主要内容

idnlarx/findop

计算非线性ARX模型的工作点

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语法

[X，U]=findop（系统，“稳定”、输入级、输出级）
[X，U]=findop（系统，规范）
[X, U] = findop (＿＿＿，选项）
[X, U,报告]= findop (＿＿＿）
[X, U] = findop (sys,“快照”,T,印尼
[X, U] = findop (sys,“快照”,T,印尼,X0)

描述

例子

［X，U) = findop (系统“稳定”,InputLevel，OutputLevel）返回工作点状态值，X，和输入值，U,idnlarx模型系统，使用稳态输入和输出规范。

例子

［X，U) = findop (系统，规范）返回的稳态工作点系统使用操作点规范，规范．

例子

［X，U) = findop (＿＿＿，选择权）为所有以前的语法指定优化搜索选项。

例子

［X，U，报告) = findop (＿＿＿）返回关于所有前面语法的优化搜索结果的摘要报告。

例子

［X，U) = findop (系统“快照”,T，印尼）返回的操作点系统在当时的模拟快照中，T，使用指定的输入，印尼. 初始状态系统假设为零。

例子

［X，U) = findop (系统“快照”,T，印尼，X0）指定模拟的初始状态。

例子

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打开实时脚本

估计一个非线性ARX模型。

负载iddata6；M = nlarx(z6，[4 3 1]);

找到输入电平固定的稳态工作点1输出是未知的。

[X, U] = findop (M,“稳定”，1，楠）；
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估计一个非线性ARX模型。

负载iddata7; M=nlarx（z7，[4 3*个一（1,2）2*个一（1,2）]；

创建默认操作点规范对象。

规范= operspec (M);

设置输入信号的值。

规格输入值（1）=-1；规格输入值（2）=1；

设置输出信号的最大值和最小值。

spec.Output.Max=10；spec.Output.Min=-10；

使用给定的规格确定稳态工作点。

[X, U] = findop (M,规范);
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估计一个非线性ARX模型。

负载iddata6; M=nlarx（z6[4,3,2]）；

创建一个默认的findopOptions选项设置。

opt=findopOptions（M）；

修改选项集以指定最大迭代次数为50次的最陡下降梯度搜索方法。

opt.SearchMethod =“研究生”；opt.SearchOptions.MaxIterations = 50;

使用指定的选项找到稳态工作点。

[X, U] = findop (M,“稳定”1 1、选择);
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估计一个非线性ARX模型。

负载iddata7; M=nlarx（z7，[4 3*个一（1,2）2*个一（1,2）]；

找到输入1设置为的稳态工作点1输入2是无限制的。对输出值的初始猜测是2．

[X，U，R]=findop（M，“稳定”[1,2]；

显示摘要报告。

disp (R);
为什么停止:“接近(本地)最小值，(norm(g) < tol)。”迭代:12 FinalCost: 0 FirstOrderOptimality: 0 SignalLevels: [1x1 struct]
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加载估计数据并估计一个非线性ARX模型。

负载twotankdata；z = iddata (y, u, 1);M = nlarx(z，[4 3 1]);

假设初始状态为零，在10秒后找到模拟快照。

[X, U] = findop (M,“快照”10 z);
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加载估计数据并估计一个非线性ARX模型。

负载twotankdata；z = iddata (y, u, 1);M = nlarx(z，[4 3 1]);

创建一个初始状态向量。前四个状态对应延迟输出值，最后三个状态对应延迟输入。

X0=[2；2；2；5；5；5]；

在10秒后使用指定的初始状态查找模拟快照。

[X, U] = findop (M,“快照”，10，z，X0）；

输入参数

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非线性ARX模型，指定为idnlarx对象

用于计算工作点的稳态输入电平，指定为向量。的长度InputLevel必须等于在系统．

优化算法假定InputLevel是固定的输入值。使用南用初始猜测值指定未知输入信号0．所有输入的最小和最大值的默认值为负和+正分别地

用于计算工作点的稳态输出电平，指定为向量。的长度OutputLevel必须等于中指定的输出数系统．

中的值OutputLevel指出优化算法的初始猜测。使用南指定未知输出信号，初始估计为0.所有输出的最小和最大界限的默认值为负和+正分别地

工作点规范，如最小和最大输入/输出约束和已知输入，指定为operspec对象

工作点快照时间，指定为正标量。价值T必须在范围内[T0，N＊T年代),N是输入样本数，T年代样品时间和T0为输入开始时间(Uin.Tstart)．

快照模拟输入，指定为以下之一:

  • 时域iddata对象，该对象具有匹配的示例时间和输入大小系统．

  • 有多少列就有多少输入通道的矩阵。如果矩阵有N行，假设输入数据对应于时间向量（1:N）*sys.Ts．

模拟的初始状态，指定为大小等于中状态数的列向量系统．X0提供对应于第一个输入样本时的初始条件(伊恩，开始,如果印尼是一个iddata对象,或系统Ts如果印尼是一个重矩阵)。

有关的状态的详细信息，请参见idnlarx模型，参见国家的定义．

工作点搜索选项，指定为findopOptions选项设置。

输出参数

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操作点状态值，返回为长度等于模型状态数的列向量。

操作点输入值，返回为长度等于输入数量的列向量。

搜索结果汇总报告，以具有以下字段的结构返回:

场 描述
SearchMethod 用于迭代参数估计的搜索方法。请参阅SearchMethod在findopOptions了解更多信息。
WhyStop 搜索算法终止条件。
迭代 执行的估计迭代次数。
最终成本 最小目标函数的最终值(误差的平方和)。
FirstOrderOptimality ∞ -搜索算法终止时搜索梯度向量的范数。
信号电平 包含字段的结构输入和输出，分别为工作点输入和输出信号电平。

算法

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findop根据稳态工作点规范或模拟快照计算工作点。

根据稳态规范计算工作点

要计算稳态工作点，调用findop使用下列任一语法:

[X,U] = findop(sys，'steady'，InputLevel,OutputLevel) [X,U] = findop(sys,spec)

为了计算状态，X，以及输入，U，为稳态工作点，findop使误差的范数最小化e（t) =y（t）-f（x（t），u（t)),地点:

  • f为非线性估计量。

  • u（t)为输入。

  • x（t)是模型状态。

  • y（t)为模型输出。

属性指定搜索算法和搜索选项findopOptions选项设置。

算法使用如下自变量进行最小化:

  • 未知（未指定）输入信号电平

  • 输出信号的水平

因为idnlarx模型状态是输入和输出变量的延迟样本，状态值是相应稳态输入和输出的常量值。有关非线性ARX模型状态定义的更多信息，请参阅国家的定义．

在模拟快照处计算工作点

当您使用语法时[X, U] = findop (sys,“快照”,T,印尼,X0)，算法模拟模型输出，直到快照时间，T．在快照时刻，算法将输入和输出样本传递给data2state命令将这些值映射到当前状态向量。

请注意

对于基于快照的计算，findop不执行数值优化。

扩展能力

另请参阅

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介绍了R2008a

系统识别工具箱文档

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