主要内容

非线性模型辨识

识别非线性ARX、Hammerstein-Wiener和灰盒模型

当线性模型不能完全捕获系统动态时,使用非线性模型识别。中可以识别非线性模型系统识别应用程序或命令行。系统识别工具箱™可以创建和估计三个非线性模型结构:

  • 非线性ARX模型——使用动态非线性映射对象(如小波网络、树分区和sigmoid网络)表示系统中的非线性。

  • Hammerstein-Wiener模型-估计一个线性系统中的静态非线性。

  • 非线性灰盒模型-使用参数未知的常微分方程或差分方程(ode)表示非线性系统。

  • 神经状态空间模型——使用神经网络来表示定义系统非线性状态空间实现的函数。

非线性模型识别需要均匀采样的时域数据。数据可以有一个或多个输入和输出通道。您还可以使用非线性ARX和非线性灰盒模型对时间序列数据建模。有关更多信息,请参见关于已识别的非线性模型

您可以使用已识别的模型在命令行、应用程序或Simulink中模拟和预测模型输出®.如果您有控制系统工具箱™,您还可以线性化您的模型并将其用于控制系统设计。有关更多信息,请参见非线性黑盒模型的线性逼近

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