非線性灰盒利用Matlab進行系統識別

Question

我正在嘗試非線性灰盒模型識別，並且使用下面的代碼。我對輸入矢量，輸出矢量和時間戳中的輸入進行了測量。

input = output_data(2:3,:)'; 
output = output_data(4:5,:)'; 
time = output_data(1,:)'; 

data = iddata(output, input, [], 'SamplingInstants', time); 
data.TimeUnit = 's'; 

%create model 
Order   = [2 2 4];    % Model orders [ny nu nx].cha 
Parameters = [1; 1; 1; 1; 1; 0.1]; % Initial parameter vector. 
InitialStates = [0; 0; 0; 0];    % Initial initial states. 
nlgr_m = idnlgrey('vehicle_m', Order, Parameters, InitialStates); 
setpar(nlgr_m, 'Fixed', {true true false false false false}); 

%Estimate the coefficients 
sys = pem(data,nlgr_m, 'Display','Full', 'MaxIter', 20); 

%get the parameters and the standard variation 
[pvec,pvec_sd] = getpvec(sys) 

我試圖使用模擬輸入/輸出與已知的系統參數和。但是，我從中得到的參數與它必須的參數非常不同。即使當我設置初始參數估計時，它也不會估計關閉參數。

我的時間戳是非均勻的，這意味着每兩次採樣之間的時間間隔不相同。

如果有人可以幫忙，我將不勝感激。

Answer 1

最後，我想出瞭如何在Matlab中使用nlgreyest工具箱。這裏是爲我工作的代碼：

M = csvread('data/all/data3.txt'); 
u = [M(:,5), M(:,6)]; 

y = [M(:,4)* 1/10 * 3.1415/180, M(:,3) * 90/1000 * 3.1415/180 , M(:,2)]; 

base_elevationInit = y(1,1); 
base_pitchInit = y(1,2); 
base_travelInit = y(1,3); 

%intial guess for the parameters 
par = {-1.0000 -2.4000 -0.0943 0.1200 0.1200 -2.5000 -0.0200  0.2 2.1000 10.0000}; 

order = [3,2,6]; %[Ny Nu Nx] 
initialStates =[base_elevationInit, base_pitchInit, base_travelInit, 0, 0, 0]'; 
Ts   = 0; 
m = idnlgrey('quan_model_nl',order, par, initialStates, Ts) 

m.Parameters(1).Fixed = true; 
m.Parameters(2).Fixed = true; 
m.Parameters(8).Fixed = true; 
m.Parameters(4).Fixed = true; 
m.Parameters(5).Fixed = true; 
m.Parameters(6).Fixed = true; 
m.Parameters(9).Fixed = true; 

data = iddata(y,u,0.05); 

opt = nlgreyestOptions; 
opt.Display = 'on'; 
opt.SearchOption.MaxIter = 5; 

% opt.SearchMethod = 

m_est = nlgreyest(data, m, opt) 

params = [m_est.Parameters(1).Value m_est.Parameters(2) 

和我的模型功能是在同一個文件夾前面的腳本將被保存在一個文件名爲quan_model_nl.m。

function [dx,y] = quan_model_nl(t, x, u, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, p10, varargin) 

    F = [ x(4); 
      x(5); 
      x(6); 
      p1*cos(x(1))+ p2*sin(x(1)) + p3*x(6); 
      p5*sin(x(2)) + p4*cos(x(2))+ p6*x(5); 
      p7*x(6); 
      ]; 

    G = [ 
         0     0     ; 
         0     0     ; 
         0     0     ;      
         p8*cos(x(2))  p8*cos(x(2))   ; 
         p9    -p9   ; 
         p10*sin(x(2)) p10*sin(x(2))   ; 
]; 

    C = [ 
     1,0,0,0,0,0; 
     0,1,0,0,0,0; 
     0,0,1,0,0,0; 
     ]; 

    dx = F + G * u'; 
    y = C * x ; 

end