估计过程模型
使用实时编辑器在时域或频域中估计单输入单输出 (SISO) 系统的连续时间过程模型
打开任务
要将 Estimate Process Model 任务添加到 MATLAB 编辑器中的实时脚本，请执行以下操作：
在 Live Editor 选项卡上，选择 Task > Estimate Process Model。
在脚本的代码块中，键入相关关键字，例如
process或estimate。从建议的命令自动填充项中选择 Estimate Process Model。
示例
使用 Estimate Process Model Live Editor 任务来估计过程模型，并将模型输出与测量数据进行比较。
设置数据
将测量数据 tt1 加载到您的 MATLAB 工作区中。tt1 是一个时间表，其中包含一个输入变量 u 和一个输出变量 y。
load sdata1 tt1
将数据导入任务
在 Select data 部分中，将 Data type 设置为 Timetable，并将 Estimation data 设置为 tt1。
该任务显示一个包含 tt1 输入和输出变量名称的表。
使用默认设置估计模型
检查模型结构和可选参数。
在 Specify model structure 部分，默认选项是 One Pole，且不选中 Delay、Zero 或 Integrator。本节中参数下面的方程显示了指定的结构。
在 Specify estimation initialization 部分，与模型结构中的参数匹配的初始化参数允许您设置估计的起点。如果您选择 Fix，则参数将保持固定为您指定的值。对于此示例，不要指定初始化。该任务然后任务使用默认值作为起点。
在 Specify optional parameters 部分，设置过程估计的默认选项。
通过点击绿色箭头，从 Live Editor 选项卡执行任务。您还可以选择 Autorun，以便在每次更新参数时自动运行任务。
下图显示估计数据、估计模型输出和拟合百分比。
使用参数设置进行试验
使用参数设置进行试验并观察它们如何影响拟合度。
例如，向 One Pole 结构中添加延迟并运行任务。
尽管拟合度百分比仍低于 50%，但估计拟合度有所改善。
尝试不同的模型结构。在 Specify model structure 中，选择 Underdamped Pair 但不选中 Delay，并运行任务。
拟合结果明显改善。
生成代码
要显示任务生成的代码，请点击参数部分底部的 
。您看到的代码反映了任务的当前参数配置。
使用单独的估计和验证数据，以便您可以验证估计的过程模型。
设置数据
将测量数据 sdata1 加载到您的 MATLAB 工作区并检查其内容。
load sdata1 umat1 ymat1 Ts
将数据分成两组，一半用于估计，一半用于验证。原始数据集有 300 个采样，因此，每个新数据集有 150 个采样。
u_est = umat1(1:150); u_val = umat1(151:300); y_est = ymat1(1:150); y_val = ymat1(151:300); Ts
Ts = 0.1000
将数据导入任务
在 Select data 部分中，将 Data type 设置为 Numeric。将采样时间设置为 0.1 秒。选择适当的数据集进行估计和验证。
估计和验证模型
示例使用实时编辑器任务评估过程模型使用模型结构 Underdamped Pair 实现了最佳结果。对于此示例，选择相同的选项。
执行任务。执行任务会创建两个图。第一个图显示估计结果，第二个图显示验证结果。
对估计数据的拟合度比使用实时编辑器任务评估过程模型略差。当前示例中的估计只使用了一半的数据来估计模型。对验证数据的拟合度更能体现模型的优良率，因此优于对估计数据的拟合度。
