Exponenta Banner

linear

Линейный объект отображения для нелинейных моделей ARX

расширьте все на странице

Описание

linear возразите реализует аффинную функцию и функция отображения для оценки нелинейных моделей ARX. Функция отображения использует комбинацию линейных весов и смещения. В отличие от другого отображения возражает для нелинейных моделей, linear объект не содержит размещения для нелинейного компонента.

Математически, linear линейная функция y=F(x) это сопоставляет входные параметры m X (t) = [x (t 1), x 2 (t), …, xm (t)] T к скалярному выходу y (t).. F является (аффинной) функцией x:

y(t)=y0+(Χ(t)−X¯)TPL

Здесь:

  • X (t) является m-by-1 вектор из входных параметров или regressors, со средним значением Χ¯.

  • y0 является выходным смещением, скаляром.

  • P является m-by-p матрица проекции, где m является количеством регрессоров и является p, количество линейных весов. m должен быть больше или быть равен p.

  • L является p-by-1 вектор из весов.

Установите linear как значение OutputFcn свойство idnlarx модель. Например, задайте linear когда вы оцениваете idnlarx модель со следующей командой.

sys = nlarx(data,regressors,linear)
Когда nlarx оценивает модель, она также оценивает параметры linear функция.

Используйте linear отображение объекта, когда это необходимо, чтобы создать нелинейные модели ARX, которые работают линейно с регрессорами. Сами регрессоры могут быть нелинейными функциями вводов и выводов. polynomialRegressor и customRegressor команды позволяют вам создавать такие регрессоры. Когда idnlarx модель не имеет никаких пользовательских регрессоров, и выходная функция установлена в linear, модель похожа на линейную модель ARX. Однако для нелинейной модели ARX, смещение является допускающим оценку параметром.

Можно сконфигурировать linear объект отключить компоненты и зафиксировать параметры. Использование evaluate вычислить выход функции для данного вектора из входных параметров.

Создание

Синтаксис

Lin = linear

Описание

пример

Lin = linear создает linear объект Lin неизвестными параметрами.

Свойства

развернуть все

Информация о входном сигнале для сигналов использовала для оценки в виде векторов из m специфичные для свойства значения, где m является количеством входных сигналов. Input свойства для каждого входного сигнала следующие:

  • Name — Имена входных сигналов в виде 1 строкой m или символьным массивом, где m является количеством входных параметров

  • Mean — Среднее значение входных сигналов в виде числового скаляра

  • Range — Области значений входных сигналов в виде 2 m числовым массивом, который содержит минимальные и максимальные значения

Информация о выходном сигнале в виде специфичных для свойства значений. Output свойства следующие:

  • Name — Имя выходного сигнала в виде строки или символьного массива

  • Mean — Среднее значение выходного сигнала в виде числового скаляра

  • Range — Область значений выходного сигнала в виде 2 1 числового массива, который содержит минимальные и максимальные значения.

Параметры линейной функции в виде следуют:

  • Value — Значение L' в виде 1 m вектором.

  • Free — Опция, чтобы обновить записи Value во время оценки. заданный как логический скаляр. Программное обеспечение соблюдает Free спецификация, только если начальное значение Value isfinite. Значением по умолчанию является true.

  • Minimum — Минимум привязал ValueВ виде 1 p вектором. Если Minimum задан с конечным значением и начальным значением Value конечно, затем программное обеспечение осуществляет тот минимум, связанный во время оценки модели.

  • Maximum — Максимум привязал ValueВ виде 1 p вектором. Если Maximum задан с конечным значением и начальным значением Value конечно, затем программное обеспечение осуществляет тот максимум, связанный во время оценки модели.

  • SelectedInputIndex — Индексы linear входные параметры (см. Input.Name) это используется в качестве входных параметров к линейной функции в виде 1 nr целочисленным вектором, где nr является количеством входных параметров. RegressorUsage свойство idnlarx модель определяет эти индексы.

Параметры срока смещения в виде следуют:

  • Value — Возместите значение в виде скаляра.

  • Free — Опция, чтобы обновить Value во время оценки в виде логического скаляра. Программное обеспечение соблюдает Free спецификация false только если значение Value isfinite. Значением по умолчанию является true.

  • Minimum — Минимум привязал ValueВ виде числового скаляра или –Inf. Если Minimum задан с конечным значением и значением Value конечно, затем программное обеспечение осуществляет тот минимум, связанный во время оценки модели. Значением по умолчанию является -Inf.

  • Maximum — Максимум привязал ValueВ виде числового скаляра или Inf. Если Maximum задан с конечным значением и начальным значением Value конечно, затем программное обеспечение осуществляет тот максимум, связанный во время оценки модели. Значением по умолчанию является Inf.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите данные.

load iddata7 z7

Создайте linear отображение объекта L.

L = linear;

Создайте регрессоры модели, которые включают нелинейные полиномиальные регрессоры.

Reg1 = linearRegressor({'y1','u1'},{1:4, 0:4});
Reg2 = polynomialRegressor({'y1','u1'},{1:2, 0:2},2,false,true,true);
Reg3 = polynomialRegressor({'y1','u1'},{2, 1:3},3,false,true);

Оцените нелинейную модель ARX.

sys = nlarx(z7,[Reg1;Reg2;Reg3],L)
sys = 
Nonlinear ARX model with 1 output and 2 inputs
  Inputs: u1, u2
  Outputs: y1

Regressors:
  1. Linear regressors in variables y1, u1
  2. Order 2 regressors in variables y1, u1
  3. Order 3 regressors in variables y1, u1
  List of all regressors

Model output is linear in regressors.
Sample time: 1 seconds

Status:                                          
Estimated using NLARX on time domain data "z7".  
Fit to estimation data: 43.22% (prediction focus)
FPE: 5.66, MSE: 4.963

Вопросы совместимости

развернуть все

Не рекомендуемый запуск в R2021a

Смотрите также

| | | | | | | | |

Представленный в R2007a

Документация System Identification Toolbox

Поддержка