Die Systemidentifikation in Simulink beinhaltet die Erstellung mathematischer Modelle dynamischer Systeme auf der Grundlage von realen Daten. Dieser Prozess hilft beim Verständnis des Systemverhaltens und beim Entwurf von Steuerungen oder Beobachtern. Die Verwendung von tatsächlichen Daten stellt sicher, dass Modelle für praktische Anwendungen genau und zuverlässig sind.

Vorbereiten von Daten für die Systemidentifikation

Vor Beginn des Identifizierungsprozesses müssen Daten gesammelt und vorverarbeitet werden. Sicherstellen, dass die Daten Eingangssignale und entsprechende Systemausgänge enthalten. Filterung von Rauschen und Normalisierung von Daten verbessern die Modellgenauigkeit.

Verwenden der System Identification Toolbox

Simulink integriert sich in die System Identification Toolbox, die Tools zur Schätzung von Modellen aus Daten bereitstellt. Importieren Sie Ihre Daten in die Toolbox und wählen Sie die entsprechende Modellstruktur aus, z. B. ARX, State-Space oder nichtlineare Modelle.

Schätzen und Validieren des Modells

Führen Sie das Schätzverfahren durch, um ein Modell zu erzeugen, das den Daten entspricht; Validieren Sie das Modell durch Vergleichen seiner Ausgabe mit tatsächlichen Systemdaten unter Verwendung von Restanalysen und Simulationen; Passen Sie die Modellparameter an, wenn dies für eine bessere Genauigkeit erforderlich ist.

Nach der Validierung das identifizierte Modell in Ihre Simulink-Umgebung integrieren, für Simulationen, Steuerungsdesigns oder weitere Analysen verwenden, das Modell mit anderen Systemkomponenten für umfassende Tests verbinden.