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Hammerstein-Wiener模型

线性动态系统与静态非线性(如饱和和死区)的连接

使用Hammerstein-Wiener模型来估计线性系统中的静态非线性。在工具箱中，这些模型表示为idnlhw对象。你可以估计Hammerstein-Wiener模型系统识别应用程序，或在命令行使用nlhw命令。

应用程序

系统识别	根据测量数据确定动态系统的模型

功能

模型的估计

`idnlhw`	Hammerstein-Wiener模型
`nlhw`	估计Hammerstein-Wiener模型
`nlhwOptions`	选项设置`nlhw`
`初始化`	设置或随机化初始参数值
`getpvec`	获取模型参数和相关的不确定性数据
`setpvec`	修改模型参数值

非线性表示

`idCustomNetwork`	自定义网络函数的非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型
`idDeadZone`	创建一个死区非线性估计对象
`idPolynomial1D`	代表Hammerstein-Wiener模型的单变量多项式非线性估计的类
`idPiecewiseLinear`	创建一个分段线性非线性估计对象
`idSaturation`	创建一个饱和非线性估计对象
`idSigmoidNetwork`	非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的s型网络函数
`idUnitGain`	在Hammerstein-Wiener模型中，指定特定输入或输出通道没有非线性
`idWaveletNetwork`	非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的小波网络函数
`评估`	给定输入时非线性估计量的值

仿真和验证

`sim卡`	模拟辨识模型的响应
`simOptions`	选项设置`sim卡`
`比较`	比较已确定的模型输出和测量输出
`compareOptions`	选项设置`比较`
`情节`	绘制Hammerstein-Wiener模型的输入输出非线性和线性响应
`评估`	给定输入时非线性估计量的值

线性化

`findop`	计算Hammerstein-Wiener模型的工作点
`findopOptions`	选项设置`findop`
`operspec`	为的构造操作点规范对象`idnlhw`模型
`线性化`	线性化Hammerstein-Wiener模型
`linapp`	给定输入的非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的线性逼近

块

模拟

Hammerstein-Wiener模型	模拟中Hammerstein-Wiener模型金宝app软件
Iddata水槽	将模拟数据导出为`iddata`对象MATLAB工作空间
Iddata源	导入存储的时域数据`iddata`对象MATLAB工作空间

主题

什么是汉默斯坦-维纳模型?

了解Hammerstein-Wiener模型的结构。

Hammerstein-Wiener模型的可用非线性估计

选择分段线性，乙型，小波，饱和，死区，多项式，和自定义网络非线性。

识别Hammerstein-Wiener模型

指定Hammerstein-Wiener模型结构，并配置估计算法。

验证Hammerstein-Wiener模型

绘制模型非线性，分析残差，并模拟模型输出。

使用Hammerstein-Wiener模型

模拟和预测模型输出，线性化Hammerstein-Wiener模型，并将估计模型导入Simulink金宝app^®软件

非线性黑箱模型的线性逼近

选择计算线性近似的方法，计算线性化的操作点，并对模型进行线性化。

软件如何计算Hammerstein-Wiener模型输出

软件如何评估非线性估计器的输出，并使用这个输出来计算模型响应。

特色的例子

非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的辨识教程

非线性ARX和Hammerstein-Wiener模型的辨识教程

使用测量的输入-输出数据识别单输入-单输出(SISO)非线性黑盒模型。

打开脚本

系统识别工具箱文档

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