선형 그레이박스 모델
시스템의 물리적 특성을 이해하고 알 수 없는 파라미터를 갖는 상미분 또는 차분 방정식(ODE)을 사용하여 시스템을 나타낼 수 있으면 System Identification Toolbox™ 명령을 사용하여 그레이박스 모델링을 수행할 수 있습니다. 그레이박스 모델 ODE는 파라미터 간의 결합을 포함하여 모델의 수학적 구조를 명시적으로 지정합니다. 그레이박스 모델링은 변수 간의 관계, 모델 동작에 대한 제약 조건 또는 시스템 동특성을 나타내는 양함수 방정식을 알고 있을 때 유용합니다.
idgrey 객체를 사용하여 선형 그레이박스 모델을 나타낼 수 있습니다. 이를 위해서는 선형 동특성을 상태공간 형식으로 설명하는 함수를 작성해야 합니다. 자세한 내용은 Estimate Linear Grey-Box Models 항목을 참조하십시오.
함수
도움말 항목
- Linear and Nonlinear Grey-Box Modeling
If you understand the physics of your system, you can estimate linear or nonlinear grey-box models.
- Identifying State-Space Models with Separate Process and Measurement Noise Descriptions
An identified linear model is used to simulate and predict system outputs for given input and noise signals.
- Estimate Linear Grey-Box Models
How to define and estimate linear grey-box models at the command line.
- Estimate Continuous-Time Grey-Box Model for Heat Diffusion
This example shows how to estimate the heat conductivity and the heat-transfer coefficient of a continuous-time grey-box model for a heated-rod system.
- Estimate Discrete-Time Grey-Box Model with Parameterized Disturbance
This example shows how to create a single-input and single-output grey-box model structure when you know the variance of the measurement noise.
- Estimate State-Space Models with Structured Parameterization
Structured parameterization lets you exclude specific parameters from estimation by setting these parameters to specific values.
- Estimate Coefficients of ODEs to Fit Given Solution
Estimate model parameters using linear and nonlinear grey-box modeling.
- Estimate Model Using Zero/Pole/Gain Parameters
This example shows how to estimate a model that is parameterized by poles, zeros, and gains.
추천 예제
Building Structured and User-Defined Models Using System Identification Toolbox
Estimate parameters in user-defined model structures.
