系统识别工具箱

Estheren Sie Lineare und Nicht Lineare Dynamische SystemModelle Von Gemessenen Eingangs-und Ausgangsdaten

Die System Idectence Toolbox™Bietet马铃薯®-funktionen,万博1manbetx®-blöckeundeine.应用程序Zur Konstruktion Mathematischer Modelle Dynamischer Systeme Aus Gemessenen Eingabe-und Ausgabedaten。麻省理工学院系统识别工具箱KönnenSieModelle von Dynamischen Systemen Erternen und Verwenden,Die Nur Schwer Aus Ersten Prinzieien Oter Spezifikationen ModelliertWerdenkönnen。SIEkönnenEingangs- UND Ausgangsdaten AUS DER Zeit- UNDFrequenzdomäneverwenden,嗯zeitkontinuierliche UND zeitdiskreteÜbertragungsfunktionen,Prozessmodelle UND Zustandsraummodelle祖entwickeln。Die Toolbox BietetAußerdemalgorithmen zur eingebettenen在线参数chationschätzung。

Sie Stellt IdentifikationStechniken Wie最大可能性,VorhersageFehler-Lineierung(PEM),und Unterraum-Basierte Systemidtifikation Bereit。UM Nicht Lineare SystemDynamik Darzustellen,KönnenSIEHMATHerstein-Wiener-Modelle und Nicht Lineare Arx-Modelle Mit Wavelet-Netzwerk,Dreifach-Partition und Sigmoid-netzwerk-NichtlinearitätenAbschätzen。Die ToolboxFührteine灰盒-SementIdifikation ZurAbschätzungder参数Eines Benutzerdefinierten Modells Durch。SieKönnenDasIdentifizierte Modell Zur Vorhersage der SystemRaktion und Zur AnlagenModellierung In Simu万博1manbetxlink Nutzen。Die ToolboxUnterstütztAußerdemdie Modellersterung von Zeitreihendaten und Die Vorhersage von Zeitreihen。

Jetzt Beginnen:

systemidentifikations-app.

InteraktiveAbschätzunglinearer und Nicht Linearer Modelle Ihres Systems Mit Gemessenen Eingabe-und Ausgabedaten。

DateNimport und -Vorverarbeitung

Importieren Sie Gemessene Daten der Zeit-undFrancenzomenäne。Die DatenKönnenTurchOperatingen Wie Tradententfernung,Filtern und重新采样Vorverarbeitet-und Fehlende Laten Rekonstruiert Werden。

Modellschätzungund -validierung

Identifizieren Sie Lineare und Nicht Lineare Modelle Aus Gemessenen Eingabe-und Ausgabedaten。SieKönnenIdentifizierte Modelle vergleichen,Ihre Eigenschaften Analysieren,Ihre Vertrauensgrenzen Berechnen und Sie GegenTestDatensätzevalidieren。

Identifikation Linearer Modelle.

Schätzenvon linearen modellen aus gemessenen latenfüranwendungenwieden Reglerentwurf。

Transferfunktionen und ProzessModelle.

SchätzenSIEKONTINUIERLICHEOADER ZEITDISKRETE多输入/多输出 - TRANGEFUNKTIONEN MIT Vorgorgebener ZAHL VON POL- unullstellen。SieKönnenieTransportVerzögrungAngebenOder Diese Automatich Von der Toolbox Bestimmen Lassen。

Zustandsraum- und polynommodelle.

Bestimmen Sie Die Optimale ModellordNung undSchätzenSieDie Zustandsraummodelle Ihres系统。SieKönnenAUCHArx-,Armax-,Box-Jenkins-und输出 - error-polynommodelleschätzen。

熟练句 - und Impulegentwort-modelle

Verwenden Sie Spektral-und KorrelationsAnalyse,UM Modelle Ihres System AUS频率 - undZeitydomänendatenZuSchätzen。ActimenzGangdatenKönnenSimuli万博1manbetxnk控制设计AUCH von Einem Simulink-Modell Bezogen Werden。

在线 - Schätzung.

Verwenden Sie Online-SchätzModelleFürAnwendungenWieAdaptive Steerung,Fehlererkennung und Soft Sensing。SieKönnen柴油型Meverialeren,Um Sie In Echtzeit Mit Live-Daten AufEingebettenGerätenHren。

PresitionChätzungMitRekursune Modellen

SchätzenSIEEINModell Ihres Systems在Echtzeit Mittels Rekursen Modellen,Die Ihre参数Aktualisieren,Wenn Neue Daten Ankommen。SieKönnen柴油Modelle Mittels Integerter Simulink万博1manbetx-BlöckeImplienteren。Generieren SIE C / C ++代码AUS DENBLÖCKENMittelsIMUL万博1manbetxINKCODER™FÜRIEDZIELGRUPPEEINEBETTERGERÄTE。

ZustandsschätzungMit卡尔曼 - 菲尔德

Schätzensiesystemzuständeaus echtzeitdaten mittels linearer,erwiterter oder overcented卡尔曼 - 菲尔德und passikelfiltern。SieKönnen柴油算法Mittels Integerter Simulink-BlöckeImp万博1manbetxlientieren。Generieren SIE C / C ++代码AUS DENBLÖCKENMittelsIMUL万博1manbetxINKCODER™FÜRIEDZIELGRUPPEEINEBETTERGERÄTE。

Entwurf von Steuerungssystemen und 万博1manbetxSimulink

Simulink MittelsIntegierterBlöcke的Impleme万博1manbetxntieren SieGeschätzte型号。MIT DENGESCHÄTZTENMODELLENKÖNNENSSIESTRECKENMODELLEBEIM ENTWERFEN VON REGLERN在Matlab und Simulink万博1manbetx Darstellen。

在Simulink中集成万博1manbetx

Simptioneren SieGeschätzte型号,Zustandsschätzerundekurnive型号在Simulink MittelsIntege万博1manbetxrionterBlöcke。SieKönnenSextenAnalysee-und Reglerentwurfsaufgaben MittelsDieserBlöckeDurchführen。

Reglerentwurf.

Verwenden Sie DieGeschätzten型号Füronrwurf und Feinabstimmung von Reglern Mit Control系统工具箱。Verwenden SieSystemiderifikationsFunkTionalität在Der PID调谐器,UM Die Lineare Anlagendynamik Aus Gemessenen Laten Oder Simulink-Mode万博1manbetxllen MitDiscontinuitätenzuChätzen。

Identifikation Nicht Linearer Modelle

SchätzenSieModelle,DieNichtlinearitäten在IHREM System Erfassen。

nicht lineare arx-modelle

Modellieren Sie Ihre Systeee Durch Kombination Autorogressiveriver Model MitNichtlinearitäten,Die Durch Wavelet-Netzwerke,Baumstrukturpartitionierung,Sigmoid-Netze und Neuronale Netze(Mit Der深度学习工具箱™)Dargestellt Werden。 

GeschätztesHicht线性arx-modell mit小波-nichtlinearität。

Hammerstein-Wiener-Modelle

SchätzenStieTatischeNicht Lineare Verzerrungen AN-und Ausgang Eines Ansonsten Linearen Systems。BeispielsweiseKönnenSstromstärkeAUFDenEinangsstrom Eines GleichstromotorsSchätzen。

灰色盒式模特identifikation

埃斯特伦·灰盒 - 型号,死亡帝国萨茨von gleichungen mit ichung bekannter und unbekannter参数dargesellt werden。SieKönnenDannMit Den Gemessenen TestDaten Diese参数SchätzenundDynamik ihres SystemsOhneÄnderungder Modellstruktur erfassen。

Lineare灰色盒式型号

Modellieren Sie Ihr线性系统Mittels SometereiledleChungen,Diglerzengleichungen Oder Zustandsraumstems。SchätzenSIEVORGEGEBENEMODELLPARAMETER WIE PENDELMASE UND-LÄNGEODER MOTERWIDERTAND und GEGEN-EMF-KONSTANTE AUS GEMESSENEN Eingabe-und Ausgabedaten。

线性灰盒式模态LineGStromotors。

Nicht Lineare灰盒 - 型号

Modellieren SIE IHR System Mittels Nicht Linearer SomeverialleChungen Oder Dimitedzengleichungen。SchätzenSieVorgorgeBene ModellParameter Aus Gemessenen Eingabe-und Ausgabedaten。

EIN ZWITANKSYSTEM WIRD BESSER DURCH EIN NICHT线性灰盒式MODELL ALS EIN LINELES MODELL DATGERELLT。

Zeitreihenmodelle.

Analysieren Sie Zeitreihendaten Durch Die Identifikation von Ar-,Arma-,Zustandsraum- und Anderen Linearen und Nicht Linearen Modellen。

Zeitreihenmodelle.

SchätzenSIEZEITREIHENMODELLE,UM GEMESSENE LEDEN AUS IHREM SYSTEM ANZUPASSEN。SieKönnenDannZukünftigeWertedes ZeitreihenmodellsPrognostizieren,UM Voraussagen Zum Verhalten Ihres Systems Zu Machen。

ZeitreihenModelleKönnenZurVorhersagedesGerätezustandsGinutztWerden。