Нелинейные модели Серый ящик
Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний
Функции
nlgreyest | Оценка нелинейных параметров модели серого ящика |
idnlgrey | Нелинейная модель серого ящика |
pem | Минимизация ошибки предсказания для уточнения линейных и нелинейных моделей |
findstates | Оценка начальных состояний модели |
init | Установите или рандомизируйте начальные значения параметров |
getinit | Значения idnlgrey модель начальных состояний |
setinit | Установите начальные состояния idnlgrey объект модели |
getpar | Значения параметров и свойства idnlgrey параметры модели |
setpar | Установите начальные значения параметров idnlgrey объект модели |
getpvec | Получите параметры модели и соответствующие данные о неопределенности |
setpvec | Измените значения параметров модели |
sim | Симулируйте реакцию идентифицированной модели |
nlgreyestOptions | Набор опций для nlgreyest |
findstatesOptions | Набор опций для findstates |
simOptions | Набор 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.
