㈠ matlab中pidcontroller怎么输入函数
1、将输入输出数据保存存到MATLAB的工作空间中；
2、在MATLAB主界面的左下角，选择出系统辨识工具箱，具体操作如下图；
3、下图是我们打开的系统辨识工具箱。
4、载入数据，如图，选中要载入数据的类型。
5、会跳出一个数据配置界面，在相应的位置填入输入输出数据的名字（在工作空间中的变量名）；
值得一提的是这里需要配置相关采样周期，这需要根据输入输出的采样时间而定，本实验中采用的是0.01s。
6、下面是我们载入数据后的效果。
7、系统辨识，如图中的操作，用于选择我们要辨识的系统模型的基本结构，这里选择一个基于过程的传递函数模型。
8、根据自己的实际情况对模型的基本情况进行设置，如图所示。
9、设置完成后，单击确定后，就会在右侧的栏中出现一个图形，这就代码我们辨识后的图像；
用鼠标左键将摆图像拖拽到图中箭头所指的位置。
10、查看结果，拖拽后，我们再回到MATLAB主界面的工作空间中就会看到我们的模型的基本参数。
㈡ 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)
㈢ 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
㈣ 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
㈤ 怎么使用matlab系统辨识工具箱
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。
㈥ 发外文期刊，如果稿件中使用了matlab软件，怎么说明
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ident命令打开matlab系统辨识工具箱，然后点击importdata，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linearparametermodels，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'sGuide
㈦ 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。
㈧ 怎么将系统辨识模型编写matlab程序
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ident命令打开回matlab系统辨识工具答箱，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
㈨ 怎么使用matlab系统辨识工具箱
如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱
例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置
较为常见的matlab控制箱有：
控制类：
控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）
信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）
其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）
1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。
MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。
当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。
另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。
㈩ 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