プロセス モデルの推定
ライブ エディターで時間または周波数領域の単入力単出力 (SISO) システムの連続時間プロセス モデルを推定する
タスクを開く
MATLAB エディターでライブ スクリプトに [プロセス モデルの推定] タスクを追加するには、次を行います。
[ライブ エディター] タブで、[タスク]、[プロセス モデルの推定] を選択します。
スクリプトのコード ブロック内で、
process、estimateなどの関連するキーワードを入力します。コマンドの補完候補から[プロセス モデルの推定]を選択します。
例
[プロセス モデルの推定] ライブ エディター タスクを使用して、プロセス モデルを推定し、モデル出力を測定データと比較します。
データの設定
測定データ tt1 を MATLAB ワークスペースに読み込みます。tt1 は 1 つの入力変数 u と 1 つの出力変数 y を含む timetable です。
load sdata1 tt1
タスクへのデータのインポート
[データの選択] セクションで [データ型] を Timetable に設定し、[推定データ] を tt1 に設定します。
タスクで、tt1 の入出力変数名が含まれた表が表示されます。
既定の設定を使用したモデルの推定
モデル構造およびオプション パラメーターを調べます。
[モデル構造の指定] セクションの既定のオプションは One Pole であり、遅延も、零点も、積分器も指定されていません。このセクションのパラメーターの下にある方程式で、指定した構造が表示されます。
[推定の初期化の指定] セクションで、モデル構造のパラメーターに一致する初期化パラメーターにより、推定の開始点を設定できます。[固定] を選択すると、パラメーターは指定した値に固定されたままになります。この例では、初期化を指定しません。この場合、タスクでは開始点に既定値を使用します。
[オプション パラメーターの指定] セクションでは、プロセス推定の既定のオプションが設定されています。
緑の矢印をクリックして、[ライブ エディター] タブからタスクを実行します。[自動実行] を選択して、パラメーターを更新するごとにタスクを自動的に実行することもできます。
プロットで推定データ、推定モデル出力、および適合率 (%) が表示されます。
パラメーター設定の実験
パラメーター設定を実験し、適合への影響を確認します。
たとえば、One Pole 構造に遅延を追加してタスクを実行します。
推定の適合度が向上しましたが、適合率はそれでも 50% 未満です。
別のモデル構造を試します。[モデル構造の指定] で遅延を指定せずに Underdamped Pair を選択し、タスクを実行します。
適合結果が大幅に向上します。
コードの生成
タスクで生成されたコードを表示するには、パラメーター セクションの下部にある 
をクリックします。表示されたコードには、タスクの現在のパラメーター構成が反映されています。
別個の推定データと検証データを使用して、推定プロセス モデルを検証できるようにします。
データの設定
測定データ sdata1 を MATLAB ワークスペースに読み込み、その内容を調べます。
load sdata1 umat1 ymat1 Ts
データを 2 セットに分割します。半分は推定用、もう半分は検証用です。元のデータ セットには 300 個のサンプルが含まれているため、新しい各データ セットには 150 個のサンプルが含まれています。
u_est = umat1(1:150); u_val = umat1(151:300); y_est = ymat1(1:150); y_val = ymat1(151:300); Ts
Ts = 0.1000
タスクへのデータのインポート
[データの選択] セクションで、[データ型] を [数値] に設定します。サンプル時間を 0.1 秒に設定します。推定と検証に適切なデータ セットを選択します。
モデルの推定と検証
ライブ エディター タスクでのプロセス モデルの推定の例では、モデル構造 Underdamped Pair を使用して最良の結果を得ています。この例でも同じオプションを選択します。
タスクを実行します。タスクを実行すると 2 つのプロットが作成されます。最初のプロットには推定結果が表示され、2 番目のプロットには検証結果が表示されます。
推定データへの適合はライブ エディター タスクでのプロセス モデルの推定より若干悪くなっています。現在の例の推定では、モデルの推定に使用しているデータが半分だけです。検証データへの適合は、より一般的にモデルの良好さを表します。この検証データへの適合が、推定データへの適合より良い結果になっています。
