iv4

用四阶段工具变量法估计ARX模型

语法

Sys = iv4(data，[na nb nk]) sys = iv4(数据、“na”na, nb, nb, nk, nk) sys = iv4 (___、名称、值) sys = iv4 (___选择)

描述

sys= iv4 (数据，(na nb nk)）估计一个ARX多项式模型，sys，采用四阶段工具变量法，为数据对象数据．(na nb nk)的ARX结构顺序一个而且B多项式和输入到输出的延时。该估计算法对噪声项的颜色不敏感。

sys是一个ARX模型:

$一个（问） y （ t ）＝ B （问） u （ t - n k ） + v （ t ）$

sys= iv4 (数据,“na”,na, nb, nb、nk, nk)或者单独指定ARX型号的订单。

sys= iv4 (___，名称,值）用一个或多个指定的附加选项估计ARX多项式名称,值对参数。

sys= iv4 (___，选择）使用选项集，选择，配置估计行为。

输入参数

数据

估计数据。数据可以是:

时间或频域输入输出数据
时间序列数据
频率特性数据

数据必须是一个iddata，idfrd,或的朋友(控制系统工具箱)对象。

数据对于频域，必须为离散时间(Ts>0)。

(na nb nk)

ARX多项式订单。

对于多输出模型,(na nb nk)为每个输出包含一行。特别是,指定na作为一个纽约——- - - - - -纽约矩阵，其中每一项都是与相应输出对相关的多项式顺序。在这里,纽约是输出的数量。指定注而且nk作为纽约——- - - - - -ν矩阵,ν是输入的数量。有关ARX模型结构的更多详细信息，请参见arx．

选择

估计选项。

选择是配置估计选项的选项集。这些选项包括:

评估重点
初始条件的处理
数据偏移的处理

使用iv4Options来创建选项集。

名称-值对的观点

指定逗号分隔的可选对名称,值参数。的名字参数名称和价值对应的值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

“InputDelay”

每个输入通道的输入延迟，指定为标量值或数字向量。对象中存储的时间单位指定输入延迟TimeUnit财产。对于离散时间系统，指定输入延迟为采样时间的整数倍Ts．例如,InputDelay = 3表示3个采样时间的延迟。

对于一个ν输入,设置InputDelay到一个ν1的向量。该向量的每一项都是一个数值，表示对应输入通道的输入延迟。

您还可以设置InputDelay到一个标量值，以便对所有通道应用相同的延迟。

默认值:0

“IODelay”

运输延误。IODelay是一个数值数组，为每个输入/输出对指定单独的传输延迟。

对象中存储的时间单位指定传输延迟TimeUnit财产。对于离散时间系统，指定传输延迟为样本时间的整数倍，Ts．

对于MIMO系统纽约输出和ν输入,设置IODelay到一个纽约——- - - - - -ν数组中。该数组的每个条目都是一个数值，表示对应输入/输出对的传输延迟。您还可以设置IODelay对所有输入/输出对应用相同的延迟。

默认值:0对于所有输入/输出对

“IntegrateNoise”

在噪声通道中指定积分器。

添加一个积分器创建一个ARIX模型，表示为:

$一个（问） y （ t ）＝ B （问） u （ t - n k ） + \frac{1}{1 - 问^{- 1}} e （ t ）$

在那里, $\frac{1}{1 - 问^{- 1}}$ 是噪声通道中的积分器，e（t）.

IntegrateNoise是长度的逻辑向量吗纽约,在那里纽约是输出的数量。

默认值:假(Ny, 1),在那里纽约是输出的数量吗

输出参数

sys

适合估计数据的ARX模型，作为离散时间返回idpoly对象。该模型是使用指定的模型顺序、延迟和估计选项创建的。

关于所使用的估计结果和选项的信息存储在报告模型的属性。报告具有以下字段:

报告字段描述

状态

模型状态的摘要，它表明模型是通过构建创建的还是通过估计获得的。

方法

评估使用的命令。

InitialCondition

在模型估计期间处理初始条件，作为以下值之一返回:

“零”-初始条件设置为零。
“估计”-初始条件被视为独立的估计参数。

该字段对于查看初始条件是如何处理的特别有用InitialCondition选项中的值为“汽车”．

适合

估计的定量评估，作为结构返回。看到损失函数和模型质量度量有关这些质量指标的更多信息。该结构有以下字段:

场	描述
`FitPercent`	归一化均方根误差(NRMSE)衡量模型的响应与估计数据的吻合程度，用百分比表示`适合`= 100 (1-NRMSE)。
`LossFcn`	估计完成时损失函数的值。
`均方误差`	均方误差(MSE)衡量模型的响应与估计数据的吻合程度。
`消防工程`	模型的最终预测误差。
`另类投资会议`	原始赤池信息准则(AIC)是衡量模型质量的标准。
`AICc`	小样本量校正AIC。
`保险代理人`	标准化的另类投资会议。
`BIC`	贝叶斯信息准则。

参数

模型参数估计值。

OptionsUsed

用于估计的选项集。如果没有配置自定义选项，则这是一组默认选项。看到iv4Options为更多的信息。

RandState

估计开始时随机数流的状态。空的,［］，如果在估计过程中不使用随机化。有关更多信息，请参见rng．

DataUsed

用于估计的数据的属性，作为具有以下字段的结构返回:

场	描述
`的名字`	数据集的名称。
`类型`	数据类型。
`长度`	数据样本的数量。
`Ts`	样品时间。
`InterSample`	输入样本间行为，作为以下值之一返回: `“zoh”`-零阶保持器在样本之间保持一个分段恒定的输入信号。 `“呸”`-一阶保持器保持样本之间的分段线性输入信号。 `“提单”`—带宽限制行为指连续时间输入信号在奈奎斯特频率以上的功率为零。
`InputOffset`	在估计过程中从时域输入数据中删除的偏移量。对于非线性模型，是这样的`［］`．
`OutputOffset`	在估计过程中从时域输出数据中删除的偏移量。对于非线性模型，是这样的`［］`．