Нелинейные модели серого ящика
Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний
Функции
nlgreyest | Оцените нелинейные параметры модели серого ящика |
idnlgrey | Нелинейная модель серого ящика |
pem | Ошибочная минимизация предсказания для совершенствования линейных и нелинейных моделей |
findstates | Оцените начальные состояния модели |
init | Установите или рандомизируйте начальные значения параметров |
getinit | Значения idnlgrey начальные состояния модели |
setinit | Установите начальные состояния idnlgrey объект модели |
getpar | Значения параметров и свойства idnlgrey параметры модели |
setpar | Установите начальные значения параметров idnlgrey объект модели |
getpvec | Получите параметры модели и сопоставленные данные о неопределенности |
setpvec | Измените значения параметров модели |
sim | Симулируйте ответ идентифицированной модели |
nlgreyestOptions | Набор опций для nlgreyest |
findstatesOptions | Набор опций для findstates |
simOptions | Набор опций для sim |
Примеры и руководства
Оцените нелинейные модели серого ящика
Как задать и оценить нелинейные модели серого ящика в командной строке.
Создание файлов модели IDNLGREY
В этом примере показано, как записать файлы ОДУ для нелинейных моделей серого ящика как MATLAB и файлы MEX на C.
Оцените, что коэффициенты ОДУ соответствуют данный решение
Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования серого ящика.
Концепции
Поддерживаемые модели серого ящика
Типы поддерживаемых моделей серого ящика.
Данные, поддержанные моделями серого ящика
Типы поддерживаемых данных для оценки моделей серого ящика.
Выбор idgrey или idnlgrey Объект модели
Различие между idgrey и idnlgrey объекты модели для представления объектов модели серого ящика.
