主要内容

SIMSD.

使用Monte Carlo方法模拟具有不确定性的线性模型

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句法

SIMSD（SYS，UDATA）
SIMSD（SYS，UDATA，N）
SIMSD（SYS，UDATA，N，OPT）
y = simsd（___）
[y，y_sd] = simsd（___）

描述

SIMSD.使用Monte Carlo方法模拟线性模型。该命令使用模型的不确定参数的不同值执行多种模拟，以及不同的附加噪声和仿真初始条件的不同实现。SIMSD.使用Monte Carlo技术来产生响应不确定性，而SIM使用高斯近似公式生成不确定性。

例子

SIMSD（SYS.那Udata.）模拟和绘制鉴定模型的10扰动的响应SYS.。仿真输入数据Udata.用于计算模拟响应。

扰动的参数的扰动的实现SYS.与原始模型的参数协方差一致，SYS.。如果SYS.不包含参数协方差信息，10个模拟响应是相同的。有关参数协方差信息如何生成扰动模型的信息，请参阅产生鉴定模型的扰动。

例子

SIMSD（SYS.那Udata.那N）模拟和绘制的响应N鉴定模型的扰动的实现SYS.。

例子

SIMSD（SYS.那Udata.那N那选择）使用选项集中指定的模拟行为模拟系统响应选择。采用选择在初始条件下指定不确定性，包括添加剂干扰的影响。

模拟响应是相同的SYS.不包含参数协方差信息，您不指定初始状态的附加噪声或协方差值。您指定了这些值addnoise.和X0转移性选择选择。

例子

y= SIMSD（___）返回N仿真结果y作为单元阵列。没有产生模拟响应图。在上一个语法中使用任何输入参数组合。

例子

[y那y_sd.] = simsd（___）还返回估计的标准差y_sd.用于模拟响应。

例子

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加载估计数据。

加载Iddata1.Z1

Z1是一个iddata.存储输入输出估计数据的对象。

估计三阶状态空间模型。

sys = ssest（z1,3）;

使用Monte Carlo方法和输入估计数据模拟估计模型的响应，并绘制响应。

SIMSD（SYS，Z1）;

由先前估计模型的子项I / O对创建的图。包含轴。具有标题模拟输出＃1的轴：Y1包含11个类型的线路。这些对象代表Y1，标称值。

蓝线绘制原始标称模型的模拟响应SYS.。绿线绘制了10个扰动的实现的模拟响应SYS.。

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使用Monte Carlo方法模拟估计模型，用于指定数量的模型扰动。

使用估计数据估计二阶状态空间模型。获得SYS.在可观察性规范形式中。

加载Iddata3.Z3sys = ssest（z3,2，'形式'那'典范'）;

使用蒙特卡罗方法计算估计模型的模拟响应，并绘制响应。指定随机模型扰动的数量为20。

n = 20;SIMSD（SYS，Z3，N）

由先前估计模型的子项I / O对创建的图。包含轴。具有标题模拟输出＃1的轴：Y1包含21个类型的类型。这些对象代表Y1，标称值。

蓝线绘制原始标称模型的模拟响应SYS.。绿线绘制了20个扰动的实现的模拟响应SYS.。

您还可以获得每个扰动的模拟响应SYS.。使用此语法时不会生成图。

Y = SIMSD（SYS，Z3，N）;

y是模拟响应，作为单元格数组返回N+1元素。y {1}包含标称响应SYS.。其余元素包含模拟响应N扰动的实现。

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加载时间序列数据。

加载Iddata9.Z9.

Z9.是一个iddata.具有200个输出数据样本的对象和无输入。

使用最小二乘算法估计第六阶AR模型。

sys = ar（z9,6，'ls'）;

对于时间序列数据，请指定所需的模拟长度，ns.= 200使用ns.-by-0输入数据集。

data = iddata（[]，零（200,0），z9.ts）;

设置初始条件以使用时间序列的初始样本作为历史输出样本。过去的数据单独映射到每个扰动系统的初始状态。

ic = struct（'输入'，[]，'输出'，z9.y（1：6））;opt = simsdoptions（'初始条件'，我知道了）;

使用Monte Carlo方法和指定的初始条件模拟模型。指定随机模型扰动的数量为20。

SIMSD（SYS，DATA，20，OPT）

由先前估计模型的子项I / O对创建的图。包含轴。具有标题模拟输出＃1的轴：Y1包含21个类型的类型。这些对象代表Y1，标称值。

蓝线绘制原始标称模型的模拟响应SYS.。绿线绘制了20个扰动的实现的模拟响应SYS.。

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加载数据，并将其分成估计和仿真数据。

加载Iddata3.ZE = Z3（1：200）;ZSIM = Z3（201：256）;

估计二阶状态空间模型SYS.使用估计数据。指定未生成参数Covariance数据。获得SYS.在可观察性规范形式中。

opt = ssestoptions（'估计长官'，错误的）;sys = ssest（ze，2，'形式'那'典范'，选择）;

设置模拟估计模型的初始条件。指定初始状态值X0.对于两国以及初始状态值的协方差x0cov.。协方差被指定为2×2矩阵，因为有两个状态。

x0 = [1.2;-2.4];x0cov = [0.86-0.39;-0.39 1.42];opt = simsdoptions（'初始条件'，x0，'x0covariance'，x0cov）;

使用Monte Carlo方法和指定的初始条件模拟模型。指定随机模型扰动的数量为100。

SIMSD（SYS，ZSIM，100，OPT）

由先前估计模型的子项I / O对创建的图。包含轴。具有标题模拟输出＃1的轴：Y1包含101个类型的类型。这些对象代表Y1，标称值。

蓝线绘制原始标称模型的模拟响应SYS.。绿线绘制了100扰动的实现的模拟响应SYS.。该软件使用初始状态的不同实现来模拟每个扰动模型。初始状态是从高斯分布的含义初始条件和协方差X0转移性。

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加载估计数据。

加载Iddata1.Z1

Z1是一个idddata.存储300输入输出估计数据样本的对象。

使用估计数据估计二阶状态空间模型。

sys = ssest（z1,2）;

创建默认选项设置SIMSD.，并修改选项设置以添加噪声。

选择= simsdoptions;opt.addnoise = true;

使用Monte Carlo方法计算估计模型的模拟响应。指定随机模型扰动的数量为20，并使用指定的选项集模拟模型。

[Y，Y_SD] = SIMSD（SYS，Z1,20，OPT）;

y是模拟响应，作为21个元素的单元阵列返回。y {1}包含标称无噪声的响应SYS.。其余元素包含20个扰动的实现的模拟响应SYS.添加到每个响应中添加了添加剂干扰。

y_sd.是模拟响应的估计标准偏差，返回iddata.没有输入的对象。标准偏差由21个模拟输出计算。访问标准偏差，使用y_sd.outputdata.。

输入参数

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要模拟的模型，指定为以下参数线性标识模型之一：idtf.那IDProc.那Idpoly.那IDS.， 要么idgrey.。

要生成模拟响应集，软件erturbs的参数SYS.以一种与参数协方差信息一致的方式。采用getcov检查参数不确定性SYS.。有关如何生成扰动模型的信息SYS.， 看回归。

模拟响应是相同的SYS.不包含参数协方差信息，您不指定初始状态的附加噪声或协方差。您指定了这些值addnoise.和X0转移性选择选择。

模拟输入数据，指定为以下之一：

  • iddata.对象 - 输入数据可以是时间域或频域。该软件仅使用输入通道iddata.目的。

    如果SYS.是一个时间序列模型，即，没有输入的模型，指定Udata.作为A.ns.-by-0信号，在哪里ns.是每一个的仿真输出样本数N扰乱了实现的SYS.。例如，要模拟100个输出样本，请指定Udata.如下。

    UDATA = IDDATA（[]，零（100,0），TS）;

    例如，看到使用Monte Carlo方法模拟时间序列模型。

  • 矩阵 - 仅使用时域数据模拟离散时间系统。矩阵的列对应于每个输入通道。

如果您没有实验中的数据，请使用id inippul.生成具有各种特性的信号。

扰乱的扰动的次数SYS.要模拟，指定为正整数。

使用Monte Carlo方法模拟模拟模型的仿真选项，指定为asimsdoptions.选项集。您可以使用此选项设置为指定：

  • 输入和输出信号偏移 - 指定从输入信号中删除的偏移量和偏移量以添加到响应SYS.。

  • 初始条件处理 - 指定模拟及其协方差的初始条件。用于状态空间和线性灰度盒式模型（IDS.和idgrey.），如果您想模拟初始状态下不确定性的影响，请设置初始条件双向矢量的选项，并使用该选项指定其协方差X0转移性选项。例如，看到初始条件不确定性对模型反应的影响。

  • 向模拟数据添加噪声 - 如果要包括添加剂干扰的影响，请指定addnoise.选择真的。例如，看到添加剂干扰对应对不确定性的影响。

输出参数

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模拟响应，作为单元格数组返回N+1元素。y {1}包含标称响应SYS.。其余元素包含模拟响应N扰动的实现。

该命令使用模型的不确定参数的不同值执行多种模拟，以及不同的附加噪声和仿真初始条件的不同实现。因此，模拟响应是全相同的SYS.不包含参数协方差信息，并且您未指定初始状态的附加噪声和协方差值选择。

估计模拟响应的标准偏差，作为一个返回iddata.目的。标准偏差被计算为样本标准偏差y合奏：

y _ S. D. = 1 N σ. 一世 = 2 N + 1 （ y { 1 } - y { 一世 } ） 2

这里y {1}是名义响应SYS.， 和义}（我= 2：n + 1）是模拟的响应N扰乱了实现的SYS.。

更多关于

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产生鉴定模型的扰动

软件生成N鉴定模型的扰动SYS.然后模拟这些扰动中的每一个的响应。扰动的参数的扰动的实现SYS.与原始模型的参数协方差一致SYS.。参数协方差SYS.提供有关参数分布的信息。但是，对于某些参数值，所得到的扰动系统可能是不稳定的。为了减少生成不现实系统的概率，软件预定参数协方差。

如果ΔP.是参数的参数协方差P.的SYS.，然后模拟输出F（P +ΔP）作为一阶近似的扰动模型是：

F （ P. + δ. P. ） = F （ P. ） + ∂ F ∂ P. δ. P.

这SIMSD.命令第一尺度ΔP.通过缩放因子S.（约0.1％）以产生具有参数的扰动系统（P +SΔP）。然后命令计算F（P +SΔP），这些扰动系统的模拟响应。在哪里，

F （ P. + S. δ. P. ） = F （ P. ） + S. ∂ F ∂ P. δ. P.

然后命令计算模拟响应F（P +ΔP）作为：

F （ P. + δ. P. ） = F （ P. ） + 1 S. （ F （ P. + S. δ. P. ） - F （ P. ） ）

笔记

此扩展不适用于自由延迟IDProc.要么idtf.楷模。

如果您指定了addnoise.选择simsdoptions.作为真的，该软件将噪声序列的不同实现与扰动系统的无噪声响应增加。噪声序列的实现与模型的噪声分量一致。

对于状态空间模型，如果指定初始状态值的协方差X0转移性选择simsdoptions.，使用初始状态的不同实现来模拟每个扰动模型。初始状态是从高斯分布的含义初始条件和协方差X0转移性。

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