Этот пример показывает, как оценить параметры двухпараметрической системы и сравнить измеренные и оцененные выходы.
Этот пример является версией Simulink примера оценки параметра командной строки, представленного в recursiveLS.
Система имеет два параметра и представлена как:
Вот,
и
являются входными и выходными данными в реальном времени, соответственно.
и
являются регрессорами 
системы.
и
являются параметрами, системы
.
Загрузите данные и извлеките входную, выходную и временную информацию.
Чтобы непосредственно сравнить этот пример с командной строкой примером recursiveLS, переместите временной вектор на одну позицию. Этот сдвиг синхронизирует вход Simulink (время начинается с 0) с входом командной строки (время начинается с первого шага расчета).
load iddata3
input = z3.u;
output = z3.y;
time = z3.SamplingInstants-1;
Создайте Входные и Выходные сигналы для Simulink.
input_sig = timeseries(input,time); output_sig = timeseries(output,time);
Откройте предварительно сконфигурированную модель Simulink, основанную на блоке Recursive Last Squares Estimator. В этой модели:
Блоки input_sig и output_sig импортируют input_sig и output_sig.
Модель создает сигнал Регрессоров путем маршрутизации input_sig посредством блока линии задержки и затем мультиплексирования задержанного сигнала с исходным сигналом.
Порт Error предоставляет предполагаемый сигнал ошибки. Блок Sum вычитает эту ошибку из input_sig для получения расчетного выхода.
Блок Mux затем комбинирует измеренный (output_sig) и оцененные выходные сигналы, чтобы вы могли просмотреть их вместе на возможностях.
rls = 'ex_RLS_Estimator_Block_sb_inf';
open_system(rls)
Запустите симуляцию. Область возможностей параметра показывает прогрессию оценки. Смежное отображение параметров отображает окончательные числовые значения. Выходные параметры Возможностей строят графики измеренных и оцененных выходных параметров вместе.
sim(rls) open_system([rls '/Parameter Scope']) open_system([rls '/Outputs Scope'])
Можно исследовать другие строения блоков, изменив параметры модели. Для образца,
Измените метод оценки, чтобы увидеть, как ваши варианты алгоритма влияют на ваши результаты.
Измените историю на finite и ваша длина окна, чтобы 30 для применения алгоритма скользящего окна.
Recursive Least Squares Estimator | Recursive Polynomial Model Estimator | recursiveLS