Création de modèles de systèmes dynamiques linéaires et non linéaires à partir de données d'entrée-sortie mesurées

System Identification Toolbox™ dispose de fonctions MATLAB®, de blocs Simulink® et d’une application destinés au développement de modèles mathématiques de systèmes dynamiques à partir de données d’entrée-sortie mesurées. Il vous permet de créer et d’utiliser des systèmes dynamiques difficiles à modéliser, à partir de premiers principes (équations) ou à partir de spécifications. Vous pouvez utiliser des données d’entrée-sortie des domaines temporel et fréquentiel afin d’identifier des fonctions de transfert à temps continu et à temps discret, des modèles de processus et des modèles de représentations d’état. La boîte à outils propose aussi des algorithmes pour réaliser des estimations de paramètres en ligne.

La boîte à outils fournit des techniques d’identification incluant la vraisemblance maximale, les schémas de PEM (Prediction-Error Minimization, minimisation d’erreur de prédiction) et des méthodes de sous-espace. Pour représenter la dynamique d’un système non linéaire, vous pouvez estimer les modèles de Hammerstein-Wiener et les modèles ARX non linéaires à l’aide d’un réseau à ondelettes, du partitionnement d’arbre et des non linéarités d’un réseau sigmoïde. La boîte à outils exécute une identification du système de la boîte grise afin d’estimer les paramètres d’un modèle défini par l’utilisateur. Vous pouvez utiliser le modèle identifié pour prévoir une réponse du système le modéliser dans Simulink. La boîte à outils vous permet également de modéliser des données de séries chronologiques et de réaliser leur prédiction.


Fonctionnalités

Identification du modèle à partir des données

Créez des modèles à partir de données d'entrée-sortie mesurées.

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Identification du modèle linéaire

Estimez des fonctions de transfert entrées multiples sorties multiples (MIMO) à temps continu ou à temps discret, à l’aide d’un nombre spécifié de pôles et de zéros.

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Identification du modèle non linéaire

Estimez des modèles non linéaires, comme les modèles non linéaires ARX et Hammerstein-Wiener.

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Estimation des paramètres dans des modèles définis par l’utilisateur

Spécifiez la structure du modèle et estimez ses paramètres à l'aide de techniques d'optimisation non linéaires.

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Estimation des paramètres en ligne

Utilisez des blocs Simulink pour l'estimation des paramètres en ligne.

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Modélisation des données de séries chronologiques

Créez des modèles à base de séries temporelles afin de prédire les futures valeurs de signaux en s'appuyant sur les précédentes.

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Ressources produits

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Documentation

Consultez notre documentation pour connaître les fonctions et les caractéristiques de System Identification Toolbox, notamment les notes de version et des exemples.

Fonctions

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Blocs

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Exigences du système

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Articles techniques

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