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  • MATLAB系统辨识工具箱-系统辨识工具箱.rar MATLAB系统辨识工具箱,,英文版的,不是很难。 希望对大家有帮助。
  • 系统辨识资料大全(matlab系统辨识工具箱)合集。 系统辨识 合集 系统辨识工具箱 网上辛苦搜得 系统辨识 合集 系统辨识工具箱 matlab m
  • MATLAB辨识工具箱的应用,自己使用过,是离散状态参数也能辨识
  • 基于Matlab系统辨识工具箱参数辨识
  • 系统辨识工具箱;功能概述;1. 系统辨识的基本原理和常用辨识模型 2. 系统辨识工具箱函数 3. 系统辨识工具箱图形界面;1.1 系统辨识的基本原理 1.2 常用的模型类;1.1系统辨识的基本原理;3.辨识的内容和步骤 系统辨识的...
  • MATLAB - 辨识工具箱的使用

    千次阅读 2021-01-04 20:42:18
    辨识工具箱使用流程 1. 待辨识的系统 2. 辨识工具箱使用流程 打开辨识工具箱 systemIdentification 注意:系统的输入输出数据是Nx1的列向量,如果是1xN的行向量会提示出错! step1:import选择时域信号Time ...

    1. 待辨识的系统

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2. 辨识工具箱使用流程

    打开辨识工具箱

    systemIdentification
    

    注意:系统的输入输出数据是Nx1的列向量,如果是1xN的行向量会提示出错!

    • step1:import选择时域信号Time domain data

    在这里插入图片描述

    • step2:配置要导入的数据,并点击import导入数据

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    勾选Time Plot,并点击mydata,会出现我们采集的数据图像。

    在这里插入图片描述

    • step3:preprocess对数据进行预处理

    预处理的对象是working data中的数据,每进行一种预处理左边就会有新的数据生成,此时只要将新数据移动到working data的方块就能将working data换成你所想处理的数据了,可以多次这样进行处理,得到你最终想用来辨识的数据合验证的数据。不许要的数据可以拖到trash删除,也可从其中找回删除的数据。

    • step4:辨识,将数据拖到working data,再把验证的数据拖到validation data,这个validation data就是最原始数据稍作处理得到的一个更接近理论模型的对象数据。

    • step5:点下拉菜单Estimate,选择想要的模型,并设置参数,我们选中经典传递函数形式的Transfer Functions...,并写入极点及零点个数,点击Estimate

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    计算结果如下:

    在这里插入图片描述

    双击Model Views中计算得到的模型,观察传递函数。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    发现与理想情况非常接近!!!


    参考文献:

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  • MATLAB系统辨识工具箱学习,详细教程!

    千次阅读 多人点赞 2021-02-02 22:29:28
    MATLAB系统辨识工具箱学习,详细教程!进入统辨识工具箱主界面进入方式及界面介绍:打开方式:界面介绍:运行程序,加载数据辨识输入信号区域:输入数据预处理:参数辨识系统阶次的选择:模型结构的配置:分析: ...

    进入统辨识工具箱主界面

    系统辨识:系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。现代控制理论中的一个分支。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数,建立一个能模仿真实系统行为的模型,用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变,以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。

    进入方式及界面介绍:

    结合我的例子数据进行讲解

    打开方式:

    1、 在命令行窗口输入命令:ident
    在这里插入图片描述
    2、 在APPS选择System Identification(前提是装了控制系统设计与分析工具箱)
    在这里插入图片描述

    界面介绍:

    在这里插入图片描述

    运行程序,加载数据

    在这里插入图片描述
    在matlab中导入excel文件,主页直接点选导入数据,选择想要导入的excel文件即可。
    在这里插入图片描述
    这是matlab导入数据可选的文件格式!
    在这里插入图片描述

    辨识输入信号区域:

    在这里插入图片描述
    这里我们选择时域,
    input对应导入到workspace里面的输入数据,output对应导入到workspace里面的输出数据。
    之后可以输入导入信号的名称,开始时间和采样时间。
    在这里插入图片描述
    最后点击“import”导入,出现如下效果,点击“Close”关闭。
    在这里插入图片描述

    输入数据预处理:

    对输入的信号进行处理,可选多份数据中的一份、合并数据、数据平滑化、滤波、采样等方法。
    这里我们选择“Select range”对数据进行处理,前10s进行模型辨识,后10s进行数据验证。
    在这里插入图片描述
    前10s数据用来模型辨识。
    在这里插入图片描述
    后10s数据用来验证
    在这里插入图片描述
    数据预处理的最后一部,

    在这里插入图片描述
    数据回收:将类似图中“mydata”拖到“Trash”,相当于删除功能。

    参数辨识

    这里我们以状态方程为例,选择“State Space Models”
    在这里插入图片描述

    系统阶次的选择:

    之后我们会看到状态方程的配置对话框,如我们知道系统是几阶模型,则选择“Specify value”,后面输入对应的阶数,即可。
    假如我们不知系统的阶数,则选择“Pick best value in the range”,系统会自动输出1-10阶对应的方程,同时也会指定最优的解。
    在这里插入图片描述

    模型结构的配置:

    如果我们不知道,则默认选择Free。不通的“From”对应不通的数学结构。
    在这里插入图片描述
    最后就是三种不同的估计算法, PEM比N4SID精度更高,N4SID是最简单的方法,一般可满足需求。“Regularized Reduction”是针对离散系统的。前两中是针对连续系统。
    在这里插入图片描述
    然后点击“Estimate”。出现如下。
    在这里插入图片描述

    分析:

    可以看出系统的最有解是4阶,前10秒的数据拟合程序为98.15%,但是我们也可以选择其他阶数进行导入。导入后可以发现,在模型辨识结果区域,可以看到,方程已经导出。“ss1”为系统的4阶的状态方程。
    在这里插入图片描述
    双击“ss1”,我们可以看到状态方程的系数已经加载出来,对应的代码实现也已经在下方加载。
    在这里插入图片描述
    我们点击主界面“Model Output”可以看到根据系统辨识出来的4阶模型后10s数据的拟合程度。当然,如果我们选择的精度越高,对应的拟合程度会越好,但是系统阶次过高,系统的复杂程度会更高。
    在这里插入图片描述
    关注我,下一期更新传递函数的讲解!

    展开全文
  • Matlab系统辨识工具箱

    千次阅读 2019-09-05 17:39:20
    Matlab 系统辨识工具箱 内容简介 调用matlab系统辨识工具箱 使用matlab 系统辨识工具箱 关于系统工具箱的实验 调用Matlab系统辨识工具箱 这个图标就是系统辨识工具箱,双击将其打开; 再import data里面调节输入...

    Matlab 系统辨识工具箱

    内容简介

    1. 调用matlab系统辨识工具箱
    2. 使用matlab 系统辨识工具箱
    3. 关于系统工具箱的实验

    调用Matlab系统辨识工具箱

    该图标为系统辨识工具箱图标
    这个图标就是系统辨识工具箱,双击将其打开;
    在这里插入图片描述
    再import data里面调节输入数据类型;
    可以选择Time domain 的 frequency domain 类型的输入输出。
    在这里插入图片描述
    设置好后你的数据就进入这个系统里面了;

    使用Matlab系统辨识工具箱

    然后点击图中的Estimate 的下拉列表;

    选Process models 就出现了如下图

    在这里插入图片描述
    然后就是按照你所要辨识的模型进行调节这里面的选项,零极点,积分,还有你的参数如图中右半部分;

    设置完毕后点击 Estimate。

    Matlab系统辨识工具箱实验

    假设我们对一个简单系统进行系统辨识;

    G ( s ) = 1 τ s + 1 {\textbf {G}}{{(s)}}=\frac{1}{\tau s +1} G(s)=τs+11

    这个是车辆动力学建模中的一个比较典型的系统,我们能知道只需要辨识 τ \tau τ即可,剩下的参数都可以被列为已知;
    将这个系统按照时域采样的方式输入到matlab中 ,在某一时间给一个扰动,这样得到了该系统的输入输出;并且按照实际情况我们给输出一个噪声,这个是为了测试辨识的效果;

    我们先设置 τ \tau τ为0.5;噪声为方差0.1的高斯白噪声;

    在这里插入图片描述
    蓝色的P1为辨识结果,双击能得到拟合率等数据,从这里我们知道辨识结果为0.489 拟合率为87.65%
    在这里插入图片描述
    结果是可以接受的,然后我们在用matlab把他反应到具体图中;

    在这里插入图片描述
    这样是能看到误差量和辨识情况;
    CODE

    clear all;
    close all;
    clc

    Time = 20; % total time 40s;
    deltaT = 0.01; % step size 0.01s;
    tao = 0.5; % system constant tao 0.5;
    tao_id = 0.48344;

    a0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead acceleration;
    v0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead velocity;
    x0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead position ;

    v0(1) = 20; % inital velocity;
    a0(5/deltaT:10/deltaT-1) = 2;
    x0(1) = 50;
    for i = 2:Time/deltaT
    v0(i) = v0(i-1)+a0(i)*deltaT;
    x0(i) = x0(i-1)+v0(i)*deltaT;
    end

    N = Time/deltaT; % total number of the points N;
    ui = a0; % input for controller;
    a(1) = 0;
    for k = 2:N
    a(k) = (deltaT/tao)*ui(k)+(1-deltaT/tao)a(k-1);
    end
    uo = 0.1
    randn(1,N)+ a; % output for the vehilce with noise;

    这个代码是输入输出 及加入的扰动。

    谢谢观看!

    展开全文
  • MATLAB系统辨识工具箱学习

    万次阅读 多人点赞 2019-06-02 19:11:19
    文章目录1 进入System Identification主界面2 ...打开APP栏的系统辨识工具箱, 弹出如下界面 然后点击import data,选择加载类型为时域类型 2 运行程序,加载数据 程序运行之后,从工作区直接拖拽相应的变量到I...

    1 进入System Identification主界面

    打开APP栏的系统辨识工具箱,
    在这里插入图片描述

    弹出如下界面
    在这里插入图片描述

    然后点击import data,选择加载类型为时域类型
    在这里插入图片描述


    2 运行程序,加载数据

    程序运行之后,从工作区直接拖拽相应的变量到InputOutput
    在这里插入图片描述

    点击Import按钮,成功加入需要辨识的一组数据,加载成功之后的数据如图:
    在这里插入图片描述


    3 参数辨识

    点击Estimate,选择需要辨识的系统模型的结构,这里选择Transfer Function Models传递函数模型
    在这里插入图片描述

    在弹出的传递函数选项中,设置零点和极点个数,取消勾选Time delay中的Fixed,这样就可以自动辨识时间延迟。设置完毕之后,点击Estimate按钮,开始分析
    在这里插入图片描述

    分析过程报告为

    Estimating delays as multiples of sample time ... done. 
    Initializing model parameters... 
    Initializing using 'iv' method... done.  
    Initialization complete.  
    Nonlinear least squares with automatically chosen line search method 
    -----------------------------------------------------------------------------------
    Iteration  Cost  Step  Norm_of_optimality  First_order_expected  Improvement(num %)
    -----------------------------------------------------------------------------------     
    0      0.288097         -      8.88e+06        245          -        -     
    1      0.270171  3.58e+03      1.26e+07        245       6.22        4     
    2       0.25489  4.85e+03      1.75e+07        264       5.66        3     
    3      0.227875  6.93e+03      2.51e+07        304       10.6        2     
    4      0.218596  8.56e+03       3.5e+07        385       4.07        2     
    5     0.0955602       240      4.63e+07        427       56.3        0     
    6     0.0953997    0.0977      4.64e+07        979      0.168       10     
    7     0.0953895   0.00525      4.64e+07        981     0.0107       14     
    8     0.0953844    0.0026      4.64e+07        981    0.00536       15     
    9     0.0953818   0.00129      4.64e+07        981    0.00268       16    
    10     0.0953805  0.000645      4.64e+07        981    0.00134       17    
    11     0.0953799  0.000322      4.64e+07        981    0.00067       18    
    12     0.0953797  8.04e-05      4.64e+07        981   0.000167       20    
    13     0.0953796  4.02e-05      4.64e+07        981   8.38e-05       21    
    14     0.0953796  2.01e-05      4.64e+07        981   4.19e-05       22    
    15     0.0953796  5.03e-06      4.64e+07        981   1.05e-05       24    
    16     0.0509421  0.000378      1.27e+06        981       46.6        1    
    17     0.0506209      22.6      1.36e+06   1.73e+03      0.631        8    
    18     0.0506104      0.66      1.36e+06   1.74e+03     0.0207       13    
    19     0.0506052     0.329      1.36e+06   1.74e+03     0.0103       14    
    20     0.0506045    0.0411      1.36e+06   1.74e+03    0.00129       17 
    -----------------------------------------------------------------------------------
    Estimating parameter covariance... done. 
    

    此时,右侧的模型窗口出现了辨识的tf1,拖拽到MATLAB中的工作区workspace
    在这里插入图片描述


    4 查看结果

    4.1 系统辨识窗口查看

    双击tf1,查看辨识结果
    在这里插入图片描述

    4.2 在命令行中查看

    将辨识出的结果拖拽到MATLAB工作区之后,在命令行窗口输入tf1

    >> tf1
    
    tf1 =
     
      From input "u1" to output "y1":
                   0.0002741 s + 8.738e-05
      exp(-8*s) * --------------------------
                  s^2 + 0.7922 s + 8.613e-08
     
    Name: tf1
    Continuous-time identified transfer function.
    
    Parameterization:
       Number of poles: 2   Number of zeros: 1
       Number of free coefficients: 4
       Use "tfdata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.
    
    Status:                                                       
    Estimated using TFEST on time domain data "throttle2velocity".
    Fit to estimation data: 68.84% (stability enforced)           
    FPE: 0.05213, MSE: 0.05056                                    
    >> 
    

    参考文章

    matlab系统辨识应用例子.doc
    https://max.book118.com/html/2018/1013/6033223232001222.shtm

    MATLAB如何进行系统辨识(传递函数)_百度经验
    https://jingyan.baidu.com/article/72ee561a72fd74e16138dfae.html

    Estimating Simple Models from Real Laboratory Process Data - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 中国
    https://ww2.mathworks.cn/help/ident/examples/estimating-simple-models-from-real-laboratory-process-data.html?refresh=true&requestedDomain=zh

    展开全文
  • MATLAB系统辨识工具箱简介(NJUST)
  • 《基于MATLAB系统辨识工具箱参数辨识》
  • 打开APP栏的系统辨识工具箱, 弹出如下界面 然后点击import data,选择加载类型为时域类型 2、加载数据 导入采集的实验数据,从工作区直接拖拽相应的变量到Input和Output 点击Import按钮,成功...
  • MATLAB系统辨识工具箱介绍(完结)

    千次阅读 多人点赞 2020-09-24 18:58:12
    网上有比较详细的关于系统辨识工具箱函数的介绍,但是并没有根据相关实例进行讲解,因此让人看得云里雾里。这里我通过实例对MATLAB系统辨识工具箱函数进行详细讲解,帮助大家更容易理解系统辨识工具箱
  • MATLAB辨识工具箱提供了进行系统模型辨识的有力工具,其主要功能包括: (1) 各种模型类的建立和转换函数 (2) 非参数模型的辨识 (3) 参数模型的辨识 (4) 递推参数估计 (5) 模型验证工具 (6) 集成...
  • 针对常规系统辨识法对煤泥浮选过程进行辨识建模工作量大的问题,采用Matlab系统辨识工具箱对煤泥浮选过程进行了辨识建模。研究表明,该方法所得模型能很好地反映浮选过程动态特性,对实际生产过程具有指导意义,并为下...
  • 一个关于MATLAB的系统辨识工具箱的小例子。以最简洁的形式展示了MATLAB系统辨识工具箱用于非线性系统辨识的操作方法。
  • 本文主要介绍了基于MATLAB的系统辨识工具箱,这个工具箱是一个处理离散采样数据,主要用最小二乘结构模型来进行辨识的一个软件包。它的结构设计比较合理、清晰、可扩展性好,因此为很多辨识理论研究者所采用,特别...
  • 本文将结合系统Matlab自带的系统辨识工具箱阐述一个简单的过程模型的完整辨识过程。   在使用系统辨识工具箱之前,我们先使用Simulink模块生成我们需要的仿真模型以及输入输出数据。   1. 如图1所示,在Matlab...
  • 基于Matlab系统辨识工具箱的系统建模
  • 丹麦博士MagnusNorgaard设计的Matlab神经网络工具箱-基于MATLAB的神经网络辨识与控制工具箱.pdf 丹麦博士Magnus Norgaard设计的神经网络工具箱 扩展了 matlab神经网络工具箱的功能,功能更加强大,共享两篇介绍...
  • 系统辨识及其MATLAB仿真,全部代码及其相关资料
  • 以一个双输入单输出温度控制系统为例,详细叙述应用系统辨识工具箱进行建模、仿真和设计控制系统的过程,包括控制对象的辨识数据采集、模型估算、控制器设计和系统仿真等。重点介绍了系统辨识工具箱图形用户界面的...
  • 虽然是英文版本的,但是是很好的用户手册,对系统辨识工具的定义与使用方法给出了清晰的说明。
  • System identification is a methodology for building mathematical models of dynamic systems on page 1-4 using measurements of the system’s input and output signals. The process of system ...
  • 基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别.pdf
  • 基于MATLAB系统辨识工具箱的风信号预测.pdf
  • 利用matlab工具箱进行状态空间辨识

    千次阅读 2020-05-29 21:53:25
    本帖仅针对SISO系统,基于系统输入输出数据,利用matlab系统辨识工具箱,对未知系统进行状态空间模型辨识。 步骤1:打开 matlab工具箱 步骤2:进入系统辨识工具箱界面 步骤3:导入系统输入输出数据,下拉import ...
  • Matlab系统辨识工具箱在煤泥浮选过程辨识建模中的应用.pdf
  • MATLAB 2014b 系统辨识工具箱手册,英文原版,无目录,需要的话可以下载,或者留下邮箱(回复不定期)

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