%此程序为辨识电机参数的定子电阻Rs, 永磁体磁通faif, dq轴电感L
function [sys,x0,str,ts] = Synchronous_demarcate(t,x,u,flag)
switch flag,
case 0, %初始化
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;
case 2 %离散状态计算,下一步仿真时刻,终止仿真设定
sys=[];%mdlUpdates(t,x,u);
case 3, %输出信号计算
sys=mdlOutputs(t,x,u);
case {1,4,9}, %输出信号计算
sys=[];
otherwise
DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));
end
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes %系统的初始化
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 0; %设置系统连续状态的变量
sizes.NumDiscStates = 0; %设置系统离散状态的变量
sizes.NumOutputs = 3; %设置系统输出的变量
sizes.NumInputs = 5; %设置系统输入的变量
sizes.DirFeedthrough = 1; %如果在输出方程中显含输入变量u,则应该将本参数设置为1,输入不直接传到输出口
sizes.NumSampleTimes = 1; % 模块采样周期的个数
% 需要的样本时间,一般为1.
% 猜测为如果为n,则下一时刻的状态需要知道前n个状态的系统状态
sys = simsizes(sizes);
x0 = []; % 系统初始状态变量
str = []; % 保留变量,保持为空
ts = [0 0]; % 采样时间[t1 t2] t1为采样周期,如果取t1=-1则将继承输入信号的采样周期;参数t2为偏移量,一般取为0
global P_past theta_past
P_past = 1e4 * eye(3,3);
theta_past = [0;0;10000];
function sys=mdlOutputs(t,x,u) %产生(传递)系统输出
%初值的确定
lambda = 1; %遗忘因子, 选择不遗忘
global P_past theta_past
id = u(1);
iq = u(2);
w = u(3);
diq = u(4);
uq = u(5);
xt = [-iq -w uq];
y = diq+w*id;
P_new = 1/lambda*(P_past-(P_past*(xt'*xt)*P_past)/(lambda+xt*P_past*xt'));
L = P_past*xt'/(lambda+xt*P_past*xt');
theta_new = theta_past + L*(y-xt*theta_past);
a = theta_new(1);
b = theta_new(2);
c = theta_new(3);
R = a/c;
Ke = b/c;
Ld = 1/c;
P_past = P_new ;
theta_past = theta_new;
sys(1) = R;
sys(2) = Ke;
sys(3) = Ld;
参数辨识.zip
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更新于2023-07-20
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参数辨识是数据分析和模型构建中的一个重要步骤,它涉及到对系统或模型未知参数的估计。在许多领域,如机器学习、统计学、控制理论、信号处理等,参数辨识都是核心概念。本压缩包文件“参数辨识.zip”可能包含了关于这一主题的详细资料。
参数辨识的目标是通过观察到的数据来确定数学模型中的未知参数,使得模型能够最好地描述实际系统的行为。这个过程通常分为以下几个阶段:
1. **模型选择**:我们需要选择一个合适的模型结构,这可以是线性的、非线性的、动态的或者静态的模型。模型的选择取决于问题的特性以及我们对系统的理解。
2. **数据收集**:收集与系统行为相关的观测数据。这些数据可以来自实验、传感器、历史记录等,质量良好的数据对于参数辨识至关重要。
3. **参数估计**:利用优化算法寻找模型参数的最佳值。常见的方法有最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯估计等。这些方法试图找到一组参数,使得模型预测的输出与实际观测数据之间的差异最小。
4. **误差分析**:评估参数估计的精度和可靠性。这包括计算残差(观测值与模型预测值之差)、估计标准误差以及进行敏感性分析。
5. **验证与确认**:辨识出的参数需经过验证,确保它们不仅适用于训练数据,还能很好地预测新数据。这需要将数据集分为训练集和测试集,或者使用交叉验证等技术。
6. **模型修正与改进**:如果模型在验证过程中表现不佳,可能需要调整模型结构或参数估计方法,然后重复以上步骤。
7. **应用与解释**:用辨识出的参数驱动模型,解决实际问题,如预测、控制、决策等,并对结果进行解释。
在实际操作中,参数辨识可能涉及到复杂的数学和计算,例如矩阵运算、数值优化、概率论和统计推断等。此外,随着大数据和机器学习的发展,现代参数辨识方法也引入了深度学习和强化学习等先进技术,使模型能够自动学习和适应复杂环境。
“参数辨识.zip”文件很可能包含了关于这些概念的详细教程、实例代码、相关软件工具介绍或其他相关资源,对于学习和研究参数辨识的人员来说是一份宝贵的资料。如果你需要深入了解这一领域,解压并探索这个文件将会非常有益。
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