验证Hammerstein-Wiener模型
后估计Hammerstein-Wiener模型对于您的系统,您可以验证它繁殖系统行为是否在可接受的范围内。建议你使用单独的估算和验证数据集模型。如果验证表明低估计的信心,然后看到故障诊断模型估计为下一个步骤。有关验证模型的一般信息,明白了模型验证。
比较模拟模型输出和测量输出
情节模拟模型输出和测量输出数据进行比较,并计算最适合的值。在命令行中,使用比较命令。您还可以使用sim卡模拟模型的响应。注意,对于Hammerstein-Wiener模型,模拟和预测模型的输出是等价的,因为这些模型有一个微不足道的噪声分量,这是加法扰动在这些模型是白噪声。绘制模拟输出信息的应用程序,看看模拟和预测中的应用。
检查搜索迭代终止条件
后生成模型估计的估计报告列出了估计软件终止的原因。例如,假设该报告表明估计的迭代次数达到最大。你可以试着重复评估通过指定的最大迭代数更大的值。如何配置信息的最大数量的迭代和其他评估选择,明白了指定估计算法。
查看应用程序的评估报告,评估模型完成后,查看评估报告区域的估计选项卡。在命令行中,使用M.Report.Termination显示估计终止条件,米是估计Hammerstein-Wiener模型。例如,检查M.Report.Termination.WhyStop字段描述估计是停止的原因。
有关评估报告的更多信息,请参阅评估报告。
检查最终的预测错误和损失函数值
可以比较性能的几个估计模型通过比较最终的预测错误和损失函数值,评估报告所示。
把这些值估计模型米在命令行中使用M.Report.Fit.FPE(最终的预测误差)M.Report.Fit.LossFcn(价值估算的损失函数终止)的属性。较小的值通常表明更好的性能。然而,M.Report.Fit.FPE值可以不可靠时,模型包含许多参数相对于估计数据大小。使用这些指标与其他验证技术得出可靠的结论。
执行残留分析
残差差异模型输出和测量输出。因此,残差表示输出的部分不是用模型来解释。您可以使用技术,如分析残差白度测试和独立测试。关于这些测试的更多信息,请参阅残留分析是什么?
检查Hammerstein-Wiener情节
Hammerstein-Wiener图显示的静态输入和输出非线性和线性响应Hammerstein-Wiener模型。
检查Hammerstein-Wiener图可以帮助你确定你选择一个复杂的非线性系统的建模。例如,假设您使用分段线性输入非线性估计模型,但情节表明饱和行为。你可以估计一个新的模型使用简单的饱和非线性。对于多变量系统,您可以使用Hammerstein-Wiener情节来确定是否排除特定频道的非线性。如果一个特定的输入或输出的非线性信道不表现出强烈的非线性行为,您可以估计一个新的模型设置非线性后,通道单元增益。
您可以生成这些情节系统识别应用程序和命令行。在情节窗口中,您可以查看非线性和线性响应点击代表模型的三个街区之一:
u问(输入非线性)——点击这个块查看静态非线性的输入
线性分组。图显示评估(M.InputNonlinearity u)在哪里米是Hammerstein-Wiener模型,u是输入非线性的输入块。块的信息,请参阅Hammerstein-Wiener结构模型。线性分组——点击这个街区的一步,冲动,预示,pole-zero响应块嵌入的线性模型(M.LinearModel)。默认情况下,显示的情节步线性模型。y问(输出非线性)——点击这个块查看静态非线性的输出
线性分组。图显示评估(M.OutputNonlinearity x),在那里x是线性的输出块。
创建一个Hammerstein-Wiener情节
系统中创建一个Hammerstein-Wiener情节识别应用,之后估计模型,选择Hamm-Wiener复选框的模型视图区域。对于一般信息块的创建和使用的应用程序,看看处理情节。
在命令行,之后估计Hammerstein-Wiener模型米,您可以访问对象代表输入和输出非线性估计使用M.InputNonlinearity和M.OutputNonlinearity。
使用情节查看形状的非线性和线性区块的属性。
情节(M)
您可以使用额外的情节参数指定以下信息:
包括几个Hammerstein-Wiener模型的阴谋。
配置如何评估每个输入和输出通道的非线性。
指定的时间或频率值计算瞬态和线性的频率响应图块。
配置一个Hammerstein-Wiener情节
配置非线性块的情节:
Hammerstein-Wiener模型绘制窗口中,选择您要绘制的非线性块。
情节响应输入的非线性函数,单击u问块。
情节响应输出的非线性函数,单击y问块。
所选块绿色突出显示。
请注意
的输入输出非线性块y问是线性的输出块而不是测量输入数据。
如果你的模型包含多个输入或输出,选择的通道在渠道选择非线性列表。选择频道更新情节和显示非线性值与相应的输入非线性块。
变化的范围的水平轴。此功能只有情节中生成系统识别应用程序。
在情节窗口中,选择选项>设置输入范围打开范围非线性输入对话框。这个功能仅仅是可用的系统识别应用程序。
使用格式输入范围
(MinValue MaxValue)。点击应用然后关闭更新的阴谋。
配置线性区块响应图:
Hammerstein-Wiener模型绘制窗口中,单击
线性分组。选择你想要的输入-输出数据对视图的响应选择I / O列表。
选择类型的线性响应。在选择情节类型列表中,选择以下选项:
一步冲动波德Pole-Zero地图
设置一个步骤的时间跨度或脉冲响应图。此功能只有情节中生成系统识别应用程序。
在情节窗口中,选择选项>时间跨度。在“时间范围”对话框中,指定时间在指定的单位时间模型。有一段时间跨度T,得到的回应是策划- t / 4来T。点击应用然后关闭。
波德图的频率范围。此功能只有情节生成的应用程序。
默认频率向量是128线性分布值,大于零,小于或等于奈奎斯特频率。变化范围,选择选项>频率范围。在频率范围对话框中,指定一个新的频率向量rad /模型的单位时间单位使用下列方法之一:
MATLAB®表达,如
(1:10 0)*π/ 100或logspace (-1200)。MATLAB的工作区中不能包含变量的表达式。行向量的值,例如
(1:0.1:100)。
点击应用然后关闭。
