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선형 모델 식별

임펄스 응답, 주파수 응답 및 모수적 모델 식별(예: 상태공간 모델, 전달 함수 모델)

선형 모델이 시스템 동특성을 완전히 나타내기에 충분한 경우 선형 모델 식별을 사용합니다. System Identification 앱 또는 명령줄에서 선형 모델을 식별할 수 있습니다. System Identification Toolbox™를 사용하면 네 가지 일반적인 유형의 선형 모델을 만들고 추정할 수 있습니다.

  • 모수적 모델 — 전달 함수 모델, 상태공간 모델, 다항식 모델, 공정 모델과 같은 구조에서 모수를 추정합니다.

  • 주파수 응답 모델 — 스펙트럼 분석을 사용하여 스펙트럼 모델을 추정합니다.

  • 상관 모델 — 상관 분석을 사용하여 임펄스 응답 모델의 비모수적 추정을 수행합니다.

  • 선형 그레이박스 모델 — 사전 지식으로부터 얻은 시스템 정보나 물리적 원칙에서 유추할 수 있는 시스템 정보를 통합하여 임의의 상미분 방정식 또는 차분 방정식의 계수를 추정합니다.

선형 모델 식별에는 주파수 영역 데이터 또는 균일하게 샘플링된 시간 영역 데이터가 필요합니다. 데이터는 하나 이상의 입력 및 출력 채널을 가질 수 있습니다. 자세한 내용은 About Identified Linear Models 항목을 참조하십시오. 모수적 모델 구조(예: AR, ARMA)를 사용하여 출력 채널이 하나이고 입력 채널은 없는 시계열 데이터를 모델링할 수도 있습니다.

식별된 모델을 사용하여 명령줄, 앱 또는 Simulink®에서 모델 출력을 시뮬레이션하고 예측할 수 있습니다.

  • 선형 모델 식별 기본 사항
    선형 모델 식별, 적합한 모델 구조 선택, 모델 객체 구조 생성과 수정, 정규화된 추정 사용을 위한 필수 정보
  • 공정 모델
    정적 이득, 시정수 및 입력-출력 지연을 갖는 낮은 차수의 전달 함수 모델
  • 입력-출력 다항식 모델
    ARX, ARMAX, 출력-오차, Box-Jenkins 모델 구조를 비롯한 입력-출력 다항식 모델
  • 상태공간 모델
    자유 파라미터화, 표준 파라미터화 및 구조화된 파라미터화가 적용된 상태공간 모델, 상응하는 ARMAX 및 OE 모델
  • 전달 함수 모델
    전달 함수 모델
  • 선형 그레이박스 모델
    선형 미분 방정식, 차분 방정식 및 상태공간 방정식의 계수 추정
  • 주파수 응답 모델
    스펙트럼 분석을 사용하여 획득한 주파수 응답 모델
  • 상관 모델
    상관 분석을 사용하여 획득한 임펄스 응답 모델

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