Идентификация нелинейной модели
Используйте нелинейную идентификацию модели, когда линейная модель не полностью захватывает динамику вашей системы. Можно идентифицировать нелинейные модели в приложении System Identification или в командной строке. System Identification Toolbox™ позволяет создать и оценить три нелинейные структуры модели:
Нелинейные модели ARX - представление нелинейности в вашей системе с помощью динамических нелинейных объектов отображения, таких как вейвлет, древовидное разбиение и сигмоидные сети.
Модели Гаммерштейна-Винера - Оценка статических нелинейностей в в других отношениях линейной системе.
Нелинейные серые ящики - Представление нелинейной системы с помощью обыкновенных дифференциальных или разностных уравнений (ОДУ) с неизвестными параметрами.
Нелинейная идентификация модели требует равномерно выбранных данных временной области. Ваши данные могут иметь один или несколько входных и выходных каналов. Можно также смоделировать данные временных рядов с помощью нелинейных моделей ARX и нелинейных серых ящиков. Для получения дополнительной информации см. «Об идентифицированных нелинейных моделях».
Можно использовать идентифицированные модели для моделирования и прогнозирования выхода модели в командной строке, в приложении или в Simulink®. Если у вас есть Control System Toolbox™, можно также линеаризировать модель и использовать ее для проектирования системы управления. Для получения дополнительной информации см. «Линейное приближение нелинейных моделей черного ящика».
- Основы идентификации нелинейной модели
Идентифицированные нелинейные модели, моделирование черного ящика и регуляризация
- Нелинейные модели ARX
Нелинейное поведение, смоделированное с использованием динамических сетей, таких как сигмоид и вейвлет
- Модели Гаммерштейна-Винера
Связь линейных динамических систем со статическими нелинейностями, такими как насыщение и мертвая зона
- Нелинейные модели Серый ящик
Оцените коэффициенты нелинейного дифференциала, различия и уравнений пространства состояний
