首先估计一个模型米使用多个实验数据集Z，其中包含三个实验的数据-z1，z2,z3．

加载多个实验数据。

负载(fullfile (matlabroot“工具箱”，“识别”，“iddemos”，.．.“数据”，“twobodiesdata”）)

创建一个iddata对象来存储多个实验数据。集“Tstart”为0，使数据开始时间与Simulink开始时间0f 0 s相匹配。金宝app

z1 = iddata (y1, u1, 0.005,“Tstart”, 0);z2 = iddata (y2, u2, 0.005,“Tstart”, 0);z3 = iddata (y3, u3, 0.005,“Tstart”, 0);Z = merge(z1,z2,z3);

估计一个五阶状态空间模型。

[M,x0] = n4sid(Z,5);

使用输入来模拟模型u2,使用x0 (: 2)作为初始状态。x0 (: 2)计算是为了使测量输出之间的拟合最大化y2的模拟响应米．

提取与相应输出匹配度最大的初始状态y2，并利用第二个实验在Simulink中对模型进行仿真，金宝appz2．

X0est = x0(:，2);

打开预配置的Simulink模型。金宝app

mdl =“ex_idmodel_block”；open_system (mdl)

该模型使用Iddata Source、Idmodel和Scope块。以下块参数已预先配置，以指定仿真数据、估计模型和初始条件。

Iddata Source块参数:

Idmodel块块参数:

模拟模型两秒钟，并比较模拟输出ysim与测量输出ymeasured使用Scope块。

simOut = sim(mdl);open_system ([mdl/范围的])

将此结果与不设置初始条件的结果进行比较。你可以取消X0在初始状态字段，替换金宝appx0变量0．您还可以在命令行中使X0est本身无效，如下所示。

X0est = 0*X0est;

运行模拟，并查看新的结果。

simOut = sim(mdl);open_system ([mdl/范围的])

在这个图中，模拟输出在开始时有一个显著的瞬态，但这个瞬态随着时间的推移逐渐消失。

加载样例数据。

负载twotankdata

创建一个iddata对象从示例数据中获取。集“Tstart”为0，使数据开始时间与Simulink开始时间0f 0 s相匹配。金宝app

Z1 = iddata(y,u,0.2，“Tstart”0,“名字”，“双坦克系统”）;

使用数据估计Hammerstein-Wiener模型。

mw1 = nlhw(z1，[1 5 3]， idpiecewislinear, idpiecewislinear);

中的输入数据，现在可以在Simulink中模拟估计模型的输出金宝appz1．为此，打开一个预配置的Simulink模型。金宝app

模型=“ex_idnlhw_block”；open_system(模型);

该模型使用Iddata Source、Hammerstein-Wiener模型和作用域块。以下块参数已预先配置，以指定估计数据、估计模型和初始条件:

Iddata Source块参数:

Hammerstein-Wiener模型块体参数:

运行模拟。

使用Scope块查看测量输出和模型输出之间的差异。

simOut = sim(模型);open_system([模型/范围的])

为了提高测量响应和模拟响应之间的一致性，从估计数据中估计模型的初始状态向量z1,使用findstates．指定估算的最大迭代次数为100。指定预测水平为正，使算法计算出仿真误差最小的初始状态。

opt = findstatesOptions;opt.SearchOptions.MaxIterations = 100;x0 = findstates(mw1,z1,Inf,opt);

设置初始条件块参数值的Hammerstein-Wiener模型块到状态值．默认的初始状态是x0．

set_param([模型“/ Hammerstein-Wiener模型”),“集成电路”，“国家价值观”）;

再次运行模拟，并在Scope块中查看测量输出和模型输出之间的差异。测量响应和模拟响应之间的差异现在减小了。

simOut = sim(模型);

加载样例数据并创建iddata对象。集“Tstart”为0，使数据开始时间与Simulink开始时间0f 0 s相匹配。金宝app

负载twotankdataZ = iddata(y,u,0.2，“Tstart”0,“名字”，“双坦克系统”）;Z1 = z(1:1000);

估计一个非线性ARX模型。

mnlarx1 = nlarx(z1，[5 1 3]，idWaveletNetwork(8));

中的输入数据，现在可以在Simulink中模拟估计模型的输出金宝appz1．为此，打开一个预配置的Simulink模型。金宝app

模型=“ex_idnlarx_block”；open_system(模型);

该模型使用Iddata Source、非线性ARX模型和作用域块。以下块参数已预先配置，以指定估计数据、估计模型以及输入和输出级别:

Iddata Source块参数:

非线性ARX模型块块参数:

运行模拟。

使用Scope块查看测量输出和模型输出之间的差异。

simOut = sim(模型);open_system([模型/范围的])

为了提高测量响应和模拟响应之间的一致性，从估计数据中估计模型的初始状态向量，z1．

x0 = findstates(mnlarx1,z1,Inf);

设置初始条件块参数值的非线性ARX模型块到状态值．指定初始状态为x0．

set_param([模型“/非线性ARX模型”),“ICspec”，“国家价值观”，“X0”，“x0”）;

再次运行模拟，并在Scope块中查看测量输出和模型输出之间的差异。测量响应和模拟响应之间的差异现在减小了。

simOut = sim(模型);