Нелинейные модели Серый ящик

Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний

Функции

nlgreyestОценка нелинейных параметров модели серого ящика
idnlgreyНелинейная модель серого ящика
pemМинимизация ошибки предсказания для уточнения линейных и нелинейных моделей
findstatesОценка начальных состояний модели
initУстановите или рандомизируйте начальные значения параметров
getinitЗначения idnlgrey модель начальных состояний
setinitУстановите начальные состояния idnlgrey объект модели
getparЗначения параметров и свойства idnlgrey параметры модели
setparУстановите начальные значения параметров idnlgrey объект модели
getpvecПолучите параметры модели и соответствующие данные о неопределенности
setpvecИзмените значения параметров модели
simСимулируйте реакцию идентифицированной модели
nlgreyestOptionsНабор опций для nlgreyest
findstatesOptionsНабор опций для findstates
simOptionsНабор опций для sim

Примеры и как

Оценка нелинейных серо-прямоугольных моделей

Как задать и оценить нелинейные серые ящики в командной строке.

Создание файлов модели IDNLGREY

Этот пример показов, как записать файлы ОДУ для нелинейных моделей серого ящика как MATLAB и файлы MEX на C.

Оценка коэффициентов ОДУ в соответствии с данным решением

Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного серо-прямоугольного моделирования.

Концепции

Поддерживаемые модели Grey-Box

Типы поддерживаемых моделей серого ящика.

Данные, поддерживаемые моделями Grey-Box

Типы поддерживаемых данных для оценки моделей серого ящика.

Выбор объекта модели idgrey или idnlgrey

Различие между idgrey и idnlgrey объекты модели для представления объектов модели серого ящика.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте