Simulink में सिस्टम पहचान में वास्तविक दुनिया के डेटा के आधार पर गतिशील प्रणालियों के गणितीय मॉडल बनाना शामिल है। यह प्रक्रिया सिस्टम व्यवहार और डिजाइनिंग नियंत्रकों या पर्यवेक्षकों को समझने में मदद करती है। वास्तविक डेटा का उपयोग करके यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए सटीक और विश्वसनीय हैं।

सिस्टम पहचान के लिए डेटा तैयार करना

पहचान प्रक्रिया शुरू करने से पहले, डेटा एकत्र किया जाना चाहिए और पूर्व-processed होना चाहिए। डेटा को सुनिश्चित करने के लिए इनपुट सिग्नल और संबंधित सिस्टम आउटपुट शामिल हैं। फ़िल्टरिंग शोर और सामान्य डेटा मॉडल सटीकता में सुधार।

सिस्टम पहचान टूलबॉक्स का उपयोग करना

Simulink सिस्टम पहचान टूलबॉक्स के साथ एकीकृत करता है, जो डेटा से मॉडल को अनुमान लगाने के लिए उपकरण प्रदान करता है। अपने डेटा को टूलबॉक्स में आयात करें और उपयुक्त मॉडल संरचना का चयन करें, जैसे कि ARX, स्टेट-स्पेस, या नॉनलाइनियर मॉडल।

मॉडल का आकलन और मान्य करना

एक मॉडल उत्पन्न करने के लिए अनुमान प्रक्रिया को चलाएं जो डेटा को फिट करता है। अवशिष्ट विश्लेषण और सिमुलेशन का उपयोग करके वास्तविक सिस्टम डेटा के साथ अपने आउटपुट की तुलना करके मॉडल को मान्य करें। बेहतर सटीकता के लिए आवश्यकतानुसार मॉडल पैरामीटर समायोजित करें।

एक बार मान्य होने पर, पहचाने गए मॉडल को अपने सिमुलिंक वातावरण में एकीकृत करें। अनुकरण, नियंत्रण डिजाइन, या आगे विश्लेषण के लिए इसका उपयोग करें। मॉडल को व्यापक परीक्षण के लिए अन्य सिस्टम घटकों से जोड़ा जा सकता है।