Получите идентифицированные матрицы пространства состояний для модели, оцененной из данных.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data iddata данные о представлении объекта производятся на уровне выборки 0,04 секунд.

sys idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите идентифицированные матрицы пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K] = idssdata(sys);

Получите начальное состояние, сопоставленное с идентифицированной моделью.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data iddata данные о представлении объекта производятся на уровне выборки 0,04 секунд.

sys idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите начальное состояние, сопоставленное с sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys);

ABCD и K представляйте матрицы пространства состояний идентифицированной модели sysx0 начальное состояние, идентифицированное для sys.

Получите матрицы неопределенности матриц пространства состояний идентифицированной модели.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data iddata данные о представлении объекта производятся на уровне выборки 0,04 секунд.

sys idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите матрицы неопределенности, сопоставленные с матрицами пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K,x0,dA,dB,dC,dD,dx0] = idssdata(sys);

dA, dB, dC, dD и dK представляйте неопределенность, сопоставленную с матрицами пространства состояний идентифицированной модели sys. dx0 представляет неопределенность, сопоставленную с предполагаемым начальным состоянием.

Получите матрицы пространства состояний для многоуровневых моделей от массива идентифицированных моделей.

Идентифицируйте многоуровневые модели с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys2 = n4sid(data,2,'InputDelay',2);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys2,sys3,sys4);

data iddata данные о представлении объекта производятся на уровне выборки 0,04 секунд.

sys массив idss модели. Первая запись sys идентифицированная система второго порядка. Вторые и третьи записи sys являются третьими - и четвертый порядок идентифицировал системы, соответственно.

Получите матрицы пространства состояний для первых и третьих записей sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,1);
[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,3);

Получите матрицы пространства состояний массива идентифицированных моделей в массивах ячеек.

Идентифицируйте многоуровневые модели с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys3,sys4);

data iddata данные о представлении объекта производятся на уровне выборки 0,04 секунд.

sys массив idss модели. Первая запись sys идентифицированная система третьего порядка, и вторая запись является идентифицированной системой четвертого порядка.

Получите матрицы пространства состояний sys в массивах ячеек.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,'cell');

ABCD и K массивы ячеек, содержащие матрицы пространства состояний отдельных записей идентифицированного массива моделей sysx0 массив ячеек, содержащий предполагаемое начальное состояние отдельных записей идентифицированного массива моделей sys.