测定データの読み込みとプロット

测定电视と测定电力の比率は，matlabファイルiddata_TimeSeriesPrediction444データ，时间の経过とともにが大厦なって，炉のスロット摩损しいるいるが示されますこのこのを示され。。まず，データを同定と検证セグメントにににに。

加载iddata_TimeSeriesPredictionn =元素个数(y);ns =地板(n / 2);y_id = y (1: ns,:);y_v = y ((ns + 1:结束):);= iddata(y_id， []， t，“TimeUnit”那'小时'）;data_v = iddata（y_v，[]，ts，“TimeUnit”那'小时'那'tstart'，ns + 1）;plot（data_id，data_v）图例（'识别数据'那'验证数据'那'地点'那“东南”）;

モデルの同定

スロットの摩损は，ノイズノイズ力があり测定电阻流测定电力の比率をとしてとする空ますとしてモデル化できます测定としてと电力の比率は状态に比例比率は状态に比例，次のようしれます。

ここで，は状态ベクトルであり，スロットサイズを含みます。は測定電流と測定電力の比率です。のノイズとは特价されます。

党卫军()コマンドを使使て，测定测定データから离散状态状态モデルモデルを同定します

sys = ss (data_id 1“t”Ts,'形式'那'典范'）

sys =离散时间识别的状态空间模型:x(t) = A x(t) + K e(t) y(t) = C x(t) + e(t) A = x1 x1 1.001 C = x1 y1 1 K = y1 x1 0.09465样本时间:1小时参数化:标准形式与指标:1。使用“idssdata”，“getpvec”，“getcov”对参数及其不确定性进行分析。状态:在时间域数据“data_id”上使用sest估计。拟合估计数据:67.38%(预测焦点)FPE: 0.09575, MSE: 0.09348

同定されたモデルでは1ステップ先の予測が最小化されます。10ステップ先の予測子を使用してモデルを検証します。すなわち,が与えられた場合に,モデルを使用してを予測します。測定値と予測値との間の誤差がの予测に使用されることに注意してください。

同定データおよび别个のデータデータに，10ステップ先の予测子を使し。

nstep = 10;比较(sys data_id nstep)10步预测对估计数据的百分比比较网格（'上'）;

图;比较(sys data_v nstep)与验证数据的百分比比较网格（'上'）;

上游においては，両方针データセットで子が测定ととしているが示されてますますいいますますますますますますいますますますいます。

さらにモデルを検証するために予想を使用します。予想では測定データの記録を使用して,タイムステップnでのモデルの状態を計算します。この値は,未来の時間範囲でのモデル応答を予想するための初期条件として使用されます。検証データの時間範囲にわたるモデル応答を予想したうえで,この2つを比較します。予想に伴う不確かさを計算して,その値の+ / - 3 sdをプロットすることもできます。

测量数据= iddata（y，[]，ts，“TimeUnit”那'小时'）;% = [data_id; data_v]t0 = legistydata.samplinginstants;Horizo​​ n =尺寸（data_v，1）;％预测地平线[YF，〜，〜，YFSD] =预测（SYS，DATA_ID，地平线）;％注意：YF是IDDATA对象，而YFSD是一个双矢量t = yf.samplinginstants;%提取时间样品yfdata = yf.outputdata;%提取响应作为双向量绘图（测量模具）持有在绘图（t，yfdata，' r . - '，t，yfdata + 3 * yfsd，'r--'，t，yfdata-3 * yfsd，'r--')举行从标题（“在验证数据的时间跨度内的预测响应”） 网格在

プロットでは，信息空间（赤赤の破によるによる线）ををモデル応答が，検证データに対する测定値とオーバーすることがれれてますます。予测と予想との结果を组み组み。电力の比率を表现ていることが示されますます。

また，予想结果には，対象期间が长いとののが大厦，実実を目にににれべきであることもにれいであるであることもますいいであることこともにいいべきであることもににいいであるであることににいいである时间にするのが妥当。

最后に，モデルモデル使使し，将来の200ステップでのを502〜701时间の范囲予想します。

地平线= 200;％预测地平线[yFuture， ~， ~， yFutureSD] = forecast(sys, MeasuredData, Horizon);t = yFuture.SamplingInstants;%提取时间样品yfuturedata = yfuture.outputdata;%提取响应作为双向量绘图（T0，Y，......t，yfuturedata，' r . - '那......t yFutureData + 3 * yFutureSD'r--'那......t yFutureData-3 * yFutureSD'r--')标题('预测回复（200步）'） 网格在

青のの线は，1〜501时间の范囲わたる测定曲は示しいますの曲は，测定データの时空范囲超えたたで予想れる応答ですた赤破による曲曲は，同定破によるたモデルの作品为抽出抽出基因た，予想される応答における3 sdの不错かかさをてい

状态の推定

�変换して，今今の合。

その任意の状态についての子を作物成します同定れたモデルの共共共はは，translatecov（）コマンドを使用して予測子モデルに変換する必要があります。关节createpredictor（）は,translatecov（）でで用するために，关节预测（）の3番目の出力引数を単純に抽出します。

类型CreatePredictor.Est = Translatecov（@（s）createpredictor（s，data_id），sys）

返回提前1步的predictor。% % sys = createPredictor(mdl,data) % %为指定的模型mdl %和测量数据创建一个提前一步的预测模型sys。% |TimeSeriedPredictionExample|和|translatecov()|命令使用该函数将识别的模型协方差%转换为预测器。[~，~，pred] = predict(mdl,data,1);美国东部时间=离散时间状态空间模型发现:x (t + Ts) = x (t) + B u C (t) y (t) = x (t) + D u (t) = x1 x1 0.9064 B = y1 x1 0.09465 C = (x1, y1 1 D = y₁y1 0样品时间:1小时参数化:规范形式指数:1。自由系数个数:2参数及其不确定性使用“idssdata”、“getpvec”、“getcov”。状态:由直接建造或改造而成。不估计。

モデル美国东部时间は1ステップ先の子であり，元のモデルSYS.と同じ状态座标で表现れれますますれます。モデルの状态を（时间に依存する）スロットサイズに対応には，状态座标をどのに変换すれでしょうかかばよいでしょううかそのでしょううはさささささささささささ，スロットサイズの実际の直接に基础ます。これは，测定値を直接取得するのがが高度，（コンポーネントを交换する际などなど定にのみ行れるようなようことではありません。

具体的には，となるように,予測子の状態をにに変换し。ここここ，は测定电气と测定电力の比率，はは炉のスロットサイズサイズです例でで，炉のスロットサイズの直接测定値sizeMeasuredを4つと，炉の电阻と电力のysizemeasured.を使用して，予测子の変换は，予测子の共でもするする必要がありますこのする必要ががありこのこのするため必要がありありこのこのためtranslatecov（）コマンドコマンド使用して状态座标の変换をを変换を実し

cnew = sizemeasued \ ysizemeasured;EST = Translatecov（@（s）SS2SS（S，S.C / CNEW），EST）

美国东部时间=离散时间状态空间模型发现:x (t + Ts) = x (t) + B u C (t) y (t) = x (t) + D u (t) = x1 x1 0.9064 B = y1 x1 0.9452 C = (x1, y1 0.1001 D = y₁y1 0样品时间:1小时参数化:规范形式指数:1。自由系数个数:2参数及其不确定性使用“idssdata”、“getpvec”、“getcov”。状态:由直接建造或改造而成。不估计。

これで，予测子が望ましい状态で表现されるようになりましたたシステム出出たたた。测定であるさたシステム比率であるである力が1つ，予测されたシステム力（炉炉れ）である子がシミュレートれて，システムシステムがさて，システムシステム力とれが推定れれれれれれれれれますされれますれされれれされれれされ

选择= simOptions;选择。InitialCondition = sizeMeasured (1);U = iddata ([], [data_id.Y;data_v。Y], Ts,“TimeUnit”那'小时'）;(你们、ye_sd xe] = sim(美国东部时间U选择);

推定した出力量およびスロットを，测定値および既知の値比较します。

yesdp = ye;yesdp.y = ye.y + 3 * ye_sd;是的，=你;yesdn.y = ye.y-3 * ye_sd;n = numel（xe）;图，绘图（[data_id; data_v]，ye，yesdp，'G'，是的，'G'） 传奇（'测量输出'那'估计产出'那“99.7%的束缚”那'地点'那“东南”)网格('上'）图，情节（TsizeMeasured，SizeMeasured，的r *，1：n，xe，1：n，yesdp.y / est.c，'G'，1：n，yesdn.y / est.c，'G'）;传奇(“测量状态”那“估计状态”那“99.7%的束缚”那'地点'那“东南”)包含('时间（小时）') ylabel (“振幅”）;网格（'上'）

予测と予想を使使用した今后の见通し

Supploise

予测子モデルは，测定データを基于の炉のスロットををできますますますますますか弃却弃却近い値であればかそれ保守近い値であればでき予想によって近い现代人用数心数免动作を予测ことができ，検查や保守がことができ，検查や保守がことができ，検查や保守がことができにに予测予测予测がようになりなりのか予测できるいつになり

さらに，予测子と予想モデル，より多くのデータが入手可能なるなると同定直すことができますことができことができはははははデータデータデータセットセットセットと予想モデルのの同定同定にとモデルモデルの同定ににれたたたたたたたたたたたたたたたたたたのデータがが蓄积ささとモデルを同定同定し直すことができ