Можно оценить модели пространства состояний с помощью одного из следующих методов оценки:
N4SID - нитеративный, субпространственный метод. Метод работает как с данными временной области, так и с данными частотного диапазона и обычно быстрее, чем алгоритм SSEST. Можно выбрать такие алгоритмы подпространства, как CVA, SSARX, или MOESP использование n4Weight опция. Вы также можете использовать этот метод, чтобы получить начальную модель (см. n4sid), а затем уточнить начальную оценку с помощью итерационного метода предсказание-ошибка ssest.
Для получения дополнительной информации об этом алгоритме см. [1].
SSEST - итерационный метод, который использует алгоритм минимизации ошибок предсказания. Метод работает как с данными временной области, так и с данными частотного диапазона. Для оценки черного ящика метод инициализирует параметры модели используя n4sid а затем обновляет параметры с помощью итерационного поиска, чтобы минимизировать ошибки предсказания. Можно также использовать этот метод для структурированной оценки, используя начальную модель с начальными значениями одного или нескольких параметров, фиксированных в значении.
Для получения дополнительной информации об этом алгоритме см. [2].
SSREEGEST - Неитеративный метод. Метод работает на дискретных данных временной области и данных частотного диапазона. Сначала он оценивает упорядоченную модель ARX или конечную импульсную характеристику высокого порядка, преобразует ее в модель пространства состояний, а затем выполняет сбалансированное сокращение на ней. Этот метод обеспечивает улучшенную точность на коротких, зашумленные данные наборах.
Со всеми методами оценки у вас есть опция задать, как обрабатывать начальное состояние, задержки, поведение с прямой связью и компонент нарушения порядка модели.
[1] van Overschee, P., and B. De Moor. Идентификация подпространства линейных систем: теория, реализация, приложения. Springer Publishing: 1996.
[2] Ljung, L. System Identification: Theory For the User, Second Edition, Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall, 1999.
[3] Т. Чен, Х. Ульссон и Л. Льюн. «Об оценке передаточных функций, регуляризаций и гауссовских процессов - пересмотрено», Automatica, том 48, август 2012 года.