System Identification Toolbox

更新

システム同定アプリ

システム同定アプリを使用して、システムの線形および非線形モデルを対話的に推定します。時間領域データと周波数領域データをインポートおよび前処理します。モデルを同定して比較し、それぞれのプロパティを解析して、テストデータセットに対するモデルの妥当性を確認します。

線形システム同定

制御設計、システム シミュレーション、予測などのアプリケーション用に、測定された時間領域データまたは周波数領域データから線形モデルを推定します。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、多項式モデルを作成します。スペクトル解析を使用して、周波数応答モデルを推定します。時間領域および周波数領域で、モデルの応答に対するパラメーターの不確実性の影響を計算し、可視化します。

非線形システム同定

非線形 ARX および Hammerstein-Wiener モデルを推定して、システムの非線形ダイナミクスを取得します。非線形 ARX モデルを使用して、ウェーブレット ネットワーク、ツリー分割、シグモイド ネットワークで表現される動的非線形性を自己回帰モデルと組み合わせます。さらに、リグレッサーを指定してシステムの物理法則を確認したり、非線形 ARX モデルに最適なリグレッサーのサブセットを自動的に選択したりします。Hammerstein-Wiener モデルを使用して、その他の線形システムの入力および出力の非線形性を推定します。

AI ベースの非線形システム同定

機械学習およびディープラーニング技術を非線形 ARX および Hammerstein-Wiener モデルと組み合わせて、システムの非線形ダイナミクスを記述します。Statistics and Machine Learning Toolbox™ および Deep Learning Toolbox™ では、サポート ベクター マシン (SVM)、ツリーアンサンブル、ガウス過程、フィードフォワード ネットワークを使用して、非線形性を表します。また、ニューラル ODE を使用して、ディープラーニングに基づく非線形状態空間モデルを作成します。

グレーボックス システム同定

線形または非線形の微分方程式、差分方程式、または状態空間システムを使用してシステムをモデル化します。測定された入出力データからグレーボックスモデルの指定されたパラメーターを推定し、システムのダイナミクスを取得します。

時系列モデル

システムから測定されたデータに適合するように、時系列モデルまたは信号モデルを推定します。AR、ARMA、ARIMA、状態空間モデルなどの線形モデル、または非線形 ARX などの非線形モデルを使用して時系列を予測します。

オンライン推定

新しいデータが利用可能になるとモデルのパラメーターを更新する再帰アルゴリズムを使用して、システムのモデルをリアルタイムに推定します。粒子フィルターのほか、線形、拡張、またはアンセンテッド カルマン フィルターを使用して、システム状態を推定します。

制御システム設計および Simulink

Control System Toolbox™ を使用してコントローラーを設計および調整するために、推定されたモデルをプラントモデルとして使用します。システム解析、仮想センサーモデリング、低次元化モデリング、制御設計用の組み込みブロックを使用して、推定されたモデル、状態推定器、再帰モデルを Simulink で実装します。

展開

オンライン故障検出、低次元化モデリング (ROM)、診断および予測などのアプリケーション用に、コード生成を使用して、推定されたモデル、状態推定器、再帰モデルを展開します。Simulink で実装したモデルの場合は、Simulink Coder™ および Simulink PLC Coder™ をそれぞれ使用して、C/C++ コードと IEC 61131-3 ストラクチャード テキストを生成します。MATLAB では、MATLAB Coder™ を使用して C/C++ コードを生成します。あるいは、MATLAB Compiler™ を使用して、スタンドアロン アプリケーションを生成します。

「Optimization Toolbox および System Identification Toolbox を用いて既存の AFR 制御システムの性能を改善することで、排気ガスが大きく削減されました。開発中のエンジンによる開発評価テストの中で、特定の状況下で NOx  と CO の排出が半分以上削減されることが分かりました。」

日産自動車株式会社、加藤浩志氏