State Space Gray Box参数估计

Question

我想了解如何在 matlab 中执行灰盒参数估计。我有控制理论的工作但有些生锈的知识（许多年前的本科控制理论）。我正在做 post 研究生研究，并且可以访问大多数（如果不是全部的话）matlab 工具箱。

我从我正在建模的系统中知道我的 A、B、C 和 D 矩阵的形式，即一个简单的 R1C1 电路具有连续表示

A = [-R*C];
B = [R*C C];
C = [1];
D = [0 0];

我有 y(kT) 和 u(kT) 的观测值，所以我相信我需要将上述矩阵转换为 'backward difference' 给定观测值采样率的形式，以便估计 R 和C?

即

Ad = (1-AT)^-1
Bd = (I-AT)BT
Cd = C(I-AT)^-1
Dd = {D+C(1-AT)^-1BT}

我试验过 idgrey 和 greyest 函数。在这些情况下，您可以实现一个回调 returns [A B C D] 给定 R、C 和 Ts。我不清楚这对于离散系统是如何工作的——你是否希望进行上述转换？

Answer 1

在 https://math.stackexchange.com/questions/2428269/transform-discrete-state-space-into-discrete-transfer-function 的帮助下，我发现我确实需要转换离散化 - 尽管我使用的是 ZoH 而不是差异形式。

State Space Grey Box parameter estimation