Descripción del producto System Identification Toolbox
System Identification Toolbox™ proporciona funciones de MATLAB®, bloques de Simulink® y una app para el modelado de sistemas dinámicos, análisis y pronóstico de series temporales. Puede aprender a usar relaciones dinámicas entre variables medidas para crear funciones de transferencia, modelos de proceso y modelos de espacio de estados tanto en tiempo continuo como discreto al mismo tiempo que usa datos del dominio del tiempo o la frecuencia. Puede pronosticar series temporales usando AR, ARMA y otras técnicas de modelado autorregresivas lineales y no lineales.
La toolbox permite estimar dinámicas de sistema no lineales utilizando modelos Hammerstein-Wiener y ARX no lineales con técnicas de machine learning como procesos gausianos (GP), máquinas de vectores de soporte (SVM) y otras representaciones. Como alternativa, puede crear modelos de ecuación diferencial ordinaria (EDO) neuronales utilizando deep learning para capturar dinámicas de sistema no lineales. La toolbox permite realizar la identificación de sistemas de caja gris para estimar parámetros de un modelo definido por el usuario. Puede integrar modelos identificados en Simulink para simulaciones rápidas que habiliten aplicaciones de diseño de control de diagnóstico y pronóstico.
Puede realizar la estimación de parámetros y estados online utilizando filtros de Kalman unscented o extendidos y filtros de partículas para aplicaciones de control adaptativo, detección de anomalías y sensores virtuales. La toolbox permite generar código C/C++ para algoritmos de estimación online a fin de dirigirse a dispositivos integrados.
