主要内容

SSREGEST.

通过减少正规化的ARX模型来估计状态空间模型

折叠所有页面

语法

sys=ssregest（数据，nx）
sys=ssregest（数据、nx、名称、值）
sys=ssregest(___，opt）
[sys, x0] = ssregest (___)

描述

例子

sys= ssregest (数据,nx)通过减少正则化ARX模型来估计状态空间模型。

例子

sys= ssregest (数据,nx,名称、值)使用一个或多个指定其他选项名称、值对论点。

例子

sys= ssregest (___,选择)指定配置估计目标，ARX订单和订单减少选项的估算选项。此语法可以包括先前语法中的任何输入参数组合。

例子

[sys,x0]=ssregest(___)返回在估计过程中计算的初始状态值。此语法可以包括前面语法中的任何输入参数组合。

例子

全部崩溃

打开生活的脚本

负荷估计数据。

负载iddata2.Z2;

Z2是一个iddata.对象，该对象包含时域系统响应数据。

确定一个三阶状态空间模型。

sys = ssregest（z2,3）;
打开生活的脚本

负荷估计数据。

负载iddata2.Z2

估计具有输入延迟的三阶状态空间模型。

sys=ssregest（z2,3，“InputDelay”,2);
打开生活的脚本

负荷估计数据。

负载iddata2.Z2;

指定软件在估计期间使用的正则化ARX模型的顺序。另外，将估计焦点设置为“模拟”。

选择= ssregestOptions (“阿克索德”(100 100),“焦点”,“模拟”）;

确定一个三阶状态空间模型。

sys = ssregest (z2 3选择);
打开生活的脚本

负荷估计数据。

负载iddata2.Z2;

识别三阶状态空间模型时获取初始状态值。

[sys，x0]=ssregest（z2,3）；
打开生活的脚本

加载数据。

负载regularizationExampleData伊达塔;

创建用于生成估计数据（真实系统）的传输函数模型。

trueSys=idtf（[0.02008 0.04017 0.02008]，[1-1.561 0.6414]，1）；

获得正常的脉冲响应（FIR）模型。

opt = ImpulseestOptions（“RegularizationKernel”,“直流”）;m0 =冲动(eData, 70年,选择);

将模型转换为状态空间模型，并降低模型顺序。

M1 = BALRED（IDS（M0），15）;

使用ARX模型的正则化约简获得第二状态空间模型。

m2=ssregest（eData，15）；

比较真实系统和估计模型的脉冲响应。

脉冲（trueSys，m1，m2,50）；传奇(“trueSys”,“m1”,“平方米”）;

图中包含一个轴。标题从：u1到：y1的轴包含6个line类型的对象。这些对象表示trueSys、m1、m2。

输入参数

全部崩溃

估算数据，指定为iddata.,IDFRD.或联邦德国（控制系统工具箱）对象。

对时域估计,数据一定是一个iddata.对象，该对象包含输入和输出信号值。

对于频域估计，数据可以是以下之一：

  • 记录的频响数据(联邦德国（控制系统工具箱）或IDFRD.)

  • iddata.对象，其属性指定如下：

    • 输入数据-输入信号的傅里叶变换

    • OutputData-输出信号的傅里叶变换

    • 域—“频率”

    样品时间Ts的iddata.对象必须为非零。

估计模型的顺序，指定为正标量或向量。

如果nx那么，这是一个向量SSREGEST.创建可用于选择合适模型顺序的图。该图显示了向量中所选值的模型的汉克尔奇异值。汉克尔奇异值相对较小的状态可以安全地丢弃。情节中建议了一个默认的选择。

您还可以指定nx ='最好'，如“最佳”ssregest(数据)，在这种情况下，最佳顺序将在1:10范围内自动选择。

估计方案SSREGEST.，指定为创建的选项集苏莱根．

名称-值对参数

指定可选的逗号分隔的字符对名称、值论点。的名字是参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，如下所示：name1，value1，...，namen，valuen．

例子：sys = ssregest (z2 3 ' InputDelay ', 2)指定2个采样周期的延迟。

模型的采样时间，指定为0或等于数据．

对于连续时间模型，使用t = 0．对于离散时间模型，指定Ts为正标量，其值等于数据样本时间。

每个输入通道的输入延迟，指定为数字向量。对于连续时间系统，请在存储在中的时间单位中指定输入延迟TimeUnit财产。对于离散时间系统，请在图案时间的整数倍数中指定输入延迟Ts. 例如InputDelay = 3.指三个采样周期的延迟。

对于具有ν输入,设置输入延迟到ν-by-1向量。该向量的每个条目都是一个数值，表示对应输入通道的输入延迟。

你也可以设置输入延迟对标量值施加相同的延迟到所有通道。

规范形式的类型sys，指定为以下值之一：

  • “模态”——获得sys在里面情态形式．

  • “同伴”——获得sys在里面伴生形式．

  • '自由'-所有参赛作品A.,B和C矩阵被视为自由矩阵。

  • “规范的”——获得sys在可观察性规范形式中[1]．

使用形式,直通的和干扰模型用于修改的默认行为的名称-值对参数A.,B,C,D,K矩阵。

从输入到输出的直接馈通，指定为长度的逻辑向量ν， 在哪里ν是输入的数量。如果直通的指定为逻辑标量，则将其应用于所有输入。

使用形式,直通的和干扰模型用于修改的默认行为的名称-值对参数A.,B,C,D,K矩阵。

指定是否估计K矩阵指定噪声组件，指定为以下值之一：

  • “没有”-未估计噪声分量。价值K矩阵固定为零值。

  • “估计”- - -K矩阵被视为自由参数。

干扰模型必须“没有”使用频域数据时。

使用形式,直通的和干扰模型用于修改的默认行为的名称-值对参数A.,B,C,D,K矩阵。

输出参数

全部崩溃

序的估计状态空间模型nx，返回一个智能决策支持系统模型对象。该模型表示：

x ˙ ( T ) = A. x ( T ) + B U ( T ) + K E ( T ) Y ( T ) = C x ( T ) + D U ( T ) + E ( T )

A.,B,C,D,K是状态空间矩阵。U(T)是输入,，Y(T)是输出,，E(T)是干扰和x(T)是的向量nx国家。

所有的条目A.,B,C,K默认为自由可估计参数。D默认情况下固定为零，这意味着没有馈通，除了静态系统(nx = 0.).

有关使用的估计结果和选项的信息存储在报告模型的属性。报告有以下字段:

报告领域 描述
地位

模型状态的总结，表明模型是通过构造创建的还是通过估计获得的。
方法

评估使用的命令。
Initimstate.

在估计期间处理初始状态，作为以下值之一返回：

  • '零'- 初始状态设置为零。

  • “估计”-初始状态作为一个独立的估计参数。

这个字段特别有用Initimstate.估算选项集中的选项为“自动”．
ARXOrder

ARX模型顺序，返回为非负整数矩阵[na nb nk]．
合身

评估的定量评估，作为结构返回。看见损失函数和模型质量度量有关这些质量度量标准的更多信息。该结构有以下字段:

领域 描述
fitpercent.

归一化均方根误差(NRMSE)衡量模型响应与估计数据吻合的程度，用百分比表示适合= 100（1-Nrmse）。
损失

估计完成时损失函数的值。
MSE

均方误差（MSE）测量模型的响应如何适合估计数据。
FPE

模型的最终预测误差。
艾克

原始赤池信息准则(AIC)对模型质量的衡量。
AICc

小样本量修正AIC。
保险代理人

标准化的另类投资会议。
比克

贝叶斯信息准则（BIC）。

参数

模型参数的估计值。
使用的选项

用于估计的选项集。如果没有配置自定义选项，这是一组默认选项。看到苏莱根了解更多信息。
兰特泰特

估计开始时随机数流的状态。空的,，[]，如果在评估期间未使用随机化。有关详细信息，请参阅rng．
数据使用

用于估计的数据的属性，作为具有以下字段的结构返回：

领域 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

采样时间。
样本间

输入InterSample行为，作为以下值之一返回：

  • “佐伊”-零阶保持保持采样之间的分段恒定输入信号。

  • “呸”-一阶保持在采样之间保持分段线性输入信号。

  • 'BL'—限带行为是指连续时间输入信号在奈奎斯特频率以上的功率为零。
输入偏移

在估计期间从时域输入数据中删除偏移量。对于非线性模型，它是[]．
outputOffset.

偏移在估计期间从时域输出数据中删除。对于非线性模型，它是[]．

有关使用的更多信息报告看见评估报告．

在估计期间计算的初始状态，作为标量返回。如果数据包含多个实验，那么x0是一个矩阵，每个列对应于实验。

该值也存储在参数模型的报告财产。

更多关于

全部崩溃

模态形式

在模态形式,A.是一个块对角线矩阵。对于复杂的特征值，块尺寸通常为1×1，对于实际特征值和2×2。然而，如果有重复的特征值或附近的特征值簇，则块大小可以更大。

例如，对于具有特征值的系统 ( λ. 1. , σ. ± J ω. , λ. 2. ) 的模态A.矩阵是这种形式的

[ λ. 1. 0 0 0 0 σ. ω. 0 0 − ω. σ. 0 0 0 0 λ. 2. ]

伴生形式

在伴随实现中，系统的特征多项式显式地出现在最右边的列中A.矩阵。

对于具有特征多项式的系统

P ( S ) = S N + α. 1. S N − 1. + … + α. N − 1. S + α. N

相应的同伴A.矩阵是

A. = [ 0 1. 0 0 ⋮ 0 0 0 1. 0 ⋮ 0 0 0 0 1. ⋮ 0 … … … … ⋱ … 0 0 0 0 ⋮ 1. − α. N − α. N − 1. − α. N − 2. − α. N − 3. ⋮ − α. 1. ]

伴随变换要求系统从第一个输入开始就是可控的。对于大多数状态空间计算来说，伴随形式的条件很差;尽可能避免使用它。

提示

  • SSREGEST.功能提供了比n4sid.简而言之，噪声数据集。

  • 对于某些问题，使用的拟合质量n4sid.对选项敏感，例如N4Horizon，其值可能难以确定。相比之下，该产品的质量与SSREGEST.对期权不那么敏感，这使得SSREGEST.简单的使用。

算法

SSREGEST.估计一个正则化的ARX模型，并将ARX模型转换为状态空间模型。然后，该软件使用平衡模型约简技术将状态空间模型降至指定的顺序。

参考

[1] Ljung，L.系统识别:用户的理论，第二版，附录4A，第132-134页，新泽西州上鞍河：普伦蒂斯大厅，1999年。

另见

|||||（控制系统工具箱）

话题

介绍了R2014a

系统识别工具箱文档

万博1manbetx

尝试MATLAB, Si万博1manbetxmulink和其他产品s manbetx 845

现在受审