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系统辨识工具箱™には,MATLAB®関数と仿万博1manbetx真软件®ブロックに加え,測定された入出力データから動的システムの数学モデルを作成するためのアプリが用意されています。これにより,基本原則や仕様からは簡単にモデル化できない動的システムのモデルを作成し,使用できるようになります。時間領域および周波数領域の入出力データを使用することで,連続時間および離散時間の伝達関数,プロセスモデルおよび状態空間モデルを同定できます。ツールボックスにはまた,組み込みオンラインパラメーター推定のアルゴリズムもあります。
このツールボックスでは,最尤法,予測誤差の最小化(PEM),部分空間システム同定などの同定手法が利用できます。システムの非線形ダイナミクスを表現するために,Hammerstein-Weinerモデルと非線形ARXモデルを,ウェーブレットネットワーク,ツリーパーティションおよびシグモイドネットワークの非線形性を用いて推定できます。ツールボックスでは,ユーザー定義モデルのパラメーターを予測するためにグレーボックスシステム同定を実行します。同定されたモデルは,万博1manbetx仿真软件におけるシステム応答の予測とプラントのモデル化に使用できます。また,時系列データのモデル化と時系列の予測もサポートされています。
系统辨识工具箱の基礎を学ぶ
時間領域データおよび周波数領域データのプロット,解析,トレンド除去,フィルター,データの生成とインポート
状態空間モデルや伝達関数モデルなど,インパルス応答モデル,周波数応答モデル,パラメトリックモデルの同定
非線形ARXモデル,Hammerstein-Wienerモデル,およびグレーボックスモデルの同定
線形および非線形の微分方程式,差分方程式,状態空間方程式の係数の推定
測定出力,残差解析,信頼限界をもつ応答プロットに対するモデルの比較
モデルの離散化,モデルのタイプの変換,非線形モデルの線形化,出力のシミュレーションと予測
基于“增大化现实”技术、ARMA状態空間,グレーボックスモデルなどの線形モデルと非線形モデルを同定し,スペクトル解析を実行して,モデル出力を予測することにより,時系列データを解析します。
システムの動作中にモデルパラメーターとモデル状態を推定し,コードを生成して組み込みターゲットへと展開する