生成参数估计问题的MATLAB代码(GUI)
这个例子展示了如何自动生成一个MATLAB®函数来解决参数估计问题。您使用参数估计量定义一个评估问题并产生质-弹MATLAB代码来解决这个估计问题。
估计问题质-弹
的估计模型参数和初始状态(GUI)示例显示了如何使用参数估计量估计参数模型质-弹。在本例中,您加载一个预先配置的参数估计量根据这个例子会话。
使用下面的命令来加载预配置评估会议。
负载sdoMassSpringDamper_sdosession spetool (SDOSessionData)
生成MATLAB代码
从估计列表中,选择生成MATLAB代码。
编辑生成的代码添加到MATLAB作为一个未保存的MATLAB函数。
检查生成的代码。重要的部分代码:
指定模型参数估计——定义模型参数的估计。
定义评估实验——定义测量和期望信号的数据用于估计。
创建估计目标函数——创建一个匿名函数,调用子函数
msd_system_optFcn使用每个实验和比较,评估模型仿真和实验测量输出。这个匿名函数被调用sdo.optimize在每一次迭代的优化问题解决评估问题。
估计的参数——解决评估问题使用
sdo.optimize命令。
选择保存从MATLAB编辑器保存生成的函数。
运行生成的代码
运行生成的功能。
第一个输出参数,pOpt,包含优化参数值和第二个输出参数,optInfo,包含优化信息。
修改生成的代码
您可以:
修改生成的
spe_msd_system功能包括或排除新实验或改变评估选择。
调用生成的
spe_msd_system函数使用一组不同的参数估计。
有关如何编写一个客观/约束函数来使用sdo.optimize命令,键入帮助sdoExampleCostFunction在MATLAB命令提示符。
关闭模式。
