输入-输出多项式模型
输入-输出多项式模型,包括ARX ARMAX模型输出误差,Box-Jenkins结构
传递函数的多项式模型使用一个广义的概念来表达输入之间的关系,u(t),输出y(t),噪音e(t)使用一个方程的形式:
一个(问),B(问),F(问),C(问),D(问)多项式矩阵的使用者操作符问1。u(t)是输入,nk
是输入延迟。y(t)是产出和e(t)是干扰信号。
每个多项式都有一个独立的订单或可估计的系数。例如,如果一个(问2)有一个订单,然后一个多项式的形式一个(问)= 1 +一个1问1+一个2问2。
在实践中,并非所有的多项式都同时活跃。简单的多项式形式,例如ARX、ARMAX模型输出误差,Box-Jenkins提供结构适合特定目标如处理的非平稳干扰或提供完全独立的参数化动力学和噪音。关于这些模型类型的更多信息,请参阅多项式模型是什么?
应用程序
系统识别 | 从测量数据确定模型的动态系统 |
功能
主题
多项式模型基础
- 多项式模型是什么?
多项式模型结构包括ARX ARMAX,输出误差,Box-Jenkins。 - 数据由多项万博1manbetx式模型
使用时域和频域数据来估计离散和连续时间模型。
估计多项式模型
- 初步的步骤——估计模型和输入订单延误
估计多项式模型,您必须提供输入订单延误和模型。 - 估计多项式模型的应用
订单数据导入到应用程序,指定模型,延误和评估选择。 - 在命令行估计多项式模型
指定模型订单、延迟和评估选择。 - 多项式多输出多项式模型的尺寸和订单
的大小一个,B,C,D,F对多输出多项式模型。 - 估计使用armax模型
这个例子展示了如何估计线性多项式与ARMAX模型结构对于三个输入,使用迭代估计方法(味噌)系统armax
。
设置多项式模型选项
- 为迭代指定初始状态估计算法
当你使用pem
或聚
函数来估计ARMAX Box-Jenkins (BJ),输出误差(OE),您必须指定如何算法对初始条件。 - 多项式模型估计算法
第四选择ARX和ARX和AR模型估计的算法。