Оцените модель в пространстве состояний и сравните ее ответ с измеренным выходом.

Загрузите данные ввода - вывода, которые хранятся в iddata объект.

load iddata1 z1

Оцените модель в пространстве состояний четвертого порядка.

nx = 4;
sys = ssest(z1,nx);

Сравните симулированный ответ модели с измеренным выходом.

compare(z1,sys)

График показывает, что подходящий процент между симулированной моделью и данными об оценке больше 70%.

Можно просмотреть больше информации об оценке путем исследования idss свойство sys.Report.

sys.Report

ans = 
          Status: 'Estimated using SSEST with prediction focus'
          Method: 'SSEST'
    InitialState: 'zero'
        N4Weight: 'CVA'
       N4Horizon: [6 10 10]
             Fit: [1x1 struct]
      Parameters: [1x1 struct]
     OptionsUsed: [1x1 idoptions.ssest]
       RandState: []
        DataUsed: [1x1 struct]
     Termination: [1x1 struct]

Например, узнайте больше информации об условиях завершения.

sys.Report.Termination

ans = struct with fields:
                 WhyStop: 'No improvement along the search direction with line search.'
              Iterations: 7
    FirstOrderOptimality: 85.9759
                FcnCount: 123
              UpdateNorm: 8.1714
         LastImprovement: 0

Отчет включает в себя информацию о количестве итераций и причины, которой оценка прекратила выполнять итерации.

Загрузите данные об отклике системы временного интервала.

load iddata7 z7;

Идентифицируйте модель в пространстве состояний четвертого порядка данных. Задайте известную задержку 2 секунды для первого входа и 0 секунды для второго входа.

nx = 4;
sys = ssest(z7(1:300),nx,'InputDelay',[2;0]);

Измените каноническую форму A, B, и матрицы C, включайте проходной термин в матрице D и устраните оценку возмущения матрицу K.

Загрузите данные ввода - вывода и оцените систему четвертого порядка с помощью ssest опции по умолчанию.

load iddata1 z1
sys1 = ssest(z1,4);

Укажите, что компаньон формирует и сравнивает A матрица с A по умолчанию матрица.

sys2 = ssest(z1,4,'Form','companion');
A1 = sys1.A

A1 = 4×4

   -0.5155   -3.8483    0.6657   -0.2666
    5.8665   -2.7285    1.0649   -1.4694
   -0.4487    0.9308   -0.6235   18.8148
   -0.4192    0.5595  -16.0688    0.5399

A2 = sys2.A

A2 = 4×4
103 ×

         0         0         0   -7.1122
    0.0010         0         0   -0.9547
         0    0.0010         0   -0.3263
         0         0    0.0010   -0.0033

Включайте проходной термин и сравните D матрицы.

sys3 = ssest(z1,4,'Feedthrough',1);
D1 = sys1.D

D1 = 0

D3 = sys3.D

D3 = 0.0339

Устраните моделирование воздействия и сравните K матрицы.

sys4 = ssest(z1,4,'DisturbanceModel','none');
K1 = sys1.K

K1 = 4×1

    0.0520
    0.0973
    0.0151
    0.0270

K4 = sys4.K

K4 = 4×1

     0
     0
     0
     0

Задайте ssest оцените начальные состояния как независимые параметры оценки.

ssest может обработать начальные состояния с помощью одного из нескольких методов. По умолчанию, ssest выбирает метод автоматически на основе ваших данных об оценке. Можно выбрать метод сами путем изменения набора опции с помощью ssestOptions.

Загрузите данные ввода - вывода z1 и оцените модель в пространстве состояний второго порядка sys использование опций по умолчанию. Используйте синтаксис, который возвращает начальные состояния x0.

load iddata1 z1
[sys,x0] = ssest(z1,2);
x0

x0 = 2×1

     0
     0

По умолчанию оценка выполняется с помощью 'auto' установка для InitialState. Узнайте который метод ssest примененный путем рассмотрения значения InitialState в sys.Report.

sys.Report.InitialState

ans = 
'zero'

Программное обеспечение применило 'zero' метод, означая, что программное обеспечение обнулило начальные состояния вместо того, чтобы оценить их. Этот выбор сопоставим с 0 значения возвращены для x0.

Задайте тот ssest оцените начальные состояния вместо этого как независимые параметры с помощью 'estimate' установка. Используйте ssestOptions создать модифицированный набор опции и указать что набор опции, чтобы оценить новую модель.

opt = ssestOptions('InitialState','estimate');
[sys1,x0] = ssest(z1,2,opt);
x0

x0 = 2×1

    0.0068
    0.0052

x0 теперь оценил параметры с ненулевыми значениями.

Получите упорядоченную модель в пространстве состояний пятого порядка для системы второго порядка от узкого сигнала пропускной способности.

Загрузите данные об оценке.

load regularizationExampleData eData;

Создайте модель передаточной функции, используемую для генерации данных об оценке (истинная система).

trueSys = idtf([0.02008 0.04017 0.02008],[1 -1.561 0.6414],1);

Оцените неупорядоченную модель в пространстве состояний.

opt = ssestOptions('SearchMethod','lm');
m = ssest(eData,5,'form','modal','DisturbanceModel','none','Ts',eData.Ts,opt);

Оцените упорядоченную модель в пространстве состояний.

opt.Regularization.Lambda = 10;
mr = ssest(eData,5,'form','modal','DisturbanceModel','none','Ts',eData.Ts,opt);

Сравните выходные параметры модели с данными об оценке.

compare(eData,m,mr);

Сравните импульсные характеристики модели.

impulse(trueSys,m,mr,50);
legend('trueSys','m','mr');

Оцените модель в пространстве состояний измеренных данных ввода - вывода. Сконфигурируйте ограничения параметра и начальные значения для оценки с помощью модели в пространстве состояний.

Создайте idss модель, чтобы задать начальную параметризацию для оценки.

A = blkdiag([-0.1 0.4; -0.4 -0.1],[-1 5; -5 -1]);
B = [1; zeros(3,1)]; 
C = [1 1 1 1]; 
D = 0; 
K = zeros(4,1);
x0 = [0.1 0.1 0.1 0.1];
Ts = 0;
init_sys = idss(A,B,C,D,K,x0,Ts);

Установка всех записей K к 0 создает idss модель без элемента воздействия состояния.

Используйте Structure свойство зафиксировать значения некоторых параметров модели. Сконфигурируйте модель так, чтобы B и K фиксируются, и только ненулевые записи A являются допускающими оценку.

init_sys.Structure.A.Free = (A~=0);
init_sys.Structure.B.Free = false;
init_sys.Structure.K.Free = false;

Записи в init_sys.Structure.A.Free определите ли соответствующие записи в init_sys.A свободны (true) или зафиксированный (false).

Загрузите результаты измерений и оцените модель в пространстве состояний с помощью ограничений параметра и начальных значений, заданных init_sys.

load iddata2 z2;
sys = ssest(z2,init_sys);

Предполагаемые параметры sys удовлетворите ограничениям, заданным init_sys.