主要內容：matlab參數識別應用，主要適用于微分方程、微分方程組參數識別、simulink模型參數識別，領域不限。1 使用matlab識別微分方程參數以及微分方程組(多個微分方程)參數

2 使用matlab調用simulink并識別simulink模型的參數(m函數與simulink交互)

內容為本人在學習過程中總結的知識，拿出來與大家分享，希望大家多多討論。

下邊貼出一部分源碼，其它完整內容在附件的rar壓縮包中，大家可以自己拿去聯系或者修改

%首先 在參數設置的data import /export下設置input和output，這樣直接可以用simulink 的in1和out1端口

%輸入和輸出數據，與workspace進行數據交互。當然也可以用xdata1=sim('pm',tspan,options,ut);

clc;

clear;

global k1

global k2

global xdata;

k1=3;

k2=-4;

kc=[k1,k2]

tspan=[0,3];

load_system('pm')

opt=simget('pm');

x=min(tspan):opt.FixedStep:max(tspan);

xdata=[x;x]';%將時間和數據同時寫入，要求如此。

options=[]

t=x'; %與simulink configuration paramter下的import 名稱一致。

u=t;

[t,x1,ydata1]=sim('pm',tspan,options,xdata);

% save('xdata.mat','xdata');

ydata=ydata1;%將第一次計算真實值賦給ydata；

%%

%注意點1，ydata1也就是實時仿真值需要更新；2，參數k要能進行傳遞。

%調試心得：只要仿真時能夠實現上述兩點，即可得到正確結果。

k0=[-1,-1];

F=@(k,tspan)mysf(k,tspan);

yd=F(k0,tspan)

plot(x',yd,'or',x',ydata,'b*')

lb=[-10,-10];

ub=[10,10];

options=optimset('TolFun',1e-8,'TolX',1e-8,'MaxFunEvals',100, 'Algorithm','trust-region-reflective', 'display', 'iter');

[kp,resnorm]=lsqcurvefit(F,k0,tspan',ydata,lb,ub,options)

yest=F(kp,tspan);

plot(x',yest,'or',x',ydata,'b*')

pm.jpg

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待識別模型,k1,k2參數

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matlab識別simulink參數

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微分方程擬合

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微分方程組擬合

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab参数识别,教程：matlab参数识别（包括微分方程和simulink）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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