⑴ matlab系统辨识工具箱怎么用
什么的函数式？若用最小二乘辨识，只需写成Y=XB的形式，套用公式即可。
⑵ matlab如何使用从系统辨识工具箱得到的模型
如果想通过程序代码实现传递函数的功能，需要将辨识得到的传递函数内离散化并转化成差分容方程，然后通过当前时刻和前几个时刻的数据即可计算得到当前时刻输出。k-1时刻的
举一个简单的例子说吧
假设单输入单输出传递函数是G=1/(s+1)
按采样周期Ts=0.01s离散得到离散传递函数G'=Y/U=0.00995z^-1/(1-0.99z^-1)
转化为差分方程为y(k)=0.99*y(k-1)+0.00995*u(k-1)
⑶ 怎么启动系统辨识工具箱
打开matlab，输入ident就能启动系统辨识工具箱了
⑷ 怎么使用matlab系统辨识工具箱
可以输入命令，也可以直接左下角的‘start’进入
工具箱其实是一些函数，不存在打开的问题，只能说是调用，当然有些gui界面比较好的可以说是打开吧，比如小波工具箱
⑸ 懂matlab系统辨识工具箱的大侠请进！
关于如何画图方法：
1.首先添加一个clock时间控件，输出时间t到一个示波器里。修改该示波器参数，进入到data history，删除limit data，勾选save data to workspace，变量名t，格式array。
2.仿照上面示波器参数设置，修改你所要显示的示波器。设变量名为x
3.在MATLAB主界面（或新建一个m文件）输入：plot（t,x）
（ps：有时候t可能不止一列，需要选择一下，如：plot(t(:,1),x)）
4.整理图像，选edit下 figure，粘贴入word中。
两者比较的话，你可以把两幅图画在一张图上，或者用subplot画在一个图片窗口里面，先看看响应的图像。然后你可以给两者做个减法，看看两者的差距。
控制在17cm，无非就是给定17，响应应该尽快的收敛在17，那么就是调节PID参数。你的东西就是证明先进PID要比常规PID要好，至于如何好，就要看看谁收敛得快些了。建议你多看看相关论文，或者看看《先进PID控制及其MATLAB仿真》类似的书。
⑹ 如何使用matlab中的ident工具箱进行系统辨识数学模型
使用matlab工具箱更为方便和直观： 1. 把u，y信号导入到工作空间里。 2. 用版ident命令打开matlab系统辨识权工具箱，然后点击import data，从新打开界面里导入工作空间的数据。然后可以通过图形查看该输入输出信号，或者在proprocess进行信号预处理。 3. 根据你的模型在estimate里选择linear parameter models，个人觉得你应该选择ARX结构，确定阶数，然后进行估计。 4. 在主界面里查看估计模型，并且可以和实际输出比较，看看拟合度。 详细使用方面参考 帮助文档 System Identification Toolbox User's Guide
⑺ lennart ljung教授的系统辨识工具箱好用吗
谢邀。 如果想通过程序代码实现传递函数的功能，需要将辨识得到的传专递函数离散化并转化属成差分方程，然后通过当前时刻和前几个时刻的数据即可计算得到当前时刻输出。k-1时刻的 举一个简单的例子说吧 假设单输入单输出传递函数是G=1/(s+1) 按采样周期Ts=0.01s离散得到离散传递函数G'=Y/U=0.00995z^-1/(1-0.99z^-1) 转化为差分方程为y(k)=0.99*y(k-1)+0.00995*u(k-1) 也就是说想要得到k时刻的输出y，需要通过k-1时刻的输出y与k-1时刻的输入u，编写程序时对之前时刻的数据加以记录即可 辨识工具箱我这边只是浅尝辄止，项目最后使用了神经网络辨识的方式，而且负责这块的人也并不是我。只是按照我自己仅有的理解加以解答，不知道是否对您有所帮助。能力所限，如果没有帮助还请见谅。