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입력-출력 다항식 모델

ARX, ARMAX, 출력-오차, Box-Jenkins 모델 구조를 비롯한 입력-출력 다항식 모델

다항식 모델은 일반화된 개념의 전달 함수를 사용하여, 다음 형식의 방정식을 사용해 입력 u(t), 출력 y(t), 잡음 e(t) 간의 관계를 표현합니다.

A(q)y(t)=B(q)F(q)u(tnk)+C(q)D(q)e(t)

A(q), B(q), F(q), C(q), D(q)는 시간 이동 연산자 q-1에 대한 다항식 행렬입니다. u(t)는 입력이고, nk는 입력 지연입니다. y(t)는 출력이고, e(t)는 외란 신호입니다.

각 다항식의 차수 또는 추정 가능한 계수 개수는 서로 독립적입니다. 예를 들어 A(q)의 차수가 2이면 A 다항식의 형식은 A(q) = 1 + a1q-1 + a2q-2입니다.

실제로 모든 다항식이 동시에 활성화되지는 않습니다. ARX, ARMAX, 출력-오차, Box-Jenkins 같은 좀 더 단순한 다항식 형태는 특정 목표(예: 비정상 외란 처리 또는 동특성과 잡음을 위한 완전히 독립적인 파라미터화 제공)에 적합한 모델 구조를 제공합니다. 이러한 모델 유형에 대한 자세한 내용은 What Are Polynomial Models? 항목을 참조하십시오.

System Identification측정된 데이터에서 동적 시스템의 모델 식별하기

함수

모두 확장

idpolyPolynomial model with identifiable parameters
arxEstimate parameters of ARX, ARIX, AR, or ARI model
armaxEstimate parameters of ARMAX, ARIMAX, ARMA, or ARIMA model using time-domain data
bjEstimate Box-Jenkins polynomial model using time domain data
iv4ARX model estimation using four-stage instrumental variable method
ivxARX model estimation using instrumental variable method with arbitrary instruments
oeEstimate output-error polynomial model using time-domain or frequency-domain data
polyestEstimate polynomial model using time- or frequency-domain data
pemPrediction error minimization for refining linear and nonlinear models
arxstrucCompute loss functions for single-output ARX models
ivstrucCompute loss functions for sets of ARX model structures using instrumental variable method
selstrucSelect model order for single-output ARX models
strucGenerate model-order combinations for single-output ARX model estimation
arxRegulDetermine regularization constants for ARX model estimation
delayest데이터를 바탕으로 시간 지연(불감 시간) 추정
initSet or randomize initial parameter values
polydataAccess polynomial coefficients and uncertainties of identified model
getpvecObtain model parameters and associated uncertainty data
setpvecModify values of model parameters
getparObtain attributes such as values and bounds of linear model parameters
setparSet attributes such as values and bounds of linear model parameters
setPolyFormatSpecify format for B and F polynomials of multi-input polynomial model
armaxOptionsOption set for armax
arxOptionsOption set for arx
arxRegulOptionsOption set for arxRegul
bjOptionsOption set for bj
iv4OptionsOption set for iv4
oeOptionsOption set for oe
polyestOptionsOption set for polyest

도움말 항목

다항식 모델 기본 사항

What Are Polynomial Models?

Polynomial model structures including ARX, ARMAX, output-error, and Box-Jenkins.

Data Supported by Polynomial Models

Use time-domain and frequency-domain data to estimate discrete-time and continuous-time models.

다항식 모델 추정하기

Preliminary Step – Estimating Model Orders and Input Delays

To estimate polynomial models, you must provide input delays and model orders.

Estimate Polynomial Models in the App

Import data into the app, specify model orders, delays and estimation options.

Estimate Polynomial Models at the Command Line

Specify model orders, delays, and estimation options.

Polynomial Sizes and Orders of Multi-Output Polynomial Models

Size of A, B, C, D, and F polynomials for multi-output models.

Estimate Models Using armax

This example shows how to estimate a linear, polynomial model with an ARMAX structure for a three-input and single-output (MISO) system using the iterative estimation method armax.

다항식 모델 옵션 설정하기

Specifying Initial States for Iterative Estimation Algorithms

When you use the pem or polyest functions to estimate ARMAX, Box-Jenkins (BJ), Output-Error (OE), you must specify how the algorithm treats initial conditions.

Polynomial Model Estimation Algorithms

Choose between the ARX and IV algorithms for ARX and AR model estimation.

추천 예제