Получите идентифицированные матрицы пространства состояний для модели, оцененной из данных.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является iddata объект, представляющий данные, дискретизированные со частотой дискретизации 0,04 секунды.

sys является idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите идентифицированные матрицы пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K] = idssdata(sys);

Получите начальное состояние, сопоставленное с идентифицированной моделью.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является iddata объект, представляющий данные, дискретизированные со частотой дискретизации 0,04 секунды.

sys является idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите начальное состояние, сопоставленное с sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys);

A, B, C, D и K представляют матрицы пространства состояний идентифицированной модели sys. x0 является начальным состоянием, идентифицированным для sys.

Получите матрицы неопределенности матриц пространства состояний идентифицированной модели.

Идентифицируйте модель с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys = n4sid(data,4,'InputDelay',2);

data является iddata объект, представляющий данные, дискретизированные со частотой дискретизации 0,04 секунды.

sys является idss модель, представляющая идентифицированную систему.

Получите матрицы неопределенности, связанные с матрицами пространства состояний sys.

[A,B,C,D,K,x0,dA,dB,dC,dD,dx0] = idssdata(sys);

dA, dB, dC, dD и dK представление неопределенности, связанной с матрицами пространства состояний идентифицированной модели sys. dx0 представляет неопределенность, связанную с предполагаемым начальным состоянием.

Получите матрицы пространства состояний для нескольких моделей из массива идентифицированных моделей.

Идентифицируйте несколько моделей с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys2 = n4sid(data,2,'InputDelay',2);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys2,sys3,sys4);

data является iddata объект, представляющий данные, дискретизированные со частотой дискретизации 0,04 секунды.

sys является массивом idss модели. Первая запись sys является системой второго порядка. Вторая и третья записи sys являются идентифицированными системами третьего и четвертого порядка, соответственно.

Получите матрицы пространства состояний для первой и третьей записей sys.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,1);
[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,3);

Получите матрицы пространства состояний массива идентифицированных моделей в массивах ячеек.

Идентифицируйте несколько моделей с помощью данных.

load icEngine.mat
data = iddata(y,u,0.04);
sys3 = n4sid(data,3,'InputDelay',2);
sys4 = n4sid(data,4,'InputDelay',2);
sys = stack(1,sys3,sys4);

data является iddata объект, представляющий данные, дискретизированные со частотой дискретизации 0,04 секунды.

sys является массивом idss модели. Первая запись sys является системой третьего порядка, и вторая запись является системой четвертого порядка.

Получите матрицы пространства состояний sys в массивах ячеек.

[A,B,C,D,K,x0] = idssdata(sys,'cell');

A, B, C, D и K являются массивами ячеек, содержащими матрицы пространства состояний отдельных записей идентифицированного массива моделей sys. x0 - массив ячеек, содержащий предполагаемое начальное состояние отдельных записей идентифицированного массива моделей sys.