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oe

估计输出误差多项式模型使用时域或频域数据

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语法

sys = oe (tt (nb nf nk))
sys = oe (u, y, (nb nf nk))
sys = oe(数据(nb nf nk))
sys = oe (___、名称、值)
init_sys sys = oe (tt)
sys = oe (u, y, init_sys)
sys = oe(数据、init_sys)
sys = oe (___选择)
(sys, ic) = oe (___)

描述

输出误差(OE)模型是一种特殊配置的多项式模型、多项式——只有两个活跃B和F。OE模型表示传统传输函数相关的测量输入输出,同时还包括白噪声作为一种添加剂输出扰动。您可以使用时间,估计OE模型和频域数据。的特遣部队命令提供了相同的功能oe。为特遣部队订单,您指定模型使用极数和0而不是多项式度。对于连续时间的估计,特遣部队提供更快和更准确的结果,和建议。

估计OE模型

sys= oe (tt,(nb nf nk))估计一个OE模型sys使用数据中包含的变量的时间表tt。软件使用ν变量作为输入和未来纽约变量输出,ν和纽约从指定的尺寸确定多项式的订单。

sys方程所代表的是吗

y ( t ) = B ( 问 ) F ( 问 ) u ( t − n k ) + e ( t )

在这里,y(t)输出,u(t)是输入,e(t)是错误的。

的订单(nb nf nk)定义每个组件的参数的数量估计多项式。

选择特定的输入和输出通道tt,使用名称-值语法“InputName”和“OutputName”变量名称相应的时间表。

sys= oe (u,y,(nb nf nk))使用逗号分隔的时域输入和输出信号矩阵u,y。软件假定数据样本时间是1秒。改变样品的时间,设置Ts使用名称的语法。

例子

sys= oe (数据,(nb nf nk))使用时域或频域数据对象中的数据数据。

例子

sys= oe (___,名称,值)指定模型结构属性使用由一个或多个指定附加选项名称-值对参数。您可以使用该语法与任何以前的输入参数组合。

配置初始参数

sys= oe (tt,init_sys)使用线性系统init_sys配置的初始参数sys评估使用的时间表tt。

sys= oe (u,y,init_sys)使用矩阵数据u,y为估计

sys= oe (数据,init_sys)使用的数据对象数据估计。

指定额外的评估选项

例子

sys= oe (___,选择)估计一个多项式模型使用选项集选择指定的评估行为。

回归估计初始条件

例子

(sys,集成电路)= oe (___)估计初始条件作为回报initialCondition对象。如果你打算使用这个语法模拟或预测模型响应输入数据,然后使用相同的估计比较相同的估计输出数据的响应。结合初始条件收益率期间更好的匹配的第一部分模拟。

例子

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使用两种方法估计的OE多项式时域数据指定输入延迟。

负荷估算数据。

负载iddata1z1

设置的命令B和F多项式注和nf。设置输入延迟nk一个样本。计算模型sys。

nb = 2;nf = 2;nk = 1;sys = oe (z1 (nb nf nk));

比较模拟模型与测量的输出响应。

比较(z1, sys)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与ylabel y1包含2线类型的对象。这些对象代表验证数据(日元),sys: 70.77%。

情节表明,适合模拟模型和估计数据之间的比例大于70%。

而不是使用nk,您还可以使用名称-值对的论点“InputDelay”指定一个示例延迟。

nk = 0;sys1 = oe (z1 (nb nf nk),“InputDelay”1);图比较(z1, sys1)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与ylabel y1包含2线类型的对象。这些对象代表验证数据(日元),sys1: 70.77%。

结果是相同的。

您可以查看更多信息探索的估计idpoly财产sys.Report。

sys.Report
ans =状态:“估计使用OE”方法:“OE”InitialCondition:“零”适合:[1 x1 struct]参数:[1 x1 struct] OptionsUsed: [1 x1 idoptions。保利]RandState: [1 x1 struct] DataUsed: [1 x1 struct]终止:[1 x1 struct]

例如,找到更多的信息关于终止条件。

sys.Report.Termination
ans =结构体字段:WhyStop:“附近(本地)最小,(标准(g) < tol)。迭代:3 FirstOrderOptimality: 0.0708 FcnCount: 7 UpdateNorm: 1.4809 e-05 LastImprovement: 5.1744 e-06

报告包括信息的迭代次数和估计的原因停止迭代。

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负荷估算数据。

负载oe_data1数据;

的idfrd对象数据包含以下的连续时间频率响应模型:

G ( 年代 ) = 年代 + 3 年代 3 + 2 年代 2 + 年代 + 1

估计模型。

nb = 2;nf = 3;sys = oe(数据,(nb nf));

拟合优度评价。

比较(数据、系统);

图包含2轴对象。坐标轴对象1的标题:u1, ylabel: y1包含2线类型的对象。这些对象表示数据,系统:100%。轴与ylabel对象2:y1包含2线类型的对象。这些对象表示数据,系统:100%。

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从收集的数据估计的高阶OE模型模拟一个高阶系统。确定正规化常数反复试验和使用模型估计的值。

加载数据。

负载regularizationExampleData.matm0simdata

估计一个unregularized OE模型30。

m1 = oe (m0simdata [30 30 1]);

获得一个正规化的OE模型通过确定λ值使用试验和错误。

选择= oeOptions;opt.Regularization。λ= 1;m2 = oe (m0simdata,[30 30 1],选择);

比较模型输出与估计数据。

选择= compareOptions (“InitialCondition”,“z”);比较(m0simdata, m1, m2,选择);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与ylabel y1包含3线类型的对象。这些对象代表验证数据(日元),m1: 62.27%, m2: 65.74%。

正则化模型平方米产生一个更好的选择比unregularized模型m1。

比较模型中的方差响应。

h = bodeplot (m1、m2);选择= getoptions (h);opt.PhaseMatching =“上”;opt.ConfidenceRegionNumberSD = 3;opt.PhaseMatching =“上”;setoption (h,选择);showConfidence (h);

图包含2轴对象。坐标轴对象1的标题:u1:日元ylabel级(dB)包含2线类型的对象。这些对象代表m1, m2。坐标轴对象2 ylabel阶段(度)包含2线类型的对象。这些对象代表m1, m2。

正则化模型平方米有减少方差相比unregularized模型m1。

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负荷估算数据数据和样品时间Ts。

负载oe_data2.mat数据Ts

一个iddata对象数据包含以下模型的离散频率响应:

G ( 年代 ) = 1 0 0 0 年代 + 5 0 0

查看评估样品的时间Ts你加载。

Ts
t = 1.0000 e 03

这个值匹配的属性data.Ts。

data.Ts
ans = 1.0000 e 03

你可以估计连续模型数据通过限制输入和输出频带奈奎斯特频率。为此,指定估计预过滤器选项“WeightingFilter“定义一个通带0来0.5 *π/ Tsrad / s。软件忽略任何响应值和频率通带外的。

选择= oeOptions (“WeightingFilter”,0 0.5 *π/ Ts);

设置Ts财产0治疗数据连续时间数据。

data.Ts=0;

估计连续模型。

nb = 1;nf = 3;sys = oe(数据、(nb nf)选择);
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加载数据。

负载iddata1icz1i

估计一个OE多项式模型sys并返回初始条件集成电路。

nb = 2;nf = 2;nk = 1;(sys, ic) = oe (z1i (nb、nf nk));集成电路
ic = initialCondition属性:答:[2 x2双]X0: [2 x1双]C: [0.9428 - 0.4824] Ts: 0.1000

集成电路是一个initialCondition对象,该对象封装了免费的反应sys在状态方程形式,初始状态向量X0。你可以把集成电路当你模拟sys与z1i输入信号和比较的响应z1i输出信号。

输入参数

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估计数据,指定为一个时间表定期使用间隔时间向量。tt包含变量代表输入和输出通道。对于multiexperiment数据,tt是一个细胞数组长度的时间表不,在那里不是实验的数量吗

软件的数量决定了输入和输出通道用于估计多项式订单指定的尺寸。输入/输出通道选择取决于“InputName”和“OutputName”指定名称参数。

  • 如果“InputName”和“OutputName”不指定,那么软件使用第一ν的变量tt作为输入和未来纽约的变量tt作为输出。

  • 如果“InputName”和“OutputName”指定,那么软件使用指定的变量。指定数量的输入和输出的名称必须一致ν和纽约。

  • 对于函数,可以估计一个时间序列模型,没有输入,“InputName”不需要指定。

关于处理估计数据类型的更多信息,见数据域和数据类型在系统辨识工具箱。

估计数据,指定输出系统作为一个逗号分隔的N年代1实值矩阵含有均匀采样输入和输出时域信号值。在这里,N年代是样品的数量。

对于MIMO系统,指定u,y作为输入/输出矩阵对以下维度:

  • u- - - - - -N年代——- - - - - -Nu,在那里Nu输入的数量。

  • y- - - - - -N年代——- - - - - -Ny,在那里Ny是输出的数量。

对于multiexperiment数据,指定u,y作为一对1×-Ne细胞阵列,Ne是实验的数量。所有的样品时间实验必须匹配。

时间序列数据,只包含输出和输入,指定y只有。

限制

  • 依赖于数据不支持从频域数据估算。金宝app你必须使用一个数据对象,例如一个iddata对象或idfrd对象(如数据)。

关于处理估计数据类型的更多信息,见数据域和数据类型在系统辨识工具箱。

估计数据,指定为一个iddata对象,一个的朋友对象,或一个idfrd对象。

对时域估计,数据必须是一个iddata对象包含输入和输出信号值。

对频域估计,数据可以是下列之一:

  • 记录频率响应数据(的朋友(控制系统工具箱)或idfrd)

  • iddata指定对象的属性如下:

    • InputData- - -输入信号的傅里叶变换

    • OutputData——输出信号的傅里叶变换

    • 域- - - - - -“频率”

时域估计数据必须均匀采样。默认情况下,软件集的样本时间模型的样本时间估计数据。

对于multiexperiment数据,所有的样品时间和intersample行为实验必须匹配。

你可以从时域数据或计算离散时间模型离散频域数据。使用特遣部队计算连续时间模型。

OE模型命令,指定为1×3整数矩阵的向量或一个向量。

对于一个系统为代表

y ( t ) = B ( 问 ) F ( 问 ) u ( t − n k ) + e ( t )

在哪里y(t)输出,u(t)是输入,e(t)是错误,的元素(nb nf nk)如下:

  • 注的订单B(问)多项式+ 1,也就是相当于的长度B(问)多项式。注是一个Ny——- - - - - -Nu矩阵。Ny输出的数量和吗Nu输入的数量。

  • nf的订单F多项式。nf是一个Ny——- - - - - -Nu矩阵。

  • nk——输入延迟,表示为样本的数量。nk是一个Ny——- - - - - -Nu矩阵。延迟出现的前导零B多项式。

使用连续时间估计的频域数据,仅指定(nb nf)和省略nk。例如,看到的使用频率响应估计连续时间OE模型。

线性系统,配置的初始参数sys指定为一个idpoly模型,另一个线性模型,或者结构。你获得init_sys通过执行评估使用测量数据或直接施工。

如果init_sys是一个idpoly的OE模型结构,oe使用的参数值init_sys作为初始猜测估计sys。的样品时间init_sys必须匹配的样本时间数据。

使用结构的属性init_sys配置初始猜测和约束B(问),F(问)。例如:

  • 指定一个初始猜测F(问)的init_sys,设置init_sys.Structure.F.Value作为初始猜测。

  • 指定的约束B(问)的init_sys:

    • 集init_sys.Structure.B.Minimum到最低限度B(问)系数值。

    • 集init_sys.Structure.B.Maximum最大B(问)系数值。

    • 集init_sys.Structure.B.Free来表示,B(问)系数估计都是免费的。

如果init_sys不是一个多项式的OE模型结构,软件第一次转换吗init_sysOE结构模型。oe使用生成的模型的参数估计的初始猜测sys。

如果你不指定选择和init_sys是通过评估,那么软件使用评估选项init_sys.Report.OptionsUsed。

估计选项,指定为一个oeOptions选项。选项指定的选择包括:

  • 估计目标

  • 处理初始条件

  • 数值搜索方法和相关的选项

指定评估选项的例子,请参阅估计连续使用带宽有限离散频域数据模型。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:“InputDelay”, 1

输入通道名称,指定为一个字符串,特征向量,特征向量的字符串数组,数组或单元。

如果您正在使用数据源,时间表中的名称InputName必须的一个子集的时间表变量。

例子:sys = oe (tt, __, InputName, [u1”“u2”])选择的变量u1和u2作为输入通道的时间表tt用于估计。

输出通道名称,指定为一个字符串,特征向量,特征向量的字符串数组,数组或单元。

如果您正在使用数据源,时间表中的名称OutputName必须的一个子集的时间表变量。

例子:sys = oe (tt, __“OutputName”,(“日元”“y3))选择的变量日元和y3作为输出通道的时间表tt用于估计。

样品时间,指定为逗号分隔组成的“t”在指定的单位和样品时间TimeUnit。当你使用依赖于数据(u,y),您必须指定Ts如果您需要一个示例假定样本以外的时间1秒。

获得的数据采样时间的时间表tt,使用时间表财产tt.Properties.Timestep。

例子:oe (umat1 ymat1 ___, Ts, 0.08)计算模型与样本以0.08秒的成绩。

为每个输入通道输入延迟,指定为逗号分隔组成的“InputDelay”和一个数字向量。

  • 对于连续时间模型,指定“InputDelay”中存储的时间单位TimeUnit财产。

  • 对于离散时间模型,指定“InputDelay”整数倍的样品时间Ts。例如,设置“InputDelay”来3指定一个延迟三个采样周期。

为一个系统Nu输入,设置InputDelay到一个Nu1的向量。这个向量的每个条目是一个数值,表示相应的输入延迟输入通道。

应用相同的延迟所有渠道,指定“InputDelay”作为一个标量。

例如,看到的估计OE多项式模型。

为每个输入-输出对运输延误,指定为逗号分隔组成的“IODelay”和一个数字数组。

  • 对于连续时间模型,指定“IODelay”中存储的时间单位TimeUnit财产。

  • 对于离散时间模型,指定“IODelay”整数倍的样品时间Ts。例如,设置“IODelay”来4指定的运输延迟四个采样周期。

为一个系统Nu输入和Ny输出,“IODelay”到一个Ny——- - - - - -Nu矩阵。每个条目是一个整数值代表的传输延迟相应输入输出。

应用相同的延迟所有渠道,指定“IODelay”作为一个标量。

您可以指定“IODelay”作为替代nk价值。这样简化了模型结构通过减少的前导零的数目B多项式。特别是,您可以代表max (nk-1, 0)输入输出延迟使用前导零“IODelay”代替。

输出参数

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OE多项式模型适合估计数据,作为一个返回idpoly模型对象。这个模型是使用指定的模型创建的订单,延误,估计选项。的样品时间sys匹配的样本时间估计数据。因此,sys总是当估计从时域数据的离散时间模型。对于连续时间模型识别使用时域数据,使用特遣部队。

的报告属性模型的存储信息所使用的估计结果和选项。报告有以下字段。

报告字段 描述
状态

总结模型的状态,这表明模型是由建设或是否得到评估。
方法

评估使用的命令。
InitialCondition

处理初始条件在模型估计,返回以下值之一:

  • “零”——初始条件设置为零。

  • “估计”——初始条件被视为独立的估计参数。

  • “展望”——初始条件是使用最好的最小二乘估计。

这个领域是特别有用的视图如何处理当初始条件InitialCondition估计选项设置选项“汽车”。
适合

定量评估的评估,作为一个结构返回。看到损失函数和模型质量的指标对这些质量标准的更多信息。结构有以下字段:

场 描述
FitPercent

归一化均方误差(NRMSE)测量的响应模型的适合估计数据,用百分比表示fitpercent= 100 (1-NRMSE)。
LossFcn

估计完成时的价值损失函数。
均方误差

均方误差(MSE)测量的响应模型的适合估计数据。
消防工程

最终模型的预测误差。
另类投资会议

原始Akaike信息标准(AIC)模型质量的措施。
AICc

样本规模小的AIC纠正。
保险代理人

标准化的另类投资会议。
BIC

贝叶斯信息准则(BIC)。

参数

估计模型参数的值。
OptionsUsed

选项设置用于估计。如果没有配置自定义选项,这是一组缺省选项。看到oeOptions为更多的信息。
RandState

的随机数流的估计。空的,[]评估期间,如果随机化是不习惯。有关更多信息,请参见rng。
DataUsed

属性的数据用于估计,作为结构与以下字段返回。

场 描述
的名字

数据集的名称。
类型

数据类型。
长度

数据样本的数量。
Ts

样品时间。
InterSample

输入intersample行为,返回以下值之一:

  • “zoh”——零维护样本之间的分段常数输入信号。

  • “呸”——一阶保持维护一个分段线性输入信号之间的样本。

  • “提单”——带限行为指定连续时间输入信号零功率高于奈奎斯特频率。
InputOffset

在估计抵消从时域输入数据。对于非线性模型,它是[]。
OutputOffset

在估计抵消从时域输出数据。对于非线性模型,它是[]。

终止

迭代终止条件搜索用于预测误差最小化,作为结构返回以下字段:

场 描述
WhyStop

原因终止数值搜索。
迭代

搜索迭代执行的估计算法。
FirstOrderOptimality

∞ 规范的梯度搜索在搜索算法终止时向量。
FcnCount

目标函数的次数。
UpdateNorm

规范的梯度搜索过去迭代向量。省略搜索方法“lsqnonlin”或“fmincon”。
LastImprovement

标准改进在过去的迭代,表示为一个百分比。省略搜索方法“lsqnonlin”或“fmincon”。
算法

所使用的算法“lsqnonlin”或“fmincon”搜索方法。当使用其他搜索方法省略了。

估计方法不需要数值搜索优化终止字段是省略。

使用的更多信息报告,请参阅评估报告。

估计初始条件,作为一个返回initialCondition对象或一个对象数组initialCondition值。

  • 实验数据集,集成电路代表,在状态空间形式,自由响应的传递函数模型(一个和C矩阵)估计初始状态(x0)。

  • 为综合实验室的数据集Ne实验中,集成电路是一个对象数组的长度吗Ne包含一组initialCondition每个实验值。

如果oe返回集成电路的值0你知道你有非零初始条件,设置“InitialCondition”选项oeOptions来“估计”并通过更新的选项设置oe。例如:

选择= oeOptions (“InitialCondition”,“估计”)(sys、ic) = oe(数据、np、新西兰、选择)
默认的“汽车”设置“InitialCondition”使用“零”方法当初始条件有一个微不足道的影响总体估计误差最小化的过程。指定“估计”确保软件估算值集成电路。

有关更多信息,请参见initialCondition。使用这个参数的一个示例,请参阅获得初始条件。

更多关于

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输出误差(OE)模型

一般输出误差模型的结构是:

y ( t ) = B ( 问 ) F ( 问 ) u ( t − n k ) + e ( t )

输出误差模型的命令是:

n b : B ( 问 ) = b 1 + b 2 问 − 1 + … + b n b 问 − n b + 1 n f : F ( 问 ) = 1 + f 1 问 - - - - - - 1 + … + f n f 问 - - - - - - n f

连续时间输出误差模型

如果数据是连续时间频率域数据,oe估计一个连续时间模型和传递函数如下:

G ( 年代 ) = B ( 年代 ) F ( 年代 ) = b n b 年代 ( n b − 1 ) + b n b − 1 年代 ( n b − 2 ) + … + b 1 年代 n f + f n f 年代 ( n f − 1 ) + … + f 1

分子和分母的命令注和nf,类似于离散时间的情况。然而,样本延迟nk在连续情况下并不存在,你不应该指定吗nk当你命令的估计。相反,使用名称-值对的论点表达任何系统延迟“IODelay”随着系统延迟时间的单位存储在属性中TimeUnit。例如,假设你的连续系统的延迟iod的秒。使用模型= oe(数据、(nb nf) IODelay, iod)。

版本历史

之前介绍过的R2006a

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另请参阅

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