Estimación online
Los algoritmos de estimación online actualizan los parámetros de modelo y las estimaciones del estado cuando se dispone de nuevos datos. Puede realizar una estimación de parámetros online y una estimación de estados online utilizando bloques de Simulink® y en la línea de comandos. Puede generar código C/C++ e implementar el código en una plataforma objetivo integrada. Para obtener más información sobre estimación online, consulte What Is Online Estimation?
Categorías
- Estimación de parámetros online
Realice la estimación de parámetros de modelos utilizando algoritmos recurrentes en la línea de comandos y en Simulink
- Estimación de estados online
Realice la estimación de parámetros de modelos utilizando filtros de Kalman lineales y no lineales en la línea de comandos y en Simulink
Ejemplos destacados
Online State Estimation Using Identified Linear Models
Generate the state-transition and measurement functions for online state and output estimation using linear identification techniques.
Online State Estimation Using Identified Nonlinear Models
Generate the state-transition and measurement functions for online state and output estimation using nonlinear system identification techniques.
Online ARMAX Polynomial Model Estimation
Implement an online polynomial model estimator. You estimate two ARMAX models for a nonlinear chemical reaction process. These models capture the behavior of the process at two operating conditions. The model behavior is identified online and used to adjust the gains of an adaptive PI controller during system operation.
Line Fitting with Online Recursive Least Squares Estimation
Perform online parameter estimation for line-fitting using recursive estimation algorithms at the MATLAB® command line. You capture the time-varying input-output behavior of the hydraulic valve of a continuously variable transmission.
Estimación de estados con el filtro de Kalman variante en el tiempo
Realice la estimación de los estados de sistemas lineales con filtros de Kalman variantes en el tiempo en Simulink.
Parameter and State Estimation in Simulink Using Particle Filter Block
Demonstrates the use of the Particle Filter block in System Identification Toolbox™. A discrete-time transfer function parameter estimation problem is reformulated and recursively solved as a state estimation problem.
