Modelos de caja gris lineales

Realice la estimación de coeficientes de ecuaciones diferenciales, de diferencias o en espacio de estados lineales

Si comprende la física del sistema y puede representar el sistema usando ecuaciones diferenciales o de diferencias ordinarias (EDO) con parámetros desconocidos, puede usar los comandos de System Identification Toolbox™ para realizar el modelado de caja gris. Las EDO de modelos de caja gris especifican la estructura matemática del modelo de forma explícita, incluidas las uniones entre parámetros. El modelado de caja gris resulta útil cuando se conocen las relaciones entre variables, las restricciones del comportamiento del modelo o las ecuaciones explícitas que representan la dinámica del sistema.

Puede representar un modelo de caja gris lineal utilizando un objeto idgrey, lo que requiere que escriba una función para describir la dinámica lineal en formato de espacio de estados. Para obtener más información, consulte Estimate Linear Grey-Box Models.

Funciones

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Estimación de modelos

`greyest`	Estimate ODE parameters of linear grey-box model
`greyestOptions`	Option set for `greyest`
`idgrey`	Linear ODE (grey-box model) with identifiable parameters
`pem`	Prediction error minimization for refining linear and nonlinear models

Parámetros de modelos

`init`	Set or randomize initial parameter values
`getpvec`	Obtain model parameters and associated uncertainty data
`setpvec`	Modify values of model parameters
`getpar`	Obtain attributes such as values and bounds of linear model parameters
`setpar`	Set attributes such as values and bounds of linear model parameters

Estados de modelos

`findstates`	Estimate initial states of model
`findstatesOptions`	Option set for `findstates`

Temas

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.

Ejemplos destacados

Building Structured and User-Defined Models Using System Identification Toolbox

Estimate parameters in user-defined model structures.

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