System Identification Toolbox™ には、動的システムモデリング、時系列解析、予測を行うための MATLAB^® 関数、Simulink^® ブロック、アプリが用意されています。測定された変数間の動的関係を確認し、時間領域データまたは周波数領域データを使用しながら、連続時間または離散時間で伝達関数、プロセスモデル、状態空間モデルを作成できます。AR、ARMA、その他の線形および非線形自己回帰モデリング手法を使用して、時系列を予測できます。

このツールボックスでは、ガウス過程 (GP)、サポート ベクター マシン (SVM)、その他の表現など、機械学習の手法を用いた Hammerstein-Wiener モデルや非線形 ARX モデルを使用して非線形のシステムダイナミクスを推定できます。あるいは、ディープラーニングを使用してニューラル常微分方程式 (ODE) モデルを作成し、非線形のシステムダイナミクスを取得することもできます。また、グレーボックス システム同定を実行して、ユーザー定義モデルのパラメーターを推定できます。同定したモデルを Simulink に統合して高速なシミュレーションを行い、制御設計、診断、予測に使用できます。

適応制御、故障検出、ソフトセンシング アプリケーション用に拡張またはアンセンテッド カルマン フィルターおよび粒子フィルターを使用し、オンライン パラメーター推定および状態推定を実行できます。オンライン推定アルゴリズム用の C/C++ コードを生成し、組み込みデバイスをターゲットに設定できます。