非线性模型识别
识别非线性ARX、Hammerstein-Wiener和灰色矩形模型
用非线性模型识别当线性模型不完全捕捉你的系统动力学。您可以识别的非线性模型系统识别应用程序或命令行。系统辨识工具箱™使创建和评估三个非线性模型结构:
非线性ARX模型——代表非线性系统中使用动态非线性映射对象(如小波网络,tree-partitioning,乙状结肠网络。
Hammerstein-Wiener静态非线性模型,估计在一个线性系统。
非线性灰色矩形模型——代表你的非线性系统用常微分或差分方程(常微分方程)与未知参数。
神经状态空间模型,使用神经网络来表示的函数定义系统的非线性状态空间实现。
非线性模型识别需要均匀采样的时域数据。您的数据可以有一个或多个输入和输出通道。您还可以使用非线性ARX模型时间序列数据和非线性灰色矩形模型。有关更多信息,请参见关于确定非线性模型。
您可以使用所确定的模型来模拟和预测模型输出在命令行中,在应用程序,或在仿真软件金宝app®。如果你有控制系统工具箱™,你还可以线性化模型,用它来控制设计。有关更多信息,请参见线性近似非线性黑箱模型。
