Класс, представляющий линейное средство оценки нелинейности для нелинейных моделей ARX
lin=linear
lin=linear('Parameters',Par)
linear объект, который хранит линейное средство оценки нелинейности для оценки нелинейных моделей ARX.
lin=linear инстанцирует linear объект.
lin=linear('Parameters',Par) инстанцирует linear возразите и задает дополнительные значения в Par структура. Для получения дополнительной информации об этой структуре, смотрите линейные Свойства.
Можно включать пары значения свойства в конструктора, чтобы задать объект.
После создания объекта можно использовать get или запись через точку, чтобы получить доступ к значениям свойства объекта. Например:
% List Parameters values get(lin) % Get value of Parameters property lin.Parameters
| PropertyName | Описание |
|---|---|
Parameters | Структура, содержащая следующие поля:
|
Оцените нелинейную модель ARX с помощью linear средство оценки с пользовательскими регрессорами для следующей системы:
y (t) = a 1y (t –1) + a 2y (t –2) + a 3u (t –1) + a 4y (t –1) u (t –2) + a 5|u (t) |u (t –3) + a 6,
где u является входом, и y является выход.
% Create regressors y(t-1), y(t-2) and u(t-1).
orders = [2 1 1];
% Create an idnlarx model using linear estimator with custom regressors.
model = idnlarx(orders, linear, 'InputName', 'u', 'OutputName', 'y',...
'CustomRegressors', {'y(t-1)*u(t-2)','abs(u(t))*u(t-3)'})
% Estimate the model parameters a1, a2, ... a6.
EstimatedModel = nlarx(data, model)
Нелинейность в модели описана пользовательскими регрессорами только.
linear линейная (аффинная) функция , заданный можно следующим образом:
y является скаляром, и x является 1 m вектор.
Используйте evaluate(lin,x) вычислить значение функции, определяемой linear объект lin в x.
При создании нелинейной модели ARX с помощью конструктора (idnlarx) или средство оценки (nlarx), можно задать линейное средство оценки нелинейности с помощью [], вместо того, чтобы ввести linear явным образом. Например:
m=idnlarx(orders,[]);
Когда Focus опция в nlarxOptions 'prediction', linear использует быструю, неитеративную инициализацию и итеративный поисковый метод для оценки параметров. В большинстве случаев итеративный поиск требует только нескольких итераций.
Когда idnlarx свойство Focus='Simulation', linear использует итеративный метод в оценке параметров.