主要内容
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線形モデルの同定
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
線形モデルの同定は,線形モデルがシステムのダイナミクスを完全に捉えるのに十分である場合に使用します。線形モデルは系统识别アプリまたはコマンドラインで同定できます。系统识别Toolbox™ により、4 種類の一般的な線形モデルの作成と推定が可能になります。
パラメトリックモデル——伝達関数モデル,状態空間モデル,多項式モデル,プロセスモデルなど,構造体内のパラメーターを推定する。
周波数応答モデル——スペクトル解析を使用してスペクトルモデルを推定する。
相関モデル——相関解析を使用してインパルス応答モデルのノンパラメトリックな推定を実行する。
線形グレーボックスモデル——事前情報から取得するか,物理的原理から推定できるシステム情報を組み込み,任意の常微分方程式または差分方程式の係数を推定する。
線形モデルの同定には,周波数領域データまたは等間隔にサンプリングされた時間領域データが必要です。データは1つ以上の入力チャネルと出力チャネルをもつことができます。詳細については,关于已识别线性模型を参照してください。基于“增大化现实”技术やARMAなどのパラメトリックモデル構造を使用して,単一の出力チャネルが含まれ,入力チャネルが含まれない時系列データをモデル化することもできます。
同定されたモデルを使用して,コマンドラインやアプリ,あるいは仿真万博1manbetx软件®でモデルの出力をシミュレートし予測することができます。
- 線形モデル同定の基礎
線形モデルの同定,適切なモデル構造の選択,モデルオブジェクト構造の作成と変更,正則化された推定の使用に関する基本情報 - プロセスモデル
静的ゲイン,時定数,入出力遅延をもつ低次伝達関数モデル - 入出力多項式モデル
ARX ARMAX,出力誤差,Box-Jenkinsの各モデル構造を含む入出力多項式モデル - 状態空間モデル
フリー,正準,構造化のパラメーター化をもつ状態空間モデル,等価のARMAXモデルおよびOEモデル - 伝達関数モデル
伝達関数モデル - 線形グレーボックスモデル
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 - 周波数応答モデル
スペクトル解析を使用して得られる周波数応答モデル - 相関モデル
相関解析を使用して得られるインパルス応答モデル
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