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System Identification Toolbox

測定された入出力データから線形および非線形動的システムのモデルを作成

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。

System Identification Toolbox 入門

System Identification Toolbox の基礎を学ぶ

データの準備

時間領域データおよび周波数領域データのプロット、解析、トレンド除去、フィルター、データの生成とインポート

線形モデルの同定

状態空間モデルや伝達関数モデルなど、インパルス応答モデル、周波数応答モデル、パラメトリック モデルの同定

非線形モデルの同定

非線形 ARX モデルと Hammerstein-Wiener モデルの同定

グレーボックス モデルの推定

線形および非線形の微分方程式、差分方程式、状態空間方程式の係数の推定

モデルの検証

測定出力、残差解析、信頼限界をもつ応答プロットに対するモデルの比較

モデル解析

モデルの離散化、モデルのタイプの変換、非線形モデルの線形化、出力のシミュレーションと予測

時系列解析

AR、ARMA、状態空間モデルなどを含む、線形および非線形のモデルを同定することで時系列データを解析し、値を予測する

オンライン推定

システムの動作中にモデル パラメーターとモデル状態を推定し、コードを生成して組み込みターゲットへと展開する

診断と予測

モデルの同定、応答予測およびオンライン推定の各手法を、条件の監視、故障検出および残存耐用時間 (RUL) の予測に適用する

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