System Identification Toolbox 入門

入出力データからの線形および非線形の動的システムモデルの作成

System Identification Toolbox™ には、MATLAB^® 関数と Simulink^® ブロックに加え、動的システムモデリング、時系列解析、および予想のアプリが用意されています。時間領域データまたは周波数領域を使用しているときに、連続時間または離散時間で伝達関数、プロセスモデル、および状態空間モデルを作成するための、測定変数の動的な関係を学習できます。AR、ARMA、その他の線形および非線形の自己回帰モデリング手法を使用して、時系列を予想できます。

ツールボックスでは、ガウス過程 (GP)、サポートベクターマシン (SVM) などの機械学習技術やその他の表現方法により、Hammerstein-Wiener モデルおよび非線形 ARX モデルを使用して非線形システムダイナミクスを推定できます。あるいは、深層学習を使用するニューラル常微分方程式 (ODE) モデルを作成して、非線形システムダイナミクスを捉えることができます。ツールボックスでは、ユーザー定義モデルのパラメーターを推定するためにグレーボックスシステム同定を実行できます。同定されたモデルを Simulink に統合してラピッドシミュレーションを行えば、制御設計や、診断と予知への適用が可能になります。

適応制御、故障検出、ソフトセンシングのアプリケーションに拡張カルマンフィルター、アンセンテッドカルマンフィルター、および粒子フィルターを使用して、オンラインパラメーターと状態推定を実行できます。ツールボックスでは、組み込みデバイスを対象とする、オンライン推定アルゴリズム用の C/C++ コードを生成できます。

Acknowledgments

チュートリアル

Identify Linear Models Using System Identification App

Identify linear black-box models from single-input/single-output (SISO) data using the System Identification app.
Identify Linear Models Using the Command Line

Identify linear models from multiple-input/single-output (MISO) data using System Identification Toolbox commands.
Identify Low-Order Transfer Functions (Process Models) Using System Identification App

Identify continuous-time transfer functions from single-input/single-output (SISO) data using the app.
Estimate Continuous-Time Grey-Box Model for Heat Diffusion

This example shows how to estimate the heat conductivity and the heat-transfer coefficient of a continuous-time grey-box model for a heated-rod system.
Identify Nonlinear Black-Box Models Using System Identification App

Identify nonlinear black-box models from single-input/single-output (SISO) data using the System Identification app.

システム同定について

System Identification Overview

System identification is a methodology for building mathematical models of dynamic systems using measurements of the system’s input and output signals.
システム同定ワークフロー

システム同定ワークフローの標準的なタスクの概要。
サポートされているデータ

System Identification Toolbox ソフトウェアでは、時間領域データと周波数領域データの両方からの線形モデルの推定がサポートされています。
Supported Continuous- and Discrete-Time Models

Types of continuous-time and discrete-time models you can estimate from time- and frequency-domain data.
Estimating Models Using Frequency-Domain Data

Overview of frequency-domain identification in the toolbox.
Working with System Identification App

Working with System Identification App.
What Is Online Estimation?

Estimate states and parameters of a system in real-time.

ビデオ

システム同定パート 1: システム同定とは
システム同定は、物理現象ではなくデータを使って動的システムのモデルを開発するプロセスです。システム同定とは何か、またそれが大局的な概念の中でどこに当てはまるのかを探索します。

システム同定パート 2: 線形システム同定
システム同定を使用して、ノイズや外乱で破損したデータに線形モデルを適合させ、妥当性を確認する方法を説明します。

システム同定パート 3: 非線形システム同定
使用できるモデルオプションの 1 つである非線形 ARX モデルを使用して、非線形システム同定について学習します。

システム同定パート 4: オンラインシステム同定および再帰的システム同定
オンラインシステム同定について学習します。これらのアルゴリズムは、新しいデータが測定され、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで利用できるようになると、モデルのパラメーターと状態を推定します。