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Modèles boîte grise non linéaires

Estimer les coefficients d’équations différentielles non linéaires, d’équations aux différences et d’équations de représentation d’état

Si vous comprenez la physique de votre système et que vous pouvez représenter le système au moyen d'équations différentielles ordinaires ou aux différences (ODE) avec des paramètres inconnus, vous pouvez utiliser les commandes System Identification Toolbox™ pour effectuer une modélisation de type boîte grise. Les équations différentielles ou aux différences d’un modèle de type boîte grise spécifient explicitement la structure mathématique du modèle, y compris les couplages qui existent entre les paramètres. La modélisation de type boîte grise est utile lorsque vous connaissez les relations qui unissent les variables, les contraintes sur le comportement du modèle ou les équations explicites représentant la dynamique du système.

Vous pouvez représenter un modèle de type boîte grise non linéaire au moyen d'un objet idnlgrey, ce qui nécessite que vous écriviez une fonction décrivant la dynamique sous forme d’équations différentielles de premier ordre. Pour plus d’informations, consultez Estimate Nonlinear Grey-Box Models.

Fonctions

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Estimation de modèles

`nlgreyest`	Estimate nonlinear grey-box model parameters
`nlgreyestOptions`	Option set for `nlgreyest`
`idnlgrey`	Nonlinear grey-box model
`pem`	Prediction error minimization for refining linear and nonlinear models
`generateMATLABFunction`	Generate MATLAB functions that evaluate the state and output functions, and their Jacobians, of a nonlinear grey-box or neural state-space model (depuis R2022b)

Paramètres des modèles

`init`	Set or randomize initial parameter values
`getpar`	Parameter values and properties of `idnlgrey` model parameters
`setpar`	Set initial parameter values of `idnlgrey` model object
`getpvec`	Obtain model parameters and associated uncertainty data
`setpvec`	Modify values of model parameters

États de modèle

`getinit`	Values of `idnlgrey` model initial states
`setinit`	Set initial states of `idnlgrey` model object
`findstates`	Estimate initial states of model
`findstatesOptions`	Option set for `findstates`

Simulation

`sim`	Simulate response of identified model
`simOptions`	Option set for `sim`

Rubriques

Linear and Nonlinear Grey-Box Modeling
If you understand the physics of your system, you can estimate linear or nonlinear grey-box models.
Estimate Nonlinear Grey-Box Models
How to define and estimate nonlinear grey-box models at the command line.
Creating IDNLGREY Model Files
This example shows how to write ODE files for nonlinear grey-box models as MATLAB® and C MEX files.
Estimate Coefficients of ODEs to Fit Given Solution
Estimate model parameters using linear and nonlinear grey-box modeling.