系统识别工具箱™提供MATLAB®函数,仿真软件金宝app®块,以及一个应用程序,用于从测量的输入输出数据构建动态系统的数学模型。它允许您创建和使用动态系统的模型,这些模型不容易根据第一原则或规范进行建模。您可以使用时域和频域的输入-输出数据来识别连续时间和离散时间的传输函数、流程模型和状态空间模型。工具箱还提供了用于嵌入式在线参数估计的算法。
工具箱提供了识别技术,如最大似然、预测误差最小化(PEM)和子空间系统识别。要表示非线性系统动力学,可以使用小波网络、树形划分和s形网络非线性估计Hammerstein-Weiner模型和非线性ARX模型。工具箱执行灰箱系统标识以估计用户定义模型的参数。您可以在Simulink中使用已识别的模型进行系统响应预测和工厂建模。金宝app工具箱还支持时间序列数据建模和时间金宝app序列预测。
学习系统识别工具箱的基础知识
绘制、分析、消除趋势并过滤时域和频域数据,生成和导入数据
识别脉冲响应、频率响应和参数模型,如状态空间和传递函数模型
识别非线性ARX、Hammerstein-Wiener和灰色箱模型
估计线性和非线性微分、差分和状态空间方程的系数
将模型与实测产量、残差分析、响应图进行有置信界限的比较
离散化模型,转换模型到其他类型,线性化非线性模型,模拟和预测输出
通过识别线性和非线性模型分析时间序列数据,包括AR、ARMA和状态空间模型;预测的值
评估系统运行过程中的模型参数和状态,生成代码并部署到嵌入式目标