matlab 参数辨识
时间: 2023-08-26 10:17:10 浏览: 59
Matlab参数辨识是通过使用Matlab系统辨识工具箱来估计系统的参数。首先,在Matlab命令窗口中输入"ident"命令,即可打开系统辨识工具箱。然后,导入需要辨识的输入数据,可以点击工具箱中的"Import data"按钮,选择"Time domain data"选项来导入输入数据。在输入框中填写对应的变量名称,并确保采样间隔与Simulink仿真模型中的信号仿真步长一致。
在参数辨识过程中,初始时刻没有上一个隐层的输出,所以需要将其初始化为。随后,将上一个隐层的输出与当前时刻的输入进行拼接,得到第一个隐藏计算的输入。隐层内计算过程中,将拼接后的输入值与初始权重进行相乘,再加上偏置,得到一个基础值。然后进行激活函数处理,一般采用tanh函数,得到输出值作为下一层的输入。当前层输出基础值计算时,将得到的输入值与新的权重相乘,再加上偏置。最后,通过激活函数处理得到当前层的最终输出,一般采用softmax函数。
在进行参数辨识之前,还可以对输入信号进行预处理,包括滤波器和数据转换等功能。然后选择适合的模型类型,如过程模型,并配置相应的参数,例如选择一阶系统模型作为待辨识模型。完成参数配置后,点击"Estimate"按钮开始进行辨识。
综上所述,通过Matlab系统辨识工具箱,可以进行参数辨识,并根据输入数据和模型配置来估计系统的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB系统辨识](https://blog.csdn.net/qq_45159887/article/details/125336181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于RNN神经网络的系统参数辨识matlab仿真](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/128635001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]