Можно оценить параметры AR, ARMA, ARX, ARMAX, OE или BJ коэффициентов модели с помощью данных в реальном времени и рекурсивных алгоритмов. Можно также оценить модели с помощью рекурсивного алгоритма наименьших квадратов (RLS). Для получения дополнительной информации об алгоритмах см. «Рекурсивные алгоритмы для онлайн-оценки параметра».
Можно выполнить оперативную оценку параметра, используя блоки Simulink в подлибрарии Estimators библиотеки System Identification Toolbox™. Затем можно сгенерировать код C/C + + и Структурированный текст для этих блоков с помощью Coder™ Simulink Coder™ и Simulink PLC и развернуть этот код во целевом процессоре. Можно также выполнить онлайн-оценку в командной строке и развернуть код с помощью MATLAB® Compiler™ или MATLAB Coder.
recursiveAR | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметров модели AR |
recursiveARMA | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметров модели ARMA |
recursiveARX | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметров модели ARX |
recursiveARMAX | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметров модели ARMAX |
recursiveBJ | Создайте системный объект для онлайн-оценки параметров полиномиальной модели Box-Jenkins |
recursiveOE | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметров полиномиальной модели Output-Error |
recursiveLS | Создайте Системный объект для онлайн-оценки параметра с помощью рекурсивного алгоритма наименьших квадратов |
step | Обновите параметры модели и вывод онлайн с помощью рекурсивного алгоритма оценки |
clone | Скопируйте оперативный параметр оценки Системный объект |
reset | Сбросьте оперативный параметр оценки Системный объект |
release | Разблокируйте оценку оперативного параметра Системный объект |
isLocked | Заблокированный статус оперативного параметра оценки Системный объект |
rpem | Оцените общие модели вход-выход с использованием рекурсивного метода минимизации ошибок предсказания |
rplr | Оцените общие модели вход-выход с помощью рекурсивного псевдолинейного метода регрессии |
segment | Сегментируйте данные и оценивайте модели для каждого сегмента |
| Recursive Least Squares Estimator | Оцените коэффициенты модели, используя рекурсивный алгоритм наименьших квадратов (RLS) |
| Recursive Polynomial Model Estimator | Оцените вход-выход и timeseries полинома коэффициентов модели |
| Model Type Converter | Преобразуйте коэффициенты полиномиальной модели в матрицы модели пространства состояний |
Оцените состояния и параметры системы в реальном времени.
Как онлайн-оценка параметра отличается от офлайн-оценки
Различие в данных, алгоритмах и реализациях оценки.
Рекурсивные алгоритмы для онлайн-оценки параметра
Коэффициент забывания, фильтр Калмана, градиент и ненормализованный градиент и алгоритмы конечной истории для онлайн-оценки параметра.
Предварительная обработка оперативных данных оценки параметра в Simulink
Удалите дрейф, смещение, отсутствующие выборки, сезонность, равновесное поведение и выбросы в ваших данных.
Оперативная рекурсивная оценка методом наименьших квадратов
Этот пример показывает, как реализовать онлайн-рекурсивную оценку методом наименьших квадратов.
Онлайн-оценка полиномиальной модели ARMAX
Этот пример показывает, как реализовать онлайн-оценку полиномиальной модели.
Проверьте результаты оценки параметра в Simulink
Исследуйте ошибки расчета, ковариацию параметра и различие между моделируемыми и измеренными выходами.
Оценка параметра и состояния в Simulink с использованием блока фильтра частиц
Этот пример демонстрирует использование Фильтра частиц блока в System Identification Toolbox™.
Выполните онлайн-оценку параметра в командной строке
Оперативная оценка параметра с использованием системных объектов.
Онлайн-оценка параметра ARX для отслеживания изменяющейся во времени динамики системы
Этот пример показывает, как выполнить онлайн-оценку параметра для изменяющейся во времени модели ARX в командной строке MATLAB.
Линейная аппроксимация с оперативной рекурсивной оценкой методом наименьших квадратов
Этот пример показывает, как выполнить онлайн-оценку параметра для линейной подгонки с помощью рекурсивных алгоритмов оценки в командной строке MATLAB.
Проверьте оценку оперативного параметра в командной строке
Исследуйте ошибки расчета, ковариацию параметра и различие между моделируемыми и измеренными выходами.
Использование сегментации данных для моделирования систем с резкими изменениями.
Сгенерируйте онлайн- Код оценки параметра в Simulink
Сгенерируйте код C/C + + и структурированный текст с помощью продуктов Simulink Coder и Simulink PLC Coder.
Сгенерируйте код для онлайн-оценки параметра в MATLAB
Сгенерируйте код C/C + + с помощью программного обеспечения MATLAB Coder; ограничения для системных объектов.
Поиск и устранение проблем с оценкой параметров в режиме онлайн
Проверьте свою модель, данные оценки, настройки оценки и начальные значения параметров.