如何从nlarx模型系数构造使用系统辨识工具箱?

27日视图(30天)

显示旧的评论

优思明Tamimi 2012年11月5日

0
链接

这个问题直接联系

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/52763-how-to-get-the-coefficients-from-a-nlarx-model-constructed-using-system-identification-toolbox

评论道: 道格拉斯Freire2017年7月25日

答:接受拉吉夫·辛格

嘿,所有的,

我用系统辨识工具箱构建非线性回归模型。这是我所做的:

(num) = xlsread (“1。xlsx ', 1);

u1 = num (:, 10);%输入通道1

u2 = num (:, 3);%输入通道2

u = [u1 u2];%连接两个输入通道

y = num (: 11);%输出通道

t = 0.04;%采样间隔

data = iddata (y、u, 0.04);%构造数据对象与指定的输入参数

得到(数据)%得到数据对象的性质

建议(数据)

datae =错误数据(数据、idarx);%这个命令线性篡改失踪%值来估计第一个模型。然后,它使用这个模型来估计%缺失的数据作为参数通过最小化输出预测误差百分比从重建获得的数据。

建议(datae)

%定义的顺序反复试验m1 = nlarx (datae,[4 4 * 1(1、2) 0(1、2),“树”)

比较(datae m1)

m2 = nlarx (datae[2 2 * 1(1、2) 0(1、2),“树”)

比较(datae m2)

我的第二个模型适合更好的为94%。但是现在我不知道怎么解释变量的系数以及如何将模型转换为传递函数和SS模型? ?

例如,如果我想看的估计参数M = ARX(数据、订单)我将硕士类型

接受的答案

拉吉夫·辛格 2012年11月5日

0
链接

直接链接到这个答案

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/52763-how-to-get-the-coefficients-from-a-nlarx-model-constructed-using-system-identification-toolbox answer_64308

的系数非线性arx模型存储在属性叫做“非线性”。特别是,看看m2.Nonlinearity.Parameters。系数存储对应于一个特定的方程的性质取决于非线性的类型选择(树分区在你的情况下)。输入“idprops treepartition”、“idprops wavenet”等有关基本方程的更多信息。一些评论:

1。模型获得的互译提前预测误差最小化可能非常不同于通过模拟误差最小化。看到“焦点”属性可以让你预测和模拟之间的切换。

2。NLARX是一个非线性模型。你不能将它转换成一个线性传递函数和状态空间模型。如果你想要一个线性近似,使用idnlarx /线性化和idnlarx / linapp命令。如果你正在寻找一种将非线性模型导入仿真软件,使用专用的“非线性ARX”块这是系统辨识工具箱blockset的一部分。万博1manbetx

一些有用的链接:洞察非线性模型的结构,见:

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/28618-data-based-modeling-of-nonlinear-dynamic-systems-using-system-identification-toolbox

设置掩码参数模型的非线性ARX模型块,见:万博1manbetx

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/42725-nlarx-model-how-to-simulate-in-万博1manbetxsimulink

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/51708-problem-with-system-identification-toolbox-and-sim-command

参考页面idnlarx也有大量的信息:

//www.tianjin-qmedu.com/help/ident/ref/idnlarx.html

4评论
显示隐藏 3年长的评论

优思明Tamimi 2012年11月5日

非常感谢,真的很感激。我还有些问题要问。

1]这是我当我> > m2.Nonlinearity.Parameters类型

ans =

                                  RegressorMean (0.2927 0.2927 0.2955 0.2964 1.0261 - 1.0263):
                                 
                                  RegressorMinMax [6 x2双):
                                 
                                  OutputOffset: 0.2917
                                 
                                  LinearCoef: x1双[6]
                                 
                                  SampleLength: 305
                                 
                                  NoiseVariance: 2.1692 e - 006
                                 
                                  树(1 x1结构):

> > m2.Nonlinearity.Parameters.LinearCoef

ans =

是LinearCoef系数和非线性的呢我可以让他们在哪里? ?

2]我添加以下代码行到我为了nlarx模型使用线性估计量和arx模型之间的比较。

Mlin = nlarx (datae[2 2 * 1(1、2) 0(1、2),“线性”);图(5)比较(datae Mlin)

= arx模型(datae [2 2 * 1 (1、2) 0 (1、2)]);图(6)比较(datae模型)

我认为我会得到相同的系数,因为都有相同的结构,但他们发现不同! !你能告诉我为什么? ?

3]当我使用建议(datae)推荐使用nlarx[4 4 *的(1、2)4 *的(1、2),但是当我试着更小的值的适合模型更好。它还建议使用非线性模型,但是当我试着nlarx和arx,后者安装我的数据和比例更高!所以,现在要我用哪一个?请建议。

拉吉夫·辛格 2012年11月6日

你所看到的一切在“参数”,嗯,参数。他们都为输入,输出相关的动力学方程。分区的树,树的结构是由参数。树系数;的关系是重要的。

与线性非线性ARX模型(idnlarx)甚至比线性ARX模型更灵活的选择。idnlarx模型还估计输出偏移量。这种形式(即。,idnlarx with Nonlinearity = linear) also allows you to specify custom regressors, something you cannot do with (linear) ARX.

建议基本上是说它发现前方互译预测误差较小的模型使用一个(4 4 1)非线性arx模型比线性arx模型(4 4 1)秩序。它是不推荐 (4 4 1)的最佳顺序。事实上你可以得到结果与其他订单。需要注意的另一件事是,ARX和NLARX,默认情况下,通过最小化模型估计未来互译预测误差准则。这并不一定意味着模拟误差的最小化,这是你似乎获得感兴趣(因为您使用与缺省选项显示仿真结果对比数据)。在评估明确模拟误差最小化,将焦点设置为“模拟”,如:

                                  Mlin = nlarx (datae [2 2 * 1 (1、2) 0 (1、2),“线性”,“焦点”,“sim卡”);
                                 
                                  = arx模型(datae [2 2 * 1 (1、2) 0 (1、2),“焦点”,“模拟”);

(发布R2012a或后,使用:

                                  选择= arxOptions (“焦点”,“模拟”);
                                 
                                  = arx模型(datae[2 2 * 1(1、2) 0(1、2),选择);

道格拉斯Freire 2017年7月25日

我有同样的问题,@Chahira Mahjoub报道。

“错误使用idnlfunVector / subsref(42)行Dot-reference只能用于一个标量非线性估计量。”(R2017a)

有谁知道如何解决吗?

登录置评。

类别

控制系统系统辨识工具箱非线性模型识别非线性ARX模型

找到更多的在非线性ARX模型在帮助中心和文件交换

s manbetx 845

系统辨识工具箱

社区寻宝

找到宝藏在MATLAB中央,发现社区如何帮助你!

开始狩猎!

如何从nlarx模型系数构造使用系统辨识工具箱?

0评论
显示隐藏1以上的评论

接受的答案

4评论
显示隐藏 3年长的评论

更多的答案(0)

另请参阅

类别

标签

s manbetx 845

社区寻宝

如何从nlarx模型系数构造使用系统辨识工具箱?

0评论 显示隐藏1以上的评论

接受的答案

4评论 显示隐藏 3年长的评论

更多的答案(0)

另请参阅

类别

标签

s manbetx 845

社区寻宝

0评论
显示隐藏1以上的评论

4评论
显示隐藏 3年长的评论