Как онлайн-оценка параметра отличается от офлайн-оценки

Online estimation алгоритмы оценивают параметры модели, когда новые данные доступны во время работы модели. В offline estimation вы сначала собираете все входные/выходные данные, а затем оцениваете параметры модели. Значения параметров, оцененные с помощью онлайн-оценки, могут варьироваться со временем, но параметры, оцененные с помощью офлайн-оценки, не изменяются.

Чтобы выполнить автономную оценку, используйте такие команды, как arx, pem, ssest, tfest, nlarxи приложение Системы идентификации.

Чтобы выполнить оперативную оценку параметра в Simulink®, используйте блоки Recursive Least Squares Estimator и Recursive Polynomial Model Estimator. Для онлайн-оценки в командной строке используйте такие команды, как recursiveARX для создания системной object™ и последующего использования step команда для обновления параметров модели.

Онлайн-оценка отличается от офлайн-оценки следующими способами:

  • Задержки модели - можно оценить задержки модели в автономной оценке с помощью таких инструментов, как delayest (см. Определение порядка модели и задержка). Оценка в режиме онлайн обеспечивает ограниченную способность оценивать задержки. Для оценки полинома модели с помощью блока Recursive Polynomial Model Estimation или команд онлайн-оценки можно задать известное значение задержки входа (nk). Если nk неизвестно, выберите достаточно большое значение для количества коэффициентов B (nb). Количество начальных коэффициентов оцененного B полинома, которые близки к нулю, представляет входную задержку.

  • Предварительная обработка данных - Для предварительной обработки оффлайн-данных оценки можно использовать такие функции, как detrend, retrend, idfiltи приложение Системы идентификации.

    Для онлайн-оценки с помощью Simulink используйте инструменты, доступные в окружение Simulink. Для получения дополнительной информации смотрите Предварительная обработка оперативных данных оценки параметра в Simulink.

    Для онлайн-оценки параметра в командной строке вы не можете использовать инструменты предварительной обработки в System Identification Toolbox™. Эти инструменты поддерживают только данные, указанные как iddata объекты. Реализуйте код предварительной обработки как требуется вашим приложением. Чтобы иметь возможность генерировать C и Код С++, используйте команды, поддерживаемые MATLAB® Coder™. Список этих команд см. в разделах Функции и Объекты, поддерживаемые для генерации кода C/C + + (MATLAB Coder).

  • Сброс оценки - Вы не можете сбросить автономную оценку. Онлайн-оценка позволяет вам сбросить оценку в определенный временной шаг во время оценки. Для примера сбросьте оценку, когда система меняет режимы или если вы не удовлетворены оценкой. Операция сброса устанавливает состояния модели, оцененные параметры и оцененную ковариацию параметра к их начальным значениям.

    Чтобы сбросить оперативную оценку в Simulink, на вкладке Algorithm and Block Options параметров блоков, выберите соответствующую опцию External reset. В командной строке используйте reset команда.

  • Включение или отключение оценки - Вы не можете выборочно включать или отключать оценку в автономном режиме. Можно использовать инструменты предварительной обработки, чтобы удалить или фильтровать определенные фрагменты данных перед оценкой. Онлайн-оценка позволяет вам включить или отключить оценку для выбранных временных интервалов. Например, предположим, что измеренные данные особенно шумны или неисправны (содержат много выбросов) для определенного временного интервала. Отключите оперативную оценку для этого интервала.

    Чтобы включить или отключить оценку в Simulink, на вкладке Algorithm and Block Options параметров блока установите флажок Add enable port.

    В командной строке используйте EnableAdaptation свойство Системного объекта, созданное с помощью интерактивных команд оценки, таких как recursiveARMAX и recursiveLS. Даже если вы задаете EnableAdaptation на false, выполните step команда. Не пропускать step сохранить значения параметров постоянными, потому что оценка параметров зависит от тока и прошлых измерений вход/выход. step обеспечивает сохранение прошлых входно-выходных данных, даже когда они не обновляют параметры.

Похожие темы