システム同定ワークフロー

システム同定は反復的プロセスであり、データからさまざまな構造をもつモデルを同定し、モデルのパフォーマンスを比較します。最終的に、システムのダイナミクスを最もよく記述する最も単純なモデルを選択します。

このツールボックスではさまざまなモデル構造を迅速に推定できるので、最良の結果が得られる構造を特定するために、できる限り多くの各種構造を試すべきです。

システム同定ワークフローには、次のタスクが含まれることがあります。

1. 以下によってシステム同定用にデータを処理する:

   • データを MATLAB^® ワークスペースにインポートする。

   • System Identification アプリで、または MATLAB ワークスペース内の iddata オブジェクトまたは idfrd オブジェクトとしてデータを表す。

   • データをプロットして時間領域と周波数領域の動作の両方を調べる。

     定数オフセットおよびトレンドの存在、遅延、フィードバック、および信号励起レベルについてデータを解析するために、advice コマンドを使用することもできます。

   • オフセットおよび線形トレンドの除去、欠損値の内挿、特定の周波数範囲を強調するためのフィルター処理、各種時間間隔を使用したリサンプリング (内挿や間引き) を行ってデータを前処理する。

2. 線形モデルまたは非線形モデルを同定する:

   • 周波数応答モデル

   • インパルス応答モデル

   • 低次伝達関数 (プロセス モデル)

   • 入出力多項式モデル

   • 状態空間モデル

   • 伝達関数モデル

   • 非線形ブラックボックス モデル

   • 常微分方程式または微分方程式 (グレーボックス モデル)

3. モデルを検証する:

   満足のいくモデルが得られなかった場合は、別のモデル構造および次数を試したり、別の同定アルゴリズムを試したりします。場合によっては、ノイズ モデルを含めて結果を改善できます。

   さらに推定を行う前にデータを前処理する必要がある場合もあります。たとえば、データに高周波数ノイズが多すぎる場合は、モデル化の前にデータのフィルター処理や間引き (リサンプリング) を行う必要があることもあります。

4. モデルを後処理する:

   • 連続時間領域と離散時間領域間の変換

   • モデル表現間の変換

   • 数値モデル データの抽出

   • モデルの部分参照、連結、およびマージ

   • 非線形モデルの線形化

5. 以下で同定されたモデルを使用する:

   • シミュレーションと予測

   • 別の MathWorks^® 製品を使用して推定プラントの設計を制御する。

     推定線形モデルを Control System Toolbox™、Model Predictive Control Toolbox™、Robust Control Toolbox™、または Simulink^® ソフトウェアにインポートできます。

   • Simulink の動的なブロックとして

オンライン アプリケーションでは、オンライン推定を実行できます。