Всем привет
Я хочу смоделировать динамическую систему во временной области (A: как входной сигнал и B: как выходной сигнал), используя System Identification Toolbox. Я использовал нелинейные модели в этом наборе инструментов, и полученная модель имеет хорошую точность с пригодностью около 95%. Я перенес модель в рабочую область, просто смоделировал ее снова с входными данными A и с помощью команды sim ( sim(model,A) ), но результат вывода был совершенно неправильным.
Кто-нибудь может мне помочь?
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech ,ME,M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
Некоторые вопросы и комментарии:
1. Какую нелинейную модель вы создали? Если это была нелинейная модель ARX (idnlarx), какой фокус оценки вы использовали? Если вы не указали фокус для оценки нелинейной модели ARX, по умолчанию используется «прогнозирование», которое оценивает параметры для минимизации ошибки прогнозирования напора на 1 шаг. Затем соответствие 95% относится к сравнению результатов прогнозирования с данными. SIM не может вычислить прогнозируемый ответ на n шагов вперед. Для этого вам нужно будет использовать команду PREDICT. Обратите внимание, что хорошая модель прогнозирования не обязательно должна быть хорошей имитационной моделью. Если вы действительно хотите создать модель для наилучших возможных результатов моделирования, используйте Focus = «simulation» во время оценки. В графическом интерфейсе эта опция будет доступна в диалоговом окне «Параметры алгоритма».
Если вы оцениваете модель Гаммерштейна-Винера (idnlhw) или нелинейную модель серого ящика (idnlgrey), то нет никакой разницы между моделями моделирования и прогнозирования, и вам не нужно беспокоиться о настройке фокуса.
2. Какие начальные условия вы использовали для моделирования? Результаты, показанные в графическом интерфейсе, основаны на использовании наилучших (оценочных) начальных состояний, которые максимизируют подходящие данные. В графическом интерфейсе используется команда COMPARE, которая дает вам несколько вариантов обработки начальных условий. При использовании SIM начальные условия, максимизирующие соответствие данным, могут быть получены с помощью команды FINDSTATES (верно для моделей idnlhw и idnlgrey).
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
