| System Identification | Идентифицируйте модели динамических систем от результатов измерений |
| Estimate State Space Model Live Editor Task | Оцените модель в пространстве состояний, использующую время или данные о частоте в Live Editor |
ssest | Оцените модель в пространстве состояний с помощью данных частотного диапазона или временного интервала |
ssregest | Оцените модель в пространстве состояний сокращением упорядоченной модели ARX |
n4sid | Оцените модель в пространстве состояний с помощью метода подпространства с данными частотного диапазона или временным интервалом |
idss | Модель в пространстве состояний идентифицируемыми параметрами |
pem | Ошибка предсказания оценивает для линейной и нелинейной модели |
delayest | Оцените задержку (потеря времени) из данных |
getpvec | Параметры модели и сопоставленные данные о неопределенности |
setpvec | Измените значение параметров модели |
getpar | Получите атрибуты, такие как значения и границы линейных параметров модели |
setpar | Установите атрибуты, такие как значения и границы линейных параметров модели |
ssform | Быстрая настройка структуры модели в пространстве состояний |
init | Установите или рандомизируйте начальные значения параметров |
idpar | Создайте параметр для оценки уровня на входе и начальных состояний |
idssdata | Данные пространства состояний идентифицированной системы |
findstates | Оцените начальные состояния модели |
ssestOptions | Опция установлена для ssest |
ssregestOptions | Опция установлена для ssregest |
n4sidOptions | Опция установлена для n4sid |
findstatesOptions | Набор опций для findstates |
Оцените модель в пространстве состояний с выбором порядка
Чтобы оценить модель в пространстве состояний, необходимо ввести значение ее порядка, который представляет количество состояний.
Оцените модели в пространстве состояний в приложении System Identification
Импортируйте данные в приложение System Identification.
Оцените модели в пространстве состояний в командной строке
Выполните черный ящик или структурированную оценку.
Оцените модели в пространстве состояний со Свободной Параметризацией
Параметризация по умолчанию матриц пространства состояний A, B, C, D, и K свободна; то есть, любые элементы в матрицах являются корректируемыми стандартными программами оценки.
Оцените модели в пространстве состояний с канонической параметризацией
Каноническая параметризация представляет систему в пространстве состояний в уменьшаемой форме параметра, где много элементов A, B и матриц C фиксируются к нулям и единицам.
Оцените модели в пространстве состояний со структурированной параметризацией
Структурированная параметризация позволяет вам исключить определенные параметры из оценки путем установки этих параметров на определенные значения.
Оцените пространство состояний, эквивалентное из ARMAX и моделей OE
В этом примере показано, как оценить ARMAX и модели OE-формы с помощью подхода оценки пространства состояний.
Используйте оценку пространства состояний, чтобы уменьшать порядок модели
Уменьшайте порядок модели Simulink® путем линеаризации модели и оценки модели более низкоуровневой, которая сохраняет динамику модели.
Что такое модели в пространстве состояний?
Модели в пространстве состояний являются моделями, которые используют переменные состояния, чтобы описать систему набором дифференциальных или разностных уравнений первого порядка, а не одним или несколькими дифференциальными или разностными уравнениями n-го порядка.
Данные, поддержанные моделями в пространстве состояний
Можно использовать временной интервал и данные частотного диапазона, которые являются действительными или комплексными и имеют один или несколько выходных параметров.
Поддерживаемая параметризация пространства состояний
Программное обеспечение System Identification Toolbox™ поддерживает следующую параметризацию, которая указывает, какие параметры оцениваются и которые остаются фиксированными в определенных значениях:
Каноническая реализация пространства состояний
Модальный, компаньон, заметные и управляемые канонические модели в пространстве состояний.
Определение начальных состояний для итеративных алгоритмов оценки
Когда вы оцениваете модели в пространстве состояний, можно задать, как алгоритм обрабатывает начальные состояния.
Методы оценки модели в пространстве состояний
Выберите между неитеративными методами подпространства, итерационный метод, который использует ошибочный алгоритм минимизации предсказания и неитеративный метод.
Идентификация моделей в пространстве состояний с отдельными описаниями шума процесса и измерения
Идентифицированная линейная модель используется, чтобы симулировать и предсказать систему выходные параметры для данного входа и шумовых сигналов.
