В приложении «Идентификация системы» выберите «Оценка» > «Полиномиальные модели», чтобы открыть диалоговое окно «Полиномиальные модели».
Для получения дополнительной информации о параметрах диалогового окна нажмите кнопку «Справка».
В списке Структура (Structure) выберите структуру полиномиальной модели, которую необходимо оценить, из следующих опций.
ARX:[na nb nk]
ARMAX:[na nb nc nk]
OE:[nb nf nk]
BJ:[nb nc nd nf nk]
Это действие обновляет опции в диалоговом окне Полиномиальные модели (Polynomial Models), чтобы соответствовать этой структуре модели. Сведения о каждой структуре модели см. в разделе Что такое полиномиальные модели?.
Примечание
Для данных временных рядов доступны только модели AR и ARMA. Дополнительные сведения об оценке моделей временных рядов см. в разделе Анализ временных рядов.
В поле Заказы укажите модельные заказы и задержки следующим образом:
Для моделей полиномов с одним выходом введите порядки моделей и задержки в соответствии с последовательностью, отображаемой в поле Структура (Structure). Для моделей с несколькими входами укажите nb и nk векторы строк, содержащие столько элементов, сколько имеется входных данных. При оценке моделей BJ и OE необходимо также указать nf как вектор.
Например, для системы с тремя входами, nb может быть [1 2 4], где каждый элемент соответствует входу.
Для моделей с несколькими выходами введите порядки моделей, как описано в разделе Полиномиальные размеры и порядки полиномиальных моделей с несколькими выходами.
Совет
Чтобы ввести заказы и задержки модели с помощью диалогового окна Редактор заказов (Order Editor), щелкните Редактор заказов (Order Editor).
(Только модели ARX) Выберите метод оценки как ARX или IV (метод инструментальных переменных). Сведения о алгоритмах см. в разделе Алгоритмы оценки полиномиальной модели.
(Только модели ARX, ARMAX и BJ) Установите флажок Добавить интеграцию шума, чтобы добавить интегратор к источнику шума, например.
Укажите задержку с помощью поля ввода Задержка ввода (Input delay). Значение должно быть вектором длины, равной количеству входных каналов в данных. Для дискретных оценок времени (любая оценка с использованием данных с ненулевым временем выборки) задержка должна выражаться в количестве лагов. Эти задержки отделены от «внутримодельных» задержек, указанных nk в поле редактирования «Заказы».
В поле Наименование (Name) измените имя модели или сохраните значение по умолчанию.
В списке Фокус (Focus) выберите способ взвешивания относительной важности посадки на различных частотах. Дополнительные сведения о каждой опции см. в разделе Назначение оценочных весов.
В списке Начальное состояние (Initial state) укажите способ обработки начальных условий алгоритмом. Дополнительные сведения о доступных опциях см. в разделе Определение начальных условий для алгоритмов итеративной оценки.
Совет
Если вы получаете неточную подгонку, попробуйте задать конкретный метод обработки начальных состояний, а не выбирать его автоматически.
В списке ковариация выберите Estimate если требуется, чтобы алгоритм вычислял неопределенности параметров. Влияние таких неопределенностей отображается на графиках как области достоверности модели.
Чтобы пропустить оценку неопределенности, выберите None. Пропуск вычисления неопределенности для больших моделей с несколькими выходами может сократить время вычислений.
Щелкните Регуляризация (Regularization), чтобы получить регуляризованные оценки параметров модели. Укажите константы регуляризации в диалоговом окне Опции регуляризации (Regularization Options). Дополнительные сведения см. в разделе Регуляризованные оценки параметров модели.
(Только модели ARMAX, OE и BJ) Для просмотра хода выполнения оценки в окне команд MATLAB установите флажок Показать ход выполнения (Display progress). При этом открывается окно просмотра хода выполнения, в котором сообщается о ходе выполнения оценки.
Щелкните Оценить (Estimate), чтобы добавить эту модель на плату моделей в приложении Идентификация системы (System Identification).
(Только метод ошибки прогнозирования) Чтобы остановить поиск и сохранить результаты после завершения текущей итерации, щелкните Остановить итерации (Stop Iterations). Чтобы продолжить итерации из текущей модели, нажмите кнопку Продолжить итер (Continue iter), чтобы назначить значения текущих параметров в качестве начальных предположений для следующего поиска.
Можно указать, как алгоритм оценки взвешивает подгонку на различных частотах. В приложении установите для фокуса один из следующих параметров:
Prediction - Использует инверсию шумовой модели H для взвешивания относительной важности того, насколько близко подгоняются данные в различных частотных диапазонах. Соответствует минимизации предсказания на один шаг вперед, что обычно благоприятствует подгонке в течение короткого временного интервала. Оптимизирована для приложений прогнозирования выходных данных.
Simulation - использует входной спектр для взвешивания относительной важности посадки в определенном диапазоне частот. Не использует шумовую модель для взвешивания относительной важности того, насколько близко подходят данные в различных частотных диапазонах. Оптимизирована для приложений моделирования выходных данных.
Stability - Оценивает лучшую стабильную модель. Дополнительные сведения о стабильности модели см. в разделе Нестабильные модели.
Filter - укажите пользовательский фильтр, чтобы открыть диалоговое окно Фокус оценки (Estimation Focus), в котором можно ввести фильтр, как описано в разделе Простой фильтр полосы пропускания (Simple Passband Filter) или Определение пользовательского фильтра (Defining a Custom Filter). Эта предварительная фильтрация применяется только для оценки динамики от входа к выходу. Модель возмущения определяется по нефильтрованным оценочным данным.
Проверьте модель, установив соответствующий флажок в области Представления модели (Model Views) приложения Идентификация системы (System Identification). Дополнительные сведения о проверке моделей см. в разделе Проверка моделей после оценки.
Экспортируйте модель в рабочую область MATLAB для дальнейшего анализа, перетаскивая ее в прямоугольник В рабочую область (To Workspace) в приложении Идентификация системы (System Identification).
Совет
Для моделей ARX и OE можно использовать экспортированную модель для инициализации нелинейной оценки в командной строке. Такая инициализация может улучшить подгонку модели. См. разделы Инициализация нелинейной оценки ARX с использованием линейной модели и Инициализация оценки Хаммерштейна-Винера с использованием линейной модели.
