Нелинейные модели ARX
Используйте нелинейные модели ARX, чтобы представлять нелинейность в вашей системе с помощью динамических средств оценки нелинейности, таких как сети вейвлета, разделение дерева и сигмоидальные сети. В тулбоксе эти модели представлены как idnlarx объекты. Можно оценить модели Nonlinear ARX в приложении System Identification, или в командной строке с помощью nlarx команда.
Приложения
| System Identification | Идентифицируйте модели динамических систем от результатов измерений |
Функции
Блоки
Темы
Что такое Нелинейные Модели ARX?
Изучите структуру нелинейной модели ARX.
Доступные средства оценки нелинейности для нелинейных моделей ARX
Выберите из сигмоидального, вейвлета, древовидного раздела, линейной, нейронной, и пользовательской сетевой нелинейности.
Идентификация нелинейных моделей ARX
Задайте Нелинейную структуру ARX и сконфигурируйте алгоритм оценки.
- Оцените нелинейные модели ARX в приложении
- Оцените нелинейные модели ARX в командной строке
- Оцените нелинейные модели ARX, инициализированные Используя линейные модели ARX
Подтвердите нелинейные модели ARX
Постройте нелинейность модели, анализируйте остаточные значения, и симулируйте и предскажите выход модели.
Используя нелинейные модели ARX
Симулируйте, предскажите, и предскажите выход модели, линеаризуйте нелинейные модели ARX и импортируйте оцененные модели в программное обеспечение Simulink®.
Линейная аппроксимация нелинейных моделей черного ящика
Выберите подход для вычисления линейных аппроксимаций, вычислите рабочие точки для линеаризации и линеаризуйте свою модель.
Как программное обеспечение вычисляет нелинейную модель ARX Выход
Как программное обеспечение оценивает выход средств оценки нелинейности и использует этот выход, чтобы вычислить ответ модели.
