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System Identification Toolbox 入門

System Identification Toolbox™ には、MATLAB^® 関数と Simulink^® ブロックに加え、測定された入出力データから動的システムの数学モデルを作成するためのアプリが用意されています。これにより、基本原則や仕様からは簡単にモデル化できない動的システムのモデルを作成し、使用できるようになります。時間領域および周波数領域の入出力データを使用することで、連続時間および離散時間の伝達関数、プロセス モデルおよび状態空間モデルを同定できます。ツールボックスにはまた、組み込みオンライン パラメーター推定のアルゴリズムもあります。

このツールボックスでは、最尤法、予測誤差の最小化 (PEM)、部分空間システム同定などの同定手法が利用できます。システムの非線形ダイナミクスを表現するために、Hammerstein-Weiner モデルと非線形 ARX モデルを、ウェーブレット ネットワーク、ツリー パーティションおよびシグモイド ネットワークの非線形性を用いて推定できます。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予測するためにグレーボックス システム同定を実行します。同定されたモデルは、Simulink におけるシステム応答の予測とプラントのモデル化に使用できます。また、時系列データのモデル化と時系列の予測もサポートされています。

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.

• System Identification Workflow
  

  Summary of typical tasks in the system identification workflow.

• Supported Data
  

  System Identification Toolbox software supports estimation of linear models from both time- and frequency-domain data. For nonlinear models, this toolbox supports only time-domain data. For more information, see Supported Models for Time- and Frequency-Domain Data.

• 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.

• When to Use the App vs. the Command Line
  

  When to use the app versus the System Identification Toolbox commands.

• Working with System Identification App
  

  Working with System Identification App.

• Commands for Model Estimation
  

  Summary of commands for constructing models.

• What Is Online Estimation?
  

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