Toolbox di identificazione del sistema Crea modelli dinamici lineari e non lineari da dati di uscita input misurati.
Scarica ora

Toolbox di identificazione del sistema Classifica e riepilogo

Toolbox di identificazione del sistema Tag

identificazione lingua Foto della scimmia foto. Pratica di immissione dei dati QuickTime MPEG vob candids Hot Celebrity CAM USB Driver. Indirizzo Etichetta corrente Perpetualmente CDA WAV. video toolbox. Velocità online di McAfee. citazioni Svicolone distintivi di identificazione

Toolbox di identificazione del sistema Descrizione

Identificazione del sistema Toolbox Consente di costruire modelli matematici di sistemi dinamici dai dati di uscita input misurati. Questo approccio guidato da dati ti aiuta a descrivere sistemi che non sono facilmente modellati dai primi principi o specifiche, come i processi chimici e le dinamiche del motore. Ti aiuta anche a semplificare i modelli di primo principio dettagliati, come modelli di elementi finiti di strutture e modelli di dinamici di volo, adattando modelli più semplici alle loro risposte simulate. I modelli ottenuti con Identificazione del sistema Toolbox sono adatti per la simulazione, la previsione e la progettazione del sistema di controllo utilizzando prodotti come Simulink, Control System Toolbox, e modellare toolbox di controllo predittivo (tutti disponibili separatamente). Identificazione del sistema Toolbox Consente di adattarti ai modelli lineari e non lineari per i dati, un processo noto come modellazione di Black-Box. Le strutture del modello disponibili includono modelli di processo a basso ordine, funzioni di trasferimento, modelli di spazio allo stato, modelli lineari con non linearità statiche sugli ingressi o uscite e modelli autoregressivi non lineari. Se si dispone di un modello matematico delle dinamiche di sistema, è possibile sintonizzare i suoi parametri per abbinare meglio i dati sperimentali, un processo noto come modellazione grigia-box. L'architetto principale della cassetta degli strumenti è il professor Lennart Ljung, un leader riconosciuto nel campo dell'identificazione del sistema. Caratteristiche principali Identifica i modelli lineari e non lineari da dati di dominio di tempo e frequenza Semplifica l'identificazione di modelli continui in primo luogo, secondo e terzo ordine Analizza i dati misurati e consigliano sulla qualità dei dati, la pre-elaborazione richiesta e la presenza di feedback o non linearità Fornisce strumenti di elaborazione dati per deterrersi, filtrare e ricostruire i dati mancanti Fornisce blocchi simulink per simulare modelli identificati e trasferire i dati da e verso l'area di lavoro del Matlab Fornisce un'interfaccia per l'utilizzo di modelli lineari nella casella degli strumenti del sistema di controllo (disponibile separatamente)

Toolbox di identificazione del sistema Software correlato