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Hammerstein-Wiener モデル

飽和や不感帯などの静的非線形性をもつ線形動的システムの接続

Hammerstein-Wiener モデルは、線形であるシステムに含まれることがある、静的な非線形性を推定するために使用します。ツールボックスでは、これらのモデルが idnlhw オブジェクトとして表されます。Hammerstein-Wiener モデルの推定は System Identification アプリで行うか、コマンドラインで nlhw コマンドを使用して行えます。

アプリ

System Identification

Identify models of dynamic systems from measured data

関数

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モデルの推定

`idnlhw`	Hammerstein-Wiener model
`nlhw`	Estimate Hammerstein-Wiener model
`nlhwOptions`	Option set for `nlhw`
`init`	Set or randomize initial parameter values
`getpvec`	Model parameters and associated uncertainty data
`setpvec`	Modify value of model parameters

非線形性の表現

`customnet`	Custom nonlinearity estimator for nonlinear ARX and Hammerstein-Wiener models
`deadzone`	Create a dead-zone nonlinearity estimator object
`poly1d`	Class representing single-variable polynomial nonlinear estimator for Hammerstein-Wiener models
`pwlinear`	Create a piecewise-linear nonlinearity estimator object
`saturation`	Create a saturation nonlinearity estimator object
`sigmoidnet`	Class representing sigmoid network nonlinearity estimator for nonlinear ARX and Hammerstein-Wiener models
`unitgain`	Specify absence of nonlinearities for specific input or output channels in Hammerstein-Wiener models
`wavenet`	Create a wavelet network nonlinearity estimator object
`evaluate`	Value of nonlinearity estimator at given input

シミュレーションと検証

`sim`	Simulate response of identified model
`simOptions`	Option set for `sim`
`compare`	Compare identified model output and measured output
`compareOptions`	Option set for `compare`
`plot`	Plot input and output nonlinearity, and linear responses of Hammerstein-Wiener model
`evaluate`	Value of nonlinearity estimator at given input

線形化

`findop`	Compute operating point for Hammerstein-Wiener model
`findopOptions`	Option set for `findop`
`operspec`	Construct operating point specification object for `idnlhw` model
`linearize`	Linearize Hammerstein-Wiener model
`linapp`	Linear approximation of nonlinear ARX and Hammerstein-Wiener models for given input

ブロック

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シミュレーション

Hammerstein-Wiener Model	Simulate Hammerstein-Wiener model in Simulink software
Iddata Sink	Export simulation data as `iddata` object to MATLAB workspace
Iddata Source	Import time-domain data stored in `iddata` object in MATLAB workspace

トピック

What are Hammerstein-Wiener Models?

Understand the structure of Hammerstein-Wiener models.

Available Nonlinearity Estimators for Hammerstein-Wiener Models

Choose from piecewise linear, sigmoid, wavelet, saturation, dead zone, polynomial, and custom network nonlinearities.

Identifying Hammerstein-Wiener Models

Specify the Hammerstein-Wiener model structure, and configure the estimation algorithm.

Validating Hammerstein-Wiener Models

Plot model nonlinearities, analyze residuals, and simulate model output.

Using Hammerstein-Wiener Models

Simulate and predict model output, linearize Hammerstein-Wiener models, and import estimated models into the Simulink^® software.

Linear Approximation of Nonlinear Black-Box Models

Choose the approach for computing linear approximations, compute operating points for linearization, and linearize your model.

How the Software Computes Hammerstein-Wiener Model Output

How the software evaluates the output of nonlinearity estimators and uses this output to compute the model response.

注目の例

測定データを使用した非線形 ARX モデルと Hammerstein-Wiener モデルの同定

この例では、測定した入出力データを使用して、単入力単出力 (SISO) の非線形ブラックボックスモデルを同定する方法を説明します。ここでは 2 つのタンクからなるシステムの測定データを使用して、さまざまなモデル構造と同定の選択肢について調べます。

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System Identification Toolbox ドキュメンテーション

サポート

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