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| OmasGarten |
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Verfasst am: 10.06.2020, 12:23
Titel: Parameter Fitting
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Hallo,
ich versuch für mein Simulinkmodell Parameter zu fitten. Das Eingangssingal besteht aus Sprüngen zwischen -100 und 100 %. Das Ausgangssignal erreicht bei jedem dieser Sprünge einen steady state. Ich möchte mein Modell nun so fitten, dass immer nur ein Wert pro steady state gefittet wird. Da die steady states unterschiedlich lang sind, ich diese aber zeitunabhängig haben möchte.
Hat da jemand eine Idee? Aktuell versuche ich das mit dem Simulink Parameter Estimation Tool, aber in einem m.-File wäre auch gut.
Mit beste Grüßen
OmasGarten
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 10.06.2020, 13:11
Titel:
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Hallo,
| Zitat: |
| Ich möchte mein Modell nun so fitten, dass immer nur ein Wert pro steady state gefittet wird. |
Mir ist nicht ganz klar, was das heißen soll. Falls du nur einen Teil des Ausgangssignals für den Fit verwenden willst, dann musst du diesen Teil daraus extrahieren. Wie ist schwer zu sagen, ohne ein Bild davon zu sehen.
Es wäre gut zu wissen, was du bereits in MATLAB versucht hast und welche konkreten Probleme dabei aufgetreten sind.
Grüße,
Harald
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| OmasGarten |
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Verfasst am: 10.06.2020, 13:46
Titel:
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Hallo Harald,
vielen Dank für deine Antwort.
im Anhang siehst du oben mein Eingangssignal und unten mein Ausgangssignal. Blau ist mein gewünschtes Signal und das rote Signal von meiner Simulation. Beim Ausgangssignal liegen jetzt kleinere Amplituden länger vor als höhere Amplituden. Bei den den geläufigen Methoden wie LS wird das über die Zeit betrachtet, also quasi die Fläche.
Ich würde aber gerne den Abstand zwischen den Simulationsamplituden und den gewünschten Amplituden unabhängig von der Zeit optimieren, also nicht die Fläche dazwischen.
Beste Grüße
OmasGarten
| Beschreibung: |
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389 mal |
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 10.06.2020, 14:56
Titel:
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Hallo,
dann wie gesagt:
| Zitat: |
| Falls du nur einen Teil des Ausgangssignals für den Fit verwenden willst, dann musst du diesen Teil daraus extrahieren. |
... und das dann für den Least Squares-Ansatz verwenden.
Grüße,
Harald
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