非線形モデルの同定

非線形 ARX モデル、Hammerstein-Wiener モデル、およびグレーボックスモデルの同定

非線形モデルの同定は、線形モデルではシステムのダイナミクスが完全には捉えられない場合に使用します。非線形モデルは System Identification アプリまたはコマンドラインで同定できます。System Identification Toolbox™ により、4 種類の非線形モデル構造の作成と推定が可能になります。

非線形 ARX モデル — ウェーブレットネットワーク、ツリー分割、シグモイドネットワークなどの動的な非線形マッピングオブジェクトを使用して、システム内の非線形性を表します。
Hammerstein-Wiener モデル — 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します。
非線形グレーボックスモデル — 不明のパラメーターを含む常微分方程式または差分方程式 (ODE) を使用して、非線形システムを表します。
ニューラル状態空間モデル — ニューラルネットワークを使用して、システムの非線形状態空間実現を定義する関数を表します。

非線形モデルの同定には、等間隔にサンプリングされた時間領域データが必要です。データは 1 つ以上の入力チャネルと出力チャネルをもつことができます。また、非線形 ARX モデルと非線形グレーボックスモデルを使用して時系列データをモデル化することもできます。詳細については、About Identified Nonlinear Modelsを参照してください。

同定されたモデルを使用して、コマンドラインやアプリ、あるいは Simulink^® でモデルの出力をシミュレートし予測することができます。Control System Toolbox™ がある場合は、モデルを線形化して制御システムの設計に使用することもできます。詳細については、Linear Approximation of Nonlinear Black-Box Modelsを参照してください。

注目の例

磁性流体ダンパーの非線形モデリング

この例は、非線形 ARX モデルと Hammerstein-Weiner モデルを使用した、磁性流体ダンパーの動的動作の非線形ブラックボックスモデリングを示しています。

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非線形 ARX モデルと Hammerstein-Wiener モデルの同定のチュートリアル

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。

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モーター付きカメラ - 多入力/多出力非線形 ARX および Hammerstein-Wiener モデル

この例では、多入力/多出力 (MIMO) 非線形ブラックボックスモデルをデータから推定する方法を説明します。

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Use LSTM Network for Linear System Identification

Use Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks to estimate a linear system and compares this approach to transfer-function estimation.

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Reduced Order Modeling of Electric Vehicle Battery System Using Neural State-Space Model

A reduced order modeling (ROM) workflow, where you use deep learning to obtain a low-order nonlinear state-space model that serves as a surrogate for a high-fidelity battery model. The low-order model takes the current (charge or discharge) and state of charge (SOC) as inputs and predicts voltage and temperature of an electric vehicle (EV) battery module while the battery is being cooled by an edge-cooled plate with a coolant at a constant flow rate. You train the low-order model and deploy it in Simulink® to compare it against the high-fidelity model.

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