Exponenta Banner
exponenta event banner

idnlgrey

Нелинейная серая модель

свернуть все на странице

Синтаксис

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts)
sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts,Name,Value)

Описание

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters) создает нелинейную серую модель с использованием указанной структуры модели в FileName, количество выходов, входов и состояний в Orderи параметры модели.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates) задает начальные состояния модели.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts) задает время выборки модели дискретного времени.

sys = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts,Name,Value) задает дополнительные атрибуты idnlgrey структура модели с использованием одного или нескольких Name,Value аргументы пары.

Описание объекта

idnlgrey представляет нелинейную модель «серого ящика». Сведения о нелинейных серых моделях см. в разделе Оценка нелинейных серых моделей.

Используйте idnlgrey конструктор для создания нелинейной серой модели и последующей оценки параметров модели с помощью nlgreyest.

Для idnlgrey свойства объекта см. в разделе Свойства.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузить данные. 

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1,'Name','DC-motor');

Данные поступают от линейного двигателя постоянного тока с одним входом (напряжением) и двумя выходами (угловое положение и угловая скорость). Структура модели определяется dcmotor_m.m файл.

Создайте нелинейную серую модель.

file_name = 'dcmotor_m';
Order = [2 1 2];
Parameters = [1;0.28];
InitialStates = [0;0];

sys = idnlgrey(file_name,Order,Parameters,InitialStates,0, ...
    'Name','DC-motor');
Открыть сценарий в реальном времени

Загрузить данные. 

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','twotankdata'));
z = iddata(y,u,0.2,'Name','Two tanks');

Данные содержат 3000 выборок данных ввода-вывода двухбачковой системы. Входной сигнал - это напряжение, подаваемое на насос, а выходной сигнал - это уровень жидкости в нижнем резервуаре.

Укажите файл, описывающий структуру модели для двухбачковой системы. Файл определяет производные состояния и выходные данные модели как функцию времени, состояний, входных данных и параметров модели. 

FileName = 'twotanks_c';

Укажите порядки моделей [ny nu nx].

Order = [1 1 2];

Укажите исходные параметры (Np = 6).

Parameters = {0.5;0.0035;0.019; ...
    9.81;0.25;0.016};

Укажите начальные начальные состояния.

InitialStates = [0;0.1];

Укажите как непрерывную систему.

Ts = 0;

Создать idnlgrey объект модели. 

nlgr = idnlgrey(FileName,Order,Parameters,InitialStates,Ts, ...
    'Name','Two tanks');

Задайте некоторые параметры как постоянные. 

nlgr.Parameters(1).Fixed = true;
nlgr.Parameters(4).Fixed = true;
nlgr.Parameters(5).Fixed = true;

Оцените параметры модели. 

nlgr = nlgreyest(z,nlgr);

Входные аргументы

свернуть все

Имя функции или MEX-файла, хранящего структуру модели, указанное как символьный вектор (без расширения файла) или дескриптор функции для вычисления состояний и выходных данных. Если FileName - символьный вектор, например, 'twotanks_c', то он должен указывать на файл MATLAB ®, файл P-кода или файл MEX. Дополнительные сведения о переменных файла см. в разделе Определение нелинейной структуры модели «серый ящик».

Количество выходов, входов и состояний модели, указанных как одно из следующих:

  • Вектор [Ny Nu Nx], указание количества выходов модели Ny, входы Nu, и состояния Nx.

  • Структура с полями'Ny', 'Nu', и 'Nx'.

Для временных рядов: Nu имеет значение 0и для структур статической модели, Nx имеет значение 0.

Параметры модели, указанные как одно из следующих:

  • Np-by-1 структурный массив, где Np - количество параметров. Структура содержит следующие поля:

    ОбластьОписаниеДефолт
    NameИмя параметра, заданного как символьный вектор. Например, 'pressure'.'pi', где i является целым числом в [1,Np]
    UnitЕдиница измерения параметра, заданная как символьный вектор. ''
    Value

    Начальное значение параметра, указанное как:

    • Конечный вещественный скаляр

    • Вектор конечного вещественного столбца

    • Двумерная вещественная матрица

    		 
    Minimum

    Минимальное значение параметра, указанное как действительный скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    Minimum >= Value для всех компонентов.

    		-Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметра, указанное как действительный скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    		Inf(size(Value))
    FixedУказывает, фиксирован ли параметр к начальным значениям, указанным как логический скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    false(size(Value))

    Подразумевает оценку всех параметров

    Используйте точечную нотацию для доступа к подполям i-й параметр. Например, для idnlgrey модель M, iДоступ к шестому параметру осуществляется через M.Parameters(i) и его подраздела Fixed около M.Parameters(i).Fixed.

  • Np-на-1 вектор вещественных конечных начальных значений, InParameters.

    Данные преобразуются в структуру со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присваивается значение InParameters(i), где i является целым числом в [1,Np]

  • Np-by-1 клеточный массив, содержащий конечные вещественные скаляры, конечные вещественные векторы или конечные вещественные двумерные матрицы начальных значений.

    Для полей используются значения по умолчанию Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Начальные состояния параметров модели указаны как одно из следующих:

  • Nx-by-1 структурный массив, где Nx - количество состояний. Структура содержит следующие поля:

    ОбластьОписаниеДефолт
    NameИмя состояний, указанное как символьный вектор.'xi', где i является целым числом в [1,Nx]
    UnitЕдиница состояний, заданная как символьный вектор. ''
    Value

    Начальное значение начальных состояний, указанное как:

    • Конечный вещественный скаляр

    • Конечное вещественное 1-by-Ne вектор, где Ne - количество экспериментов в наборе данных, используемых для оценки;

    		 
    Minimum

    Минимальное значение начальных состояний, указанное как вещественный скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value.

    Minimum >= Value для всех компонентов.

    		-Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметров, указанное как вещественный скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    		Inf(size(Value))
    FixedУказывает, фиксированы ли начальные состояния к их начальным значениям, указанным как логический скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value

    true(size(Value))

    Подразумевает, не оценивать начальные состояния.

    Используйте точечную нотацию для доступа к подполям iТретье исходное состояние. Например, для idnlgrey модель M, iДоступ к первому начальному состоянию осуществляется через M.InitialStates(i) и его подраздела Fixed около M.InitialStates(i).Fixed.

  • [].

    Создается структура со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присваивается значение 0.

  • Действительный конечный Nxоколо-Ne матрица (InitStates).

    Value из iЭлемент массива структуры является InitStates(i,Ne), вектор строки с Ne элементы. Minimum, Maximum, и Fixed будет -Inf, Inf и true векторы строк того же размера, что и InitStates(i,Ne).

  • Массив ячеек с конечными вещественными векторами размера 1-by-Ne или {} (то же, что и []).

Время выборки, указанное как положительный скаляр, представляющий период выборки. Значение выражается в единицах, указанных TimeUnit свойство модели. Для модели непрерывного времени Ts равно 0 (по умолчанию).

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Использовать Name,Value аргументы для указания дополнительных свойств idnlgrey во время создания модели.

Свойства

idnlgrey свойства объекта включают в себя:

FileName

Имя функции или MEX-файла, хранящего структуру модели, указанное как символьный вектор (без расширения) или дескриптор функции для вычисления состояний и выходных данных. Если FileName - символьный вектор, например, 'twotanks_c', то он должен указывать на файл MATLAB, файл P-кода или файл MEX. Дополнительные сведения о переменных файла см. в разделе Определение нелинейной структуры модели «серый ящик».

Order

Количество выходов, входов и состояний модели, указанных как одно из следующих:

  • Вектор [Ny Nu Nx], указание количества выходов модели Ny, входы Nu, и состояния Nx.

  • Структура с полями'Ny', 'Nu', и 'Nx'.

Для временных рядов: Nu имеет значение 0и для структур статической модели, Nx имеет значение 0.

Parameters

Параметры модели, указанные как одно из следующих:

  • Np-by-1 структурный массив, где Np - количество параметров. Структура содержит следующие поля:

    ОбластьОписаниеДефолт
    NameИмя параметра, заданного как символьный вектор. Например, 'pressure'.'pi', где i является целым числом в [1,Np]
    UnitЕдиница измерения параметра, заданная как символьный вектор. ''
    Value

    Начальное значение параметра, указанное как:

    • Конечный вещественный скаляр

    • Вектор конечного вещественного столбца

    • Двумерная вещественная матрица

    		 
    Minimum

    Минимальное значение параметра, указанное как действительный скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    Minimum >= Value для всех компонентов.

    		-Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметра, указанное как действительный скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    		Inf(size(Value))
    FixedУказывает, фиксирован ли параметр к начальным значениям, указанным как логический скаляр, вектор столбца или матрица того же размера, что и Value.

    false(size(Value))

    Подразумевает оценку всех параметров

  • Np-на-1 вектор вещественных конечных начальных значений, InParameters.

    Данные преобразуются в структуру со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присваивается значение InParameters(i), где i является целым числом в [1,Np]

  • Np-by-1 клеточный массив, содержащий конечные вещественные скаляры, конечные вещественные векторы или конечные вещественные двумерные матрицы начальных значений.

    Создается структура со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Используйте точечную нотацию для доступа к подполям i-й параметр. Например, для idnlgrey модель M, iДоступ к шестому параметру осуществляется через M.Parameters(i) и его подраздела Fixed около M.Parameters(i).Fixed.

InitialStates

Начальные состояния параметров модели указаны как одно из следующих:

  • Nx-by-1 структурный массив, где Nx - количество состояний. Структура содержит следующие поля:

    ОбластьОписаниеДефолт
    NameИмя состояний, указанное как символьный вектор.'xi', где i является целым числом в [1,Nx]
    UnitЕдиница состояний, заданная как символьный вектор. ''
    Value

    Начальное значение начальных состояний, указанное как:

    • Конечный вещественный скаляр

    • Конечное вещественное 1-by-Ne вектор, где Ne - количество экспериментов в наборе данных, используемых для оценки;

    		 
    Minimum

    Минимальное значение начальных состояний, указанное как вещественный скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value.

    Minimum >= Value для всех компонентов.

    		-Inf(size(Value))
    Maximum

    Максимальное значение параметров, указанное как вещественный скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value.

    Value <= Maximum для всех компонентов.

    		Inf(size(Value))
    FixedУказывает, фиксированы ли начальные состояния к их начальным значениям, указанным как логический скаляр или 1-by-Ne вектор того же размера, что и Value

    true(size(Value))

    Подразумевает, не оценивать начальные состояния.

  • [].

    Создается структура со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

    Value присваивается значение 0.

  • Действительный конечный Nxоколо-Ne матрица (InitStates).

    Value из iЭлемент массива структуры является InitStates(i,Ne), вектор строки с Ne элементы. Minimum, Maximum, и Fixed будет -Inf, Inf и true векторы строк того же размера, что и InitStates(i,Ne).

  • Массив ячеек с конечными вещественными векторами размера 1-by-Ne или {} (то же, что и []).

    Создается структура со значениями по умолчанию для полей. Name, Unit, Minimum, Maximum, и Fixed.

Используйте точечную нотацию для доступа к подполям iТретье исходное состояние. Например, для idnlgrey модель M, iДоступ к первому начальному состоянию осуществляется через M.InitialStates(i) и его подраздела Fixed около M.InitialStates(i).Fixed.

FileArgument

Содержит вспомогательные переменные, передаваемые в файл ODE (функция или MEX-файл), указанный в FileName, задается как массив ячеек. Эти переменные используются в качестве дополнительных входных данных для задания состояний и/или выходных уравнений.
По умолчанию: {}.

SimulationOptions

Структура, определяющая метод моделирования и связанные опции, содержащая следующие поля:

ОбластьОписаниеДефолт
AbsTol

Абсолютный допуск ошибки. Этот скаляр применяется ко всем компонентам вектора состояния.

Применимо к решателям переменных шагов.

Присваиваемое значение: положительное действительное значение.

1e-6
FixedStep

Размер шага, используемый решателем.

Применимо к решателям с фиксированным шагом и непрерывным временем.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' - автоматически выбирает начальный шаг.

  • Реальная ценность, такая, что 0<FixedStep<=1.

'Auto'

Автоматически выбирает начальный шаг.

InitialStep

Указывает начальный шаг, на котором запускается решатель ODE.

Применимо к: Решателям с переменным шагом, непрерывным по времени.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' - автоматически выбирает начальный шаг.

  • Положительное реальное значение, такое, что MinStep<=InitialStep<=MaxStep.

'Auto'

Автоматически выбирает начальный шаг.

MaxOrder

Определяет порядок формул числового дифференцирования (NDF).

Применимо к: ode15.

Присваиваемые значения: 1, 2, 3, 4 или 5.

5
MaxStep

Указывает наибольший шаг времени решателя ОДУ.

Применимо к: Решателям с переменным шагом, непрерывным по времени.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' - автоматически выбирает временной шаг.

  • Положительное реальное значение > MinStep.

'Auto'

Автоматически выбирает временной шаг.

MinStep

Указывает наименьший шаг времени решателя ОДУ.

Применимо к: Решателям с переменным шагом, непрерывным по времени.

Присваиваемые значения:

  • 'Auto' - автоматически выбирает временной шаг.

  • Положительное реальное значение < MaxStep.

'Auto'

Автоматически выбирает временной шаг.

RelTol

Относительный допуск ошибки, применяемый ко всем компонентам вектора состояния. Оценочная ошибка на каждом этапе интегрирования удовлетворяет |e(i)| <= max(RelTol*abs(x(i)), AbsTol(i)).

Применимо к: Решателям с переменным шагом, непрерывным по времени.

Присваиваемое значение: положительное действительное значение.

1e-3

(точность 0,1%).

Solver

Решатель ОДУ (обыкновенное дифференциальное/разностное уравнение) для решения уравнений пространства состояний.

  • Решатели с переменным шагом для непрерывного времени idnlgrey модели:

    • 'ode45' - Решатель Runge-Kutta (4,5) для нетипичных задач.

    • 'ode23' - Решатель Runge-Kutta (2,3) для нетипичных задач.

    • 'ode113' - решатель Адамса-Башфорта-Мултона для решения проблем, связанных с несоответствием требованиям.

    • 'ode15s' - Решатель числовых дифференциальных формул для жестких задач.

    • 'ode23s' - Модифицированный решатель Rosenbrock для жестких задач.

    • 'ode23t' - Трапециевидный решатель для умеренно жестких задач.

    • 'ode23tb' - неявный решатель Runge-Kutta для жестких задач.

  • Решатели с фиксированным шагом для непрерывного времени idnlgrey модели:

    • 'ode5' - решатель Дорманд-Принс.

    • 'ode4' - решатель Runge-Kutta четвертого порядка.

    • 'ode3' - решатель Богацки-Шампина.

    • 'ode2' - Heun или усовершенствованный решатель Эйлера.

    • 'ode1' - решатель Эйлера.

  • Решатели с фиксированным шагом для дискретных по времени idnlgrey модели: 'FixedStepDiscrete'

  • Общая информация: 'Auto' - автоматически выбирает один из предыдущих решателей.

'Auto'

Автоматически выбирает один из решателей.

Report

Сводный отчет, содержащий информацию о вариантах оценки и результатах при оценке модели с использованием nlgreyest команда. Использовать Report запросить модель, как она была оценена, включая:

  • Метод оценки

  • Варианты оценки

  • Условия завершения поиска

  • Соответствие оценочных данных

Содержание Report не имеют значения, если модель была создана конструкцией.

nlgr = idnlgrey('dcmotor_m',[2,1,2],[1;0.28],[0;0],0,'Name','DC-motor');
nlgr.Report.OptionsUsed
ans =

     []

Если вы используете nlgreyest для оценки модели, поля Report содержат информацию об оценочных данных, опциях и результатах.

load(fullfile(matlabroot,'toolbox','ident','iddemos','data','dcmotordata'));
z = iddata(y,u,0.1,'Name','DC-motor');
nlgr = idnlgrey('dcmotor_m',[2,1,2],[1;0.28],[0;0],0,'Name','DC-motor');
nlgr = nlgreyest(z,nlgr);
nlgr.Report.OptionsUsed
Option set for the nlgreyest command:

    GradientOptions: [1x1 struct]
 EstimateCovariance: 1
            Display: 'off'
     Regularization: [1x1 struct]
       SearchMethod: 'auto'
      SearchOptions: [1x1 idoptions.search.lsqnonlin]
       OutputWeight: []
           Advanced: [1x1 struct]

Report является свойством, доступным только для чтения.

Дополнительные сведения об этом свойстве и его использовании см. в разделе Выходные аргументы в разделе nlgreyest справочная страница и отчет об оценке.

TimeVariable

Независимая переменная для входов, выходов и - при наличии - внутренних состояний, заданная как символьный вектор.

По умолчанию: 't'

NoiseVariance

Дисперсия шума (ковариационная матрица) инноваций модели e.
Присваиваемое значение - nyоколо-ny матрица.
Обычно устанавливается автоматически алгоритмом оценки.

Ts

Время выборки. Ts - положительный скаляр, представляющий период выборки. Это значение выражается в единицах, указанных TimeUnit свойство модели. Для модели непрерывного времени Ts равно 0 (по умолчанию).

Изменение этого свойства не дискретизирует и не выполняет повторную выборку модели.

По умолчанию: 0

TimeUnit

Единицы измерения для переменной времени, времени выборки Tsи любые временные задержки в модели, указанные как одно из следующих значений:

  • 'nanoseconds'

  • 'microseconds'

  • 'milliseconds'

  • 'seconds'

  • 'minutes'

  • 'hours'

  • 'days'

  • 'weeks'

  • 'months'

  • 'years'

Изменение этого свойства не влияет на другие свойства и, следовательно, изменяет общее поведение системы. Использовать chgTimeUnit(Панель инструментов системы управления) для преобразования единиц времени без изменения поведения системы.

По умолчанию: 'seconds'

InputName

Имена входных каналов, указанные как одно из следующих:

  • Символьный вектор - для моделей с одним входом, например, 'controls'.

  • Массив ячеек символьных векторов - для моделей с несколькими входами.

Можно также использовать автоматическое векторное расширение для назначения входных имен для моделей с несколькими входами. Например, если sys является моделью с двумя входами, введите:

sys.InputName = 'controls';

Имена вводимых данных автоматически расширяются до {'controls(1)';'controls(2)'}.

При оценке модели с использованием iddata объект, data, программное обеспечение устанавливается автоматически InputName кому data.InputName.

Можно использовать сокращенную нотацию u см. InputName собственность. Например, sys.u эквивалентно sys.InputName.

Имена входных каналов имеют несколько применений, в том числе:

  • Идентификация каналов на дисплее модели и графиках

  • Извлечение подсистем систем MIMO

  • Указание точек соединения при соединении моделей

По умолчанию: '' для всех входных каналов

InputUnit

Блоки входных каналов, указанные как одно из следующих:

  • Символьный вектор - для моделей с одним входом, например, 'seconds'.

  • Массив ячеек символьных векторов - для моделей с несколькими входами.

Использовать InputUnit отслеживание блоков входных сигналов. InputUnit не влияет на поведение системы.

По умолчанию: '' для всех входных каналов

InputGroup

Группы входных каналов. InputGroup позволяет назначать входные каналы систем MIMO в группы и ссылаться на каждую группу по имени. Укажите входные группы как структуру. В этой структуре имена полей являются именами групп, а значения полей - входными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.InputGroup.controls = [1 2];
sys.InputGroup.noise = [3 5];

создает входные группы с именем controls и noise которые включают в себя входные каналы 1, 2 и 3, 5 соответственно. Затем можно извлечь подсистему из controls входы на все выходы с использованием:

sys(:,'controls')

По умолчанию: структура без полей

OutputName

Имена выходных каналов, указанные как одно из следующих:

  • Символьный вектор - для моделей с одним выходом. Например, 'measurements'.

  • Массив ячеек символьных векторов - для моделей с несколькими выходами.

Можно также использовать автоматическое векторное расширение для назначения выходных имен для моделей с несколькими выходами. Например, если sys является моделью с двумя выходами, введите:

sys.OutputName = 'measurements';

Имена вывода автоматически расширяются до {'measurements(1)';'measurements(2)'}.

При оценке модели с использованием iddata объект, data, программное обеспечение устанавливается автоматически OutputName кому data.OutputName.

Можно использовать сокращенную нотацию y см. OutputName собственность. Например, sys.y эквивалентно sys.OutputName.

Имена выходных каналов имеют несколько применений, в том числе:

  • Идентификация каналов на дисплее модели и графиках

  • Извлечение подсистем систем MIMO

  • Указание точек соединения при соединении моделей

По умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputUnit

Единицы выходного канала, указанные как одно из следующих:

  • Символьный вектор - для моделей с одним выходом. Например, 'seconds'.

  • Массив ячеек символьных векторов - для моделей с несколькими выходами.

Использовать OutputUnit отслеживание блоков выходного сигнала. OutputUnit не влияет на поведение системы.

По умолчанию: '' для всех выходных каналов

OutputGroup

Группы выходных каналов. OutputGroup позволяет назначать выходные каналы систем MIMO в группы и ссылаться на каждую группу по имени. Укажите группы вывода в качестве структуры. В этой структуре имена полей являются именами групп, а значения полей - выходными каналами, принадлежащими каждой группе. Например:

sys.OutputGroup.temperature = [1];
sys.InputGroup.measurement = [3 5];

создает выходные группы с именем temperature и measurement которые включают в себя выходные каналы 1 и 3, 5 соответственно. Затем можно извлечь подсистему из всех входов в measurement вывод с использованием:

sys('measurement',:)

По умолчанию: структура без полей

Name

Имя системы, указанное как символьный вектор. Например, 'system_1'.

По умолчанию: ''

Notes

Любой текст, который требуется связать с системой, хранится в виде строки или массива ячеек символьных векторов. Свойство хранит данные любого типа. Например, если sys1 и sys2 являются динамическими моделями систем, можно задать их Notes следующие свойства:

sys1.Notes = "sys1 has a string.";
sys2.Notes = 'sys2 has a character vector.';
sys1.Notes
sys2.Notes
ans = 

    "sys1 has a string."


ans =

    'sys2 has a character vector.'

По умолчанию: [0×1 string]

UserData

Любой тип данных, который требуется связать с системой, указанный как любой тип данных MATLAB.

По умолчанию: []

Выходные аргументы

свернуть все

Нелинейная серая модель, возвращенная как idnlgrey объект.

Подробнее

свернуть все

Определение государств idnlgrey

Состояния idnlgrey определяются явным образом в функции или MEX-файле, в котором хранится структура модели. Состояния необходимы для моделирования и прогнозирования нелинейных серых моделей. Использовать findstates для поиска значений состояния для моделирования и прогнозирования с помощью sim, predict, и compare.

Примечание

Начальные значения состояний конфигурируются InitialStates имущества idnlgrey модель.

См. также

| | | | | | |

Темы

Представлен в R2007a

Документация по инструментам идентификации системы

Поддержка