假设我已经把simulink的输入和输入,通过to workspace模块,传到工作区了。接下来如何通过System
identification 工具箱来辨识结果。零点为0极点为2的二阶系统
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MATLAB辨别工具箱使用
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
为了在MATLAB中使用System Identification Toolbox对从Simulink获取的数据进行辨识,你需要遵循以下步骤。这里假设你已经有了一个包含输入(u)和输出(y)的时间序列数据。我们将通过最小二乘法来辨识一个零点为0、极点为2的二阶系统。
首先,确保已安装并加载System Identification Toolbox。如果没有安装,可以在MATLAB的主界面点击"Add-Ons" -> "Get Add-Ons",搜索"System Identification Toolbox"并安装。
以下是详细的步骤和代码示例:
- 导入数据:
假设你的输入和输出数据分别存储在
u.mat
和y.mat
文件中,可以通过load命令导入数据。
% Load data from files load('u.mat', 'u'); load('y.mat', 'y'); % 确保数据是向量,并且时间步长相同 assert(isvector(u) && isvector(y), 'Input and output vectors should be one-dimensional.'); assert(size(u, 1) == size(y, 1), 'Input and output vectors should have the same length.'); % 获取采样时间 Ts = diff(u(1:2)); % 如果你知道确切的采样时间,可以直接赋值,例如 Ts = 0.1;
- 创建离散状态空间模型模板: 我们将创建一个二阶零极点模型模板,其中有两个极点位于-2(对于连续系统,它们会映射到离散系统的-2*exp(-Ts))。
% Create a template for a second-order system with two poles at -2 sys_template = idss(2, 0, 2); sys_template.Structure.Poles = [-2*exp(-Ts); -2*exp(-Ts)]; sys_template.Structure.DenominatorExponent = [1; 1];
- 进行辨识:
使用
n4sid
函数进行最小二乘辨识。这个函数可以处理噪声情况下的系统辨识。
% Perform system identification sys_identified = n4sid(u, y, sys_template, 'EstimateCovariance', true);
- 检查辨识结果: 可以通过比较预测输出与实际输出来评估辨识效果。
% Compare predicted and actual outputs [y_pred, ~, info] = sim(sys_identified, u); plot(u, y, 'b', u, y_pred, 'r--'); legend('Actual Output', 'Predicted Output'); title('Comparison of Actual and Predicted Outputs'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Output'); grid on;
- 分析辨识结果: 查看模型参数和误差统计信息。
% Display identified model parameters disp(sys_identified); % Display estimation error statistics fprintf('Fit: %f\n', 100 * (1 - info.Fit.Sse / info.Reference.Sse)); fprintf('RMSE: %f\n', sqrt(info.Fit.Sse / info.Input.Length));
以上代码演示了如何使用MATLAB的System Identification Toolbox对来自Simulink的数据进行二阶系统辨识。如果你的数据集已经准备好,只需将上述代码复制到MATLAB环境中运行即可。注意,实际操作时可能需要根据具体情况进行调整,例如检查数据是否正确同步,以及根据实际情况选择合适的辨识方法等。
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