Вычислите отображенные состояния идентифицированной модели и используйте эти состояния в качестве начальных значений состояния для моделирования модели.

Данные оценки нагрузки.

load iddata3 z3

Оценка модели пространства состояния второго порядка с использованием данных.

sys = ssest(z3,2);

Моделирование модели с использованием всего входного сигнала в z3.

Input = z3(:,[],:); % |iddata| object containing only the input signal
y_all = sim(sys,Input);

sim использует нулевые начальные условия для вычисления y_all.

Теперь смоделируйте модель, используя только первую половину входного сигнала.

Input1 = Input(1:150);
y_1 = sim(sys,Input1);

Продолжайте моделирование со второй половиной входного сигнала так, чтобы результаты не показывали прерывистости из-за переходных процессов, вызванных начальным состоянием. Для этого сначала создают набор прошлых данных, содержащий входной и моделируемый выходные данные из первой половины входного сигнала. Затем вычисляют значения состояния, соответствующие началу второй половины входного сигнала (t = 151).

PastData = [y_1,Input1];
X = data2state(sys,PastData);

X содержит значения состояния в момент непосредственно после последней выборки данных в PastData. Этот момент времени также является началом будущих данных (вторая половина входного сигнала).

FutureData = Input(151:end);

Моделирование модели с использованием второй половины входного сигнала и X в качестве исходных условий.

opt = simOptions('InitialCondition',X);
y_2 = sim(sys,FutureData,opt);

Убедитесь, что y_2 соответствует второй половине y_all.

plot(y_all,y_2,'r.')
legend('Simulation using all input data',...
    'Separate simulation of second-half of input data')

Загрузите прошлые данные.

load iddata1 z1
PastData = z1;

Оценка модели ARX.

sys = arx(PastData,[1 1 0]);

Преобразование модели в модель пространства состояний.

sys2 = idss(sys);

Вычисление отображенных состояний и ковариации состояний с помощью PastData.

[X,XCov] = data2state(sys2,PastData);

X - значение состояния в момент времени сразу после последней выборки данных в PastData.

Загрузите данные и создайте объект данных.

load motorizedcamera;  
z = iddata(y,u,0.02,'Name','Motorized Camera','TimeUnit','s');

Оцените нелинейную модель ARX.

mw1 = nlarx(z,[ones(2,2),ones(2,6),ones(2,6)],'wavenet');

Расчетная модель включает шесть входов и два выхода.

Определение порядка модели, nx.

nx = order(mw1);

Использовать первый nx выборки данных для формирования исходных условий.

PastData = struct('Input', z.u(1:nx,:),'Output',z.y(1:nx,:));

Вычислите сопоставленные состояния модели.

X = data2state(mw1,PastData);

X - значение состояния в момент времени сразу после последней выборки данных в PastData.

Моделирование модели с использованием оставшихся входных данных и определение начальных условий моделирования.

InputSignal = z.u(nx+1:end,:);
opt = simOptions;
opt.InitialCondition = X;
sim(mw1,InputSignal,opt)