Создайте нелинейную модель серого ящика. Модель является линейным двигателем постоянного тока с одним входом (напряжение) и два выходных параметров (угловое положение и скорость вращения). Структура модели задана dcmotor_m.m файлом.

FileName = 'dcmotor_m'; 
Order = [2 1 2];
Parameters = [0.24365;0.24964];  
nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters);  
nlgr = setinit(nlgr, 'Fixed', false(2,1)); % set initial states free

Загрузите данные для оценки начального состояния.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident',...
     'iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1);

Оцените начальные состояния, таким образом, что ответ модели с помощью предполагаемых состояний, X0 и измеренный вводят u, максимально близок к измеренному выходу y.

X0 = findstates(nlgr,z,Inf);

Оцените idss модель и симулирует его таким образом, что ответ предполагаемой модели совпадает с выходным сигналом данных об оценке максимально тесно.

Загрузка демонстрационных данных.

load iddata1 z1;

Оцените линейную модель из данных.

model = ssest(z1,2);

Оцените, что значение начальных состояний лучше всего соответствует измеренному выходу z1.y.

x0est = findstates(model,z1,Inf);

Симулируйте модель.

opt = simOptions('InitialCondition',x0est);
sim(model,z1(:,[],:),opt);

Оцените начальные состояния модели выборочно, фиксируя первое состояние и позволяя второму состоянию модели быть оцененными.

Создайте нелинейную модель серого ящика.

FileName = 'dcmotor_m'; 
Order = [2 1 2];
Parameters = [0.24365;0.24964];  
nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters);

Модель является линейным двигателем постоянного тока с одним входом (напряжение) и два выходных параметров (угловое положение и скорость вращения). Структура модели задана dcmotor_m.m файл.

Загрузите данные об оценке.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident',...
     'iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1);

Содержите первое состояние, зафиксированное в нуле, и оцените значение второго.

x0spec = idpar('x0',[0;0]);
x0spec.Free(1) = false;
opt = findstatesOptions;
opt.InitialState = x0spec;
[X0,Report] = findstates(nlgr,z,Inf,opt)

X0 = 2×1

         0
    0.0061

Report = 
         Status: 'Estimated by simulation error minimization'
         Method: 'lsqnonlin'
     Covariance: [2x2 double]
       DataUsed: [1x1 struct]
    Termination: [1x1 struct]

Создайте нелинейную модель серого ящика.

FileName = 'dcmotor_m'; 
Order = [2 1 2];
Parameters = [0.24365;0.24964];  
nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters);

Модель является линейным двигателем постоянного тока с одним входом (напряжение) и два выходных параметров (угловое положение и скорость вращения). Структура модели задана dcmotor_m.m файл.

Загрузите данные об оценке.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident',...
     'iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1);

Задайте исходное предположение для начальных состояний.

x0spec = idpar('x0',[10;10]);

x0spec.Free верно по умолчанию

Оцените начальные состояния

opt = findstatesOptions;
opt.InitialState = x0spec;
x0 = findstates(nlgr,z,Inf,opt)

x0 = 2×1

    0.0362
   -0.1322

Создайте нелинейную модель серого ящика.

FileName = 'dcmotor_m'; 
Order = [2 1 2];
Parameters = [0.24365;0.24964];  
nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters);  
set(nlgr, 'InputName','Voltage','OutputName', ...
		{'Angular position','Angular velocity'});

Модель является линейным двигателем постоянного тока с одним входом (напряжение) и два выходных параметров (угловое положение и скорость вращения). Структура модели задана dcmotor_m.m файл.

Загрузите данные об оценке.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident',...
     'iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1,'Name','DC-motor',...
     'InputName','Voltage','OutputName',...
     {'Angular position','Angular velocity'});

Создайте набор данных с тремя экспериментами.

z3 = merge(z,z,z);

Выберите эксперимент для оценки начальных состояний:

Фиксированные начальные состояния имеют нулевые значения.

x0spec = idpar('x0',zeros(2,3));
x0spec.Free(1,2) = false;
x0spec.Free(2,[2 3]) = false;
opt = findstatesOptions;
opt.InitialState = x0spec;

Оцените начальные состояния

[X0,EstInfo] = findstates(nlgr,z3,Inf,opt);