idnlgrey

Нелинейная модель серого ящика

Синтаксис

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts,Name,Value)

Описание

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters) создает нелинейную модель серого ящика использование заданной структуры модели в FileName, количество выходных параметров, входных параметров и состояний в Order, и параметры модели.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates) задает начальные состояния модели.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts) задает шаг расчета модели дискретного времени.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts,Name,Value) задает дополнительные атрибуты idnlgrey структура модели с помощью одного или нескольких Name,Value парные аргументы.

Описание объекта

idnlgrey представляет нелинейную модель серого ящика. Для получения информации о нелинейных моделях серого ящика смотрите Оценку Нелинейные Модели Серого ящика.

Используйте idnlgrey конструктор, чтобы создать нелинейную модель серого ящика и затем оценить параметры модели с помощью nlgreyest.

Для idnlgrey свойства объектов, смотрите Свойства.

Примеры

свернуть все

Загрузка данных.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1,'Name','DC-motor');

Данные от линейного двигателя постоянного тока с одним входом (напряжение) и два выходных параметров (угловое положение и скорость вращения). Структура модели задана dcmotor_m.m файл.

Создайте нелинейную модель серого ящика.

file_name = 'dcmotor_m';
Order = [2 1 2];
Parameters = [1;0.28];
InitialStates = [0;0];

sys = idnlgrey(file_name,Order,Parameters,InitialStates,0, ...
    'Name','DC-motor');

Загрузка данных.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','twotankdata'));
z = iddata(y,u,0.2,'Name','Two tanks');

Данные содержат 3 000 выборок данных ввода - вывода двух систем бака. Вход является напряжением, применился к насосу, и выход является уровнем жидкости более низкого бака.

Задайте файл, описывающий структуру модели для системы 2D бака. Файл задает производные состояния и выходные параметры модели как функция времени, состояний, входных параметров и параметров модели.

FileName = 'twotanks_c';

Задайте порядки модели [число выходов число входов число переменных состояния].

Order = [1 1 2];

Задайте начальные параметры (Np = 6).

Parameters = {0.5;0.0035;0.019; ...
    9.81;0.25;0.016};

Задайте начальные начальные состояния.

InitialStates = [0;0.1];

Задайте как непрерывная система.

Ts = 0;

Создайте idnlgrey объект модели.

nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts, ...
    'Name','Two tanks');

Установите некоторые параметры как постоянные.

nlgr.Parameters(1).Fixed = true;
nlgr.Parameters(4).Fixed = true;
nlgr.Parameters(5).Fixed = true;

Оцените параметры модели.

nlgr = nlgreyest(z,nlgr);

Входные параметры

свернуть все

Имя функции или файл MEX, хранящий структуру модели, заданную как вектор символов (без расширения файла) или указатель на функцию для вычисления состояний и выходных параметров. Если FileName вектор символов, например, 'twotanks_c', затем это должно указать на файл MATLAB®, Pcode-файл или файл MEX. Для получения дополнительной информации о файловых переменных, смотрите Определение Нелинейной Структуры модели Серого ящика.

Количество выходных параметров, входных параметров и состояний модели, заданной как одно из следующего:

  • Векторный [Ny Nu Nx], определение количества выходных параметров Ny модели, входные параметры Nu, и состояния Nx.

  • Структура с fields'Ny'\nu, и 'Nx'.

Для временных рядов, Nu установлен в 0, и для статических структур модели, Nx установлен в 0.

Параметры модели, заданной как одно из следующего:

  • Np- 1 массив структур, где Np количество параметров. Структура содержит следующие поля:

    Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
    NameИмя параметра, заданного как вектор символов. Например, 'pressure'.'pi', где i целое число в [1,Np]
    UnitМодуль параметра, заданного как вектор символов. ''
    Value

    Начальное значение параметра, заданного как:

    • Конечный действительный скаляр

    • Конечный действительный вектор-столбец

    • Двумерная действительная матрица

     
    Minimum

    Минимальное значение параметра, заданного как действительный скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    Minimum > = Value для всех компонентов.

    -Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметра, заданного как действительный скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    Inf(size(Value))
    FixedЗадает, фиксируется ли параметр к их начальным значениям, заданным как булев скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    false(size(Value))

    Подразумевает, оцените все параметры

    Используйте запись через точку, чтобы получить доступ к подполям iпараметр th. Например, для idnlgrey модель M, iк параметру th получают доступ через M.Parameters(i) и его подполе Fixed M.Parameters(i).Fixed.

  • Np- 1 вектор действительных конечных начальных значений, InParameters.

    Данные преобразованы в структуру со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присвоен значение InParameters(i), где i целое число в [1,Np]

  • Np- 1 массив ячеек, содержащий конечные действительные скаляры, конечные вектора действительных чисел или конечные действительные двумерные матрицы начальных значений.

    Значения по умолчанию используются в полях Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Начальные состояния параметров модели, заданных как одно из следующего:

  • Nx- 1 массив структур, где Nx количество состояний. Структура содержит следующие поля:

    Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
    NameИмя состояний, заданных как вектор символов.'xi', где i целое число в [1,Nx]
    UnitМодуль состояний, заданных как вектор символов. ''
    Value

    Начальное значение начальных состояний, заданных как:

    • Конечный действительный скаляр

    • Конечный действительный 1 Ne вектор, где Ne количество экспериментов в наборе данных, который будет использоваться в оценке

     
    Minimum

    Минимальное значение начальных состояний, заданных как действительный скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value.

    Minimum > = Value для всех компонентов.

    -Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметров, заданных как действительный скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    Inf(size(Value))
    FixedЗадает, фиксируются ли начальные состояния к их начальным значениям, заданным как булев скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value

    true(size(Value))

    Подразумевает, не оценивайте начальные состояния.

    Используйте запись через точку, чтобы получить доступ к подполям iначальное состояние th. Например, для idnlgrey модель M, iк начальному состоянию th получают доступ через M.InitialStates(i) и его подполе Fixed M.InitialStates(i).Fixed.

  • [].

    Структура создается со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присвоен значение 0.

  • Действительный конечный Nx- Ne матрица (InitStates).

    Value из iэлементом массива структур th является InitStates(i,Ne), вектор-строка с Ne элементы. Minimum, Maximum, и Fixed будет -InfInf и true векторы-строки одного размера с InitStates(i,Ne).

  • Массив ячеек с конечными векторами действительных чисел размера 1 Ne или {} (то же самое как []).

Шаг расчета, заданный как положительная скалярная величина, представляющая период выборки. Значение выражается в модуле, заданном TimeUnit свойство модели. Для непрерывной модели Ts времени равно 0 (значение по умолчанию).

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Используйте Name,Value аргументы, чтобы задать дополнительные свойства idnlgrey модели во время создания модели.

Свойства

idnlgrey свойства объектов включают:

FileName

Имя функции или файл MEX, хранящий структуру модели, заданную как вектор символов (без расширения) или указатель на функцию для вычисления состояний и выходных параметров. Если FileName вектор символов, например, 'twotanks_c', затем это должно указать на файл MATLAB, Pcode-файл или файл MEX. Для получения дополнительной информации о файловых переменных, смотрите Определение Нелинейной Структуры модели Серого ящика.

Order

Количество выходных параметров, входных параметров и состояний модели, заданной как одно из следующего:

  • Векторный [Ny Nu Nx], определение количества выходных параметров Ny модели, входные параметры Nu, и состояния Nx.

  • Структура с fields'Ny'\nu, и 'Nx'.

Для временных рядов, Nu установлен в 0, и для статических структур модели, Nx установлен в 0.

Parameters

Параметры модели, заданной как одно из следующего:

  • Np- 1 массив структур, где Np количество параметров. Структура содержит следующие поля:

    Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
    NameИмя параметра, заданного как вектор символов. Например, 'pressure'.'pi', где i целое число в [1,Np]
    UnitМодуль параметра, заданного как вектор символов. ''
    Value

    Начальное значение параметра, заданного как:

    • Конечный действительный скаляр

    • Конечный действительный вектор-столбец

    • Двумерная действительная матрица

     
    Minimum

    Минимальное значение параметра, заданного как действительный скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    Minimum > = Value для всех компонентов.

    -Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметра, заданного как действительный скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    Inf(size(Value))
    FixedЗадает, фиксируется ли параметр к их начальным значениям, заданным как булев скаляр, вектор-столбец или матрица одного размера с Value.

    false(size(Value))

    Подразумевает, оцените все параметры

  • Np- 1 вектор действительных конечных начальных значений, InParameters.

    Данные преобразованы в структуру со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присвоен значение InParameters(i), где i целое число в [1,Np]

  • Np- 1 массив ячеек, содержащий конечные действительные скаляры, конечные вектора действительных чисел или конечные действительные двумерные матрицы начальных значений.

    Структура создается со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Используйте запись через точку, чтобы получить доступ к подполям iпараметр th. Например, для idnlgrey модель M, iк параметру th получают доступ через M.Parameters(i) и его подполе Fixed M.Parameters(i).Fixed.

InitialStates

Начальные состояния параметров модели, заданных как одно из следующего:

  • Nx- 1 массив структур, где Nx количество состояний. Структура содержит следующие поля:

    Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
    NameИмя состояний, заданных как вектор символов.'xi', где i целое число в [1,Nx]
    UnitМодуль состояний, заданных как вектор символов. ''
    Value

    Начальное значение начальных состояний, заданных как:

    • Конечный действительный скаляр

    • Конечный действительный 1 Ne вектор, где Ne количество экспериментов в наборе данных, который будет использоваться в оценке

     
    Minimum

    Минимальное значение начальных состояний, заданных как действительный скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value.

    Minimum > = Value для всех компонентов.

    -Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметров, заданных как действительный скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    Inf(size(Value))
    FixedЗадает, фиксируются ли начальные состояния к их начальным значениям, заданным как булев скаляр или 1 Ne вектор одного размера с Value

    true(size(Value))

    Подразумевает, не оценивайте начальные состояния.

  • [].

    Структура создается со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присвоен значение 0.

  • Действительный конечный Nx- Ne матрица (InitStates).

    Value из iэлементом массива структур th является InitStates(i,Ne), вектор-строка с Ne элементы. Minimum, Maximum, и Fixed будет -InfInf и true векторы-строки одного размера с InitStates(i,Ne).

  • Массив ячеек с конечными векторами действительных чисел размера 1 Ne или {} (то же самое как []).

    Структура создается со значениями по умолчанию для полей Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Используйте запись через точку, чтобы получить доступ к подполям iначальное состояние th. Например, для idnlgrey модель M, iк начальному состоянию th получают доступ через M.InitialStates(i) и его подполе Fixed M.InitialStates(i).Fixed.

FileArgument

Содержит вспомогательные переменные, переданные файлу ОДУ (функция или файл MEX) заданный в FileName, заданный как массив ячеек. Эти переменные используются в качестве дополнительных входных параметров для определения выходные уравнения и/или состояние.
Значение по умолчанию: {}.

SimulationOptions

Структура, которая задает метод симуляции и связанные опции, содержа следующие поля:

Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
AbsTol

Допуск абсолютной погрешности. Этот скаляр применяется ко всем компонентам вектора состояния.

Применимый к: Переменные решатели шага.

Присваиваемое значение: положительное действительное значение.

1e-6
FixedStep

Размер шага используется решателем.

Применимый к: фиксированный шаг непрерывные решатели.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' — Автоматически выбирает начальный шаг.

  • Действительное значение, таким образом, что 0<FixedStep<=1.

'Auto'

Автоматически выбирает начальный шаг.

InitialStep

Задает начальный шаг, на котором запускается решатель ОДУ.

Применимый к: переменный шаг, непрерывные решатели.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' — Автоматически выбирает начальный шаг.

  • Положительное действительное значение, таким образом, что MinStep<=InitialStep<=MaxStep.

'Auto'

Автоматически выбирает начальный шаг.

MaxOrder

Задает порядок Числовых формул дифференцирования (NDF).

Применимый к: ode15s.

Присваиваемые значения: 1, 2, 3, 4 или 5.

5
MaxStep

Задает самый большой временной шаг решателя ОДУ.

Применимый к: переменный шаг, непрерывные решатели.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' — Автоматически выбирает временной шаг.

  • Положительное действительное значение> MinStep.

'Auto'

Автоматически выбирает временной шаг.

MinStep

Задает самый маленький временной шаг решателя ОДУ.

Применимый к: переменный шаг, непрерывные решатели.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' — Автоматически выбирает временной шаг.

  • Положительное действительное значение <MaxStep.

'Auto'

Автоматически выбирает временной шаг.

RelTol

Допуск относительной погрешности, который применяется ко всем компонентам вектора состояния. Предполагаемая ошибка в каждом этапе интеграции удовлетворяет |e(i)| <= max(RelTol*abs(x(i)), AbsTol(i)).

Применимый к: переменный шаг, непрерывные решатели.

Присваиваемое значение: положительное действительное значение.

1e-3

(точность на 0,1%).

Solver

ОДУ (Полный дифференциал / Разностное уравнение) решатель для решения уравнений пространства состояний.

  • Решатели переменного шага для непрерывного idnlgrey модели:

    • 'ode45' — Рунге-Кутта (4,5) решатель для нежестких проблем.

    • 'ode23' — Рунге-Кутта (2,3) решатель для нежестких проблем.

    • 'ode113' — Решатель Адамса-Бэшфорта-Маултона для нежестких проблем.

    • 'ode15s' — Числовой Дифференциальный решатель Формулы для жестких проблем.

    • 'ode23s' — Модифицированный решатель Розенброка для жестких проблем.

    • 'ode23t' — Трапециевидный решатель для умеренно жестких проблем.

    • 'ode23tb' — Неявный решатель Рунге-Кутта для жестких проблем.

  • Решатели фиксированного шага для непрерывного idnlgrey модели:

    • 'ode5' — Решатель Dormand-принца.

    • 'ode4' — Четвертый порядок решатель Рунге-Кутта.

    • 'ode3' — Решатель Шемпина Богацков.

    • 'ode2' — Heun или улучшенный Эйлеров решатель.

    • 'ode1' — Эйлеров решатель.

  • Решатели фиксированного шага для дискретного временем idnlgrey модели: 'FixedStepDiscrete'

  • Общий: 'Auto' — Автоматически выбирает один из предыдущих решателей.

'Auto'

Автоматически выбирает один из решателей.

Report

Сводный отчет, который содержит информацию об опциях оценки и результатах, когда модель оценивается с помощью nlgreyest команда. Используйте Report чтобы запросить модель для того, как это было оценено, включая:

  • Метод оценки

  • Опции оценки

  • Поисковые условия завершения

  • Совпадение данных оценки

Содержимое Report не важны, если модель была создана конструкцией.

nlgr = idnlgrey('dcmotor_m',[2,1,2],[1;0.28],[0;0],0,'Name','DC-motor');
nlgr.Report.OptionsUsed
ans =

     []

Если вы используете nlgreyest оценить модель, поля Report содержите информацию о данных об оценке, опциях и результатах.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1,'Name','DC-motor');
nlgr = idnlgrey('dcmotor_m',[2,1,2],[1;0.28],[0;0],0,'Name','DC-motor');
nlgr = nlgreyest(z,nlgr);
nlgr.Report.OptionsUsed
Option set for the nlgreyest command:

    GradientOptions: [1x1 struct]
 EstimateCovariance: 1
            Display: 'off'
     Regularization: [1x1 struct]
       SearchMethod: 'auto'
      SearchOptions: [1x1 idoptions.search.lsqnonlin]
       OutputWeight: []
           Advanced: [1x1 struct]

Report свойство только для чтения.

Для получения дополнительной информации об этом свойстве и как использовать его, см. Выходные аргументы в nlgreyest страница с описанием и Отчет Оценки.

TimeVariable

Независимая переменная для входных параметров, выходных параметров, и — когда доступный — внутренние состояния, заданные как вектор символов.

Значение по умолчанию: 't'

NoiseVariance

Шумовое отклонение (ковариационная матрица) инноваций модели e.
Присваиваемым значением является ny- ny матрица.
Обычно устанавливайте автоматически алгоритмом оценки.

Ts

'SampleTime' . Ts положительная скалярная величина, представляющая период выборки. Это значение выражается в модуле, заданном TimeUnit свойство модели. Для непрерывной модели времени, Ts равно 0 (значение по умолчанию).

Изменение этого свойства не дискретизирует или передискретизирует модель.

Значение по умолчанию: 0

TimeUnit

Модули для переменной времени, шаг расчета Ts, и любые задержки модели, заданной как одно из следующих значений:

  • 'nanoseconds'

  • 'microseconds'

  • 'milliseconds'

  • 'seconds'

  • 'minutes'

  • 'hours'

  • 'days'

  • 'weeks'

  • 'months'

  • 'years'

Изменение этого свойства не оказывает влияния на другие свойства, и поэтому изменяет полное поведение системы. Используйте chgTimeUnit преобразовывать между единицами измерения времени, не изменяя поведение системы.

Значение по умолчанию: 'seconds'

InputName

Введите названия канала, заданные как одно из следующего:

  • Вектор символов — Для моделей одно входа, например, 'controls'.

  • Массив ячеек из символьных векторов Модели мультивхода For.

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить входные имена для мультивходных моделей. Например, если sys 2D входная модель, введите:

sys.InputName = 'controls';

Входные имена автоматически расширяются до {'controls(1)';'controls(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект, data, программное обеспечение автоматически устанавливает InputName к data.InputName.

Можно использовать краткое обозначение u относиться к InputName свойство. Например, sys.u эквивалентно sys.InputName.

Входные названия канала имеют несколько использования, включая:

  • Идентификация каналов на отображении модели и графиках

  • Извлечение подсистем систем MIMO

  • Определение точек контакта, когда взаимосвязанные модели

Значение по умолчанию: '' для всех входных каналов

InputUnit

Введите модули канала, заданные как одно из следующего:

  • Вектор символов — Для моделей одно входа, например, 'seconds'.

  • Массив ячеек из символьных векторов Модели мультивхода For.

Используйте InputUnit отслеживать модули входного сигнала. InputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Значение по умолчанию: '' для всех входных каналов

InputGroup

Введите группы канала. InputGroup свойство позволяет вам присвоить входные каналы систем MIMO в группы и обратиться к каждой группе по наименованию. Задайте входные группы как структуру. В этой структуре имена полей являются названиями группы, и значения полей являются входными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.InputGroup.controls = [1 2];
sys.InputGroup.noise = [3 5];

создает входные группы под названием controls и noise это включает входные каналы 1, 2 и 3, 5, соответственно. Можно затем извлечь подсистему из controls входные параметры ко всему выходному использованию:

sys(:,'controls')

Значение по умолчанию: Struct без полей

OutputName

Выведите названия канала, заданные как одно из следующего:

  • Вектор символов — Для моделей одно выхода. Например, 'measurements'.

  • Массив ячеек из символьных векторов For модели мультивыхода.

В качестве альтернативы используйте автоматическое векторное расширение, чтобы присвоить выходные имена для мультивыходных моделей. Например, если sys 2D выходная модель, введите:

sys.OutputName = 'measurements';

Выходные имена автоматически расширяются до {'measurements(1)';'measurements(2)'}.

Когда вы оцениваете модель с помощью iddata объект, data, программное обеспечение автоматически устанавливает OutputName к data.OutputName.

Можно использовать краткое обозначение y относиться к OutputName свойство. Например, sys.y эквивалентно sys.OutputName.

Выходные названия канала имеют несколько использования, включая:

  • Идентификация каналов на отображении модели и графиках

  • Извлечение подсистем систем MIMO

  • Определение точек контакта, когда взаимосвязанные модели

Значение по умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputUnit

Выведите модули канала, заданные как одно из следующего:

  • Вектор символов — Для моделей одно выхода. Например, 'seconds'.

  • Массив ячеек из символьных векторов For модели мультивыхода.

Используйте OutputUnit отслеживать модули выходного сигнала. OutputUnit не оказывает влияния на поведение системы.

Значение по умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputGroup

Выведите группы канала. OutputGroup свойство позволяет вам присвоить выходные каналы систем MIMO в группы и обратиться к каждой группе по наименованию. Задайте выходные группы как структуру. В этой структуре имена полей являются названиями группы, и значения полей являются выходными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.OutputGroup.temperature = [1];
sys.InputGroup.measurement = [3 5];

создает выходные группы под названием temperature и measurement это включает выходные каналы 1, и 3, 5, соответственно. Можно затем извлечь подсистему от всех входных параметров до measurement выходное использование:

sys('measurement',:)

Значение по умолчанию: Struct без полей

Name

Имя системы, заданное как вектор символов. Например, 'system_1'.

Значение по умолчанию: ''

Notes

Любой текст, который вы хотите сопоставить с системой, сохраненной как строка или массив ячеек из символьных векторов. Свойство хранит, какой бы ни тип данных вы обеспечиваете. Например, если sys1 и sys2 модели динамической системы, можно установить их Notes свойства можно следующим образом:

sys1.Notes = "sys1 has a string.";
sys2.Notes = 'sys2 has a character vector.';
sys1.Notes
sys2.Notes
ans = 

    "sys1 has a string."


ans =

    'sys2 has a character vector.'

Значение по умолчанию: [0×1 string]

UserData

Любой тип данных вы хотите сопоставить с системой, заданной как любой тип данных MATLAB.

Значение по умолчанию: []

Выходные аргументы

свернуть все

Нелинейная модель серого ящика, возвращенная как idnlgrey объект.

Больше о

свернуть все

Определение idnlgrey состояний

Состояния idnlgrey модель задана явным образом в функции или файле MEX, хранящем структуру модели. Состояния требуются для симуляции и прогноза нелинейных моделей серого ящика. Используйте findstates искать значения состояния для симуляции и прогноза с sim, predict, и compare.

Примечание

Начальные значения состояний сконфигурированы InitialStates свойство idnlgrey модель.

Представленный в R2007a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте