать онлайновое полиномиальное средство оценки модели.
Подтвердите онлайновые результаты оценки параметра в Simulink
Исследуйте ошибки оценки, ковариацию параметра и различие между симулированными и измеренными выходными параметрами.
Параметр и оценка состояния в Simulink Используя блок фильтра частиц
Этот пример демонстрирует использование блока Particle Filter в System Identification Toolbox™.
Выполните онлайновую оценку параметра в командной строке
Онлайновая оценка параметра с помощью Системных объектов.
Онлайновая оценка параметра ARX для отслеживания изменяющейся во времени системной динамики
В этом примере показано, как выполнить онлайновую оценку параметра для изменяющейся во времени модели ARX в командной строке MATLAB.
Линия, соответствующая онлайновой рекурсивной оценке методом наименьших квадратов
В этом примере показано, как выполнить онлайновую оценку параметра для подбора кривой линии с помощью рекурсивных алгоритмов оценки в командной строке MATLAB.
Подтвердите онлайновую оценку параметра в командной строке
Исследуйте ошибки оценки, ковариацию параметра и различие между симулированными и измеренными выходными параметрами.
Использование сегментации данных к системам модели, показывающим резкие изменения.
Сгенерируйте онлайновый код оценки параметра в Simulink
Сгенерируйте код C/C++ и Структурированный текст с помощью продуктов Simulink PLC Coder и Simulink Coder.
Сгенерируйте код для онлайновой оценки параметра MATLAB
Сгенерируйте код C/C++ с помощью программного обеспечения MATLAB Coder; ограничения для Системных объектов.
Диагностируйте онлайновую оценку параметра
Проверяйте свою модель, данные об оценке, настройки оценки и начальные значения параметров.
