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オンラインパラメーター推定

コマンドラインおよび Simulink^® で再帰アルゴリズムを使用してモデルパラメーターを推定

リアルタイムのデータと再帰アルゴリズムを使用して、AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、または BJ モデルの係数のパラメーターを推定できます。また、再帰的最小二乗 (RLS) アルゴリズムを使用してモデルを推定することもできます。アルゴリズムの詳細については、Recursive Algorithms for Online Parameter Estimationを参照してください。

System Identification Toolbox™ ライブラリの Estimators サブライブラリにある Simulink ブロックを使用して、オンラインパラメーター推定を実行できます。これにより、Simulink Coder™ と Simulink PLC Coder™ を使用してこれらのブロックについて C/C++ コードとストラクチャードテキストを生成し、このコードを組み込みターゲットに展開できるようになります。オンライン推定をコマンドラインで実行し、MATLAB^® Compiler™ または MATLAB Coder を使用してコードを展開することも可能です。

関数

`recursiveAR`	Create System object for online parameter estimation of AR model
`recursiveARMA`	Create System object for online parameter estimation of ARMA model
`recursiveARX`	Create System object for online parameter estimation of ARX model
`recursiveARMAX`	Create System object for online parameter estimation of ARMAX model
`recursiveBJ`	Create System object for online parameter estimation of Box-Jenkins polynomial model
`recursiveOE`	Create System object for online parameter estimation of Output-Error polynomial model
`recursiveLS`	Create System object for online parameter estimation using recursive least squares algorithm
`step`	Update model parameters and output online using recursive estimation algorithm
`clone`	Copy online parameter estimation System object
`reset`	Reset online parameter estimation System object
`release`	Unlock online parameter estimation System object
`isLocked`	Locked status of online parameter estimation System object
`rpem`	Estimate general input-output models using recursive prediction-error minimization method
`rplr`	Estimate general input-output models using recursive pseudolinear regression method
`segment`	Segment data and estimate models for each segment

ブロック

Recursive Least Squares Estimator	Estimate model coefficients using recursive least squares (RLS) algorithm
Recursive Polynomial Model Estimator	Estimate input-output and time-series polynomial model coefficients
Model Type Converter	Convert polynomial model coefficients to state-space model matrices

トピック

オンライン推定の基礎

What Is Online Estimation?

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

How Online Parameter Estimation Differs from Offline Estimation

Difference in data, algorithms, and estimation implementations.

Recursive Algorithms for Online Parameter Estimation

Forgetting factor, Kalman filter, gradient and unnormalized gradient, and finite-history algorithms for online parameter estimation.

Simulink でのオンラインパラメーター推定

Preprocess Online Parameter Estimation Data in Simulink

Remove drift, offset, missing samples, seasonalities, equilibrium behavior, and outliers in your data.

Online Recursive Least Squares Estimation

This example shows how to implement an online recursive least squares estimator. You estimate a nonlinear model of an internal combustion engine and use recursive least squares to detect changes in engine inertia.

Online ARMAX Polynomial Model Estimation

This example shows how to implement an online polynomial model estimator. You estimate two ARMAX models for a nonlinear chemical reaction process. These models capture the behavior of the process at two operating conditions. The model behavior is identified online and used to adjust the gains of an adaptive PI controller during system operation.

Validate Online Parameter Estimation Results in Simulink

Examine estimation errors, parameter covariance, and difference between simulated and measured outputs.

Particle Filter ブロックを使用した Simulink でのパラメーターおよび状態の推定

この例では、System Identification Toolbox™ の Particle Filter ブロックを使用する方法を示します。

コマンドラインでのオンラインパラメーター推定

Perform Online Parameter Estimation at the Command Line

Online parameter estimation using System Objects.

Online ARX Parameter Estimation for Tracking Time-Varying System Dynamics

This example shows how to perform online parameter estimation for a time-varying ARX model at the MATLAB command line. The model parameters are updated at each time step with incoming new data. This model captures the time-varying dynamics of a linear plant.

Line Fitting with Online Recursive Least Squares Estimation

This example shows how to perform online parameter estimation for line-fitting using recursive estimation algorithms at the MATLAB command line. You capture the time-varying input-output behavior of the hydraulic valve of a continuously variable transmission.

Validate Online Parameter Estimation at the Command Line

Examine estimation errors, parameter covariance, and difference between simulated and measured outputs.

Data Segmentation

Use of data segmentation to model systems exhibiting abrupt changes.