شناسایی سیستم

نشانه‌های سجاوندی

عجب سازنده ی این علامت عرب دولاب است



فرادرس بزرگ‌ترین ناشر دیجیتال آموزش‌های تخصصی، دانشگاهی و مهندسی است.

مدرس فرادرس

کارشناسی ارشد مهندسی برق – کنترل

مهندس امید زندی کارشناس ارشد مهندسی برق – کنترل از دانشگاه علم و صنعت ایران هستند. ایشان موفق به کسب رتبه اول المپیاد علمی دانشجویی مهندسی برق کشور در سال ۹۴ و همچنین رتبه سوم المپیاد علمی دانشجویی کشوری در سال ۱۳۹۳ در رشته برق شده اند و جز دانشجویان ممتاز دانشگاه علم و صنعت در گرایش کنترل هستند. ایشان از رساله ارشد خود در زمینه «شناسایی عیوب ماشین های دوار» با موفقیت دفاع کردند. (+)
شناسایی سیستم

در مهندسی کنترل، اغلب الگوریتم های کنترلی که ارائه می شود بر مبنای مدل هستند، بدین معنی که یا ساختار کنترل کننده بر اساس مدل است و یا اینکه پارامترهای کنترل کننده وابسته به پارامترهای مدل پلانت هستند. در نتیجه برای کارکرد صحیح این قوانین کنترلی لازم است که مدل نسبتاً دقیق و مناسب از سیستم داشته باشیم. از طرفی اکثر پلانت های واقعی که در عمل با آن ها سروکار داریم را نمی توان با استفاده از روش های ریاضی و بر اساس قوانین فیزیکی حاکم بر پلانت، مدل سازی کرد. در این موارد ناچار هستیم که بر اساس داده های آزمایشگاهی که از پلانت گرفته می شود، یک مدل مناسب استخراج کنیم. در درس شناسایی سیستم ابزارهای لازم برای رسیدن به این هدف ارائه خواهد شد.

هزینه آموزش: ۳۰,۰۰۰ تومان

دانشجویان خارج ایران (+)

(توضیحات بیشتر +)

در مهندسی کنترل، اغلب الگوریتم های کنترلی که ارائه می شود بر مبنای مدل هستند، بدین معنی که یا ساختار کنترل کننده بر اساس مدل است و یا اینکه پارامترهای کنترل کننده وابسته به پارامترهای مدل پلانت هستند. در نتیجه برای کارکرد صحیح این قوانین کنترلی لازم است که مدل نسبتاً دقیق و مناسب از سیستم داشته باشیم. از طرفی اکثر پلانت های واقعی که در عمل با آن ها سروکار داریم را نمی توان با استفاده از روش های ریاضی و بر اساس قوانین فیزیکی حاکم بر پلانت، مدل سازی کرد. در این موارد ناچار هستیم که بر اساس داده های آزمایشگاهی که از پلانت گرفته می شود، یک مدل مناسب استخراج کنیم. در درس شناسایی سیستم ابزارهای لازم برای رسیدن به این هدف ارائه خواهد شد.

پیش نمایش

بخش ۱ : سیستم های خطی نامتغیر با زمان (الف) – ۵۳ دقیقه

توجه: ممکن است که به خاطر سرعت پایین اینترنت شما، نمایش آنلاین با کیفیت پایین تر از کیفیت HD ویدئوی اصلی نمایش داده شوند. در این صورت آموزش را دانلود کرده و سپس مشاهده نمایید.

دانلود مستقیم

– حجم دانلود
۴۲ مگابایت

(کلیک کنید +)

پیش نمایش ۲ : سیستم های خطی نامتغیر با زمان (ب) – ۱۵ دقیقه

توجه: ممکن است که به خاطر سرعت پایین اینترنت شما، نمایش آنلاین با کیفیت پایین تر از کیفیت HD ویدئوی اصلی نمایش داده شوند. در این صورت آموزش را دانلود کرده و سپس مشاهده نمایید.

دانلود مستقیم پیش نمایش

– حجم دانلود
۱۴ مگابایت

(کلیک کنید +)

بخش ۳ : سیستم های خطی نامتغیر با زمان (پ) – ۵۱ دقیقه

توجه: ممکن است که به خاطر سرعت پایین اینترنت شما، نمایش آنلاین با کیفیت پایین تر از کیفیت HD ویدئوی اصلی نمایش داده شوند. در این صورت آموزش را دانلود کرده و سپس مشاهده نمایید.

دانلود مستقیم

– حجم دانلود
۵۰ مگابایت

(کلیک کنید +)

پیش نمایش ۴ : سیستم های خطی نامتغیر با زمان (ت) – ۸ دقیقه

توجه: ممکن است که به خاطر سرعت پایین اینترنت شما، نمایش آنلاین با کیفیت پایین تر از کیفیت HD ویدئوی اصلی نمایش داده شوند. در این صورت آموزش را دانلود کرده و سپس مشاهده نمایید.

دانلود مستقیم پیش نمایش

– حجم دانلود
۸ مگابایت

(کلیک کنید +)

پیش نمایش ۵ : شبیه سازی، پیش بینی و کنترل (الف) – ۱۴ دقیقه

پیش نمایش ۶ : شبیه سازی، پیش بینی و کنترل (ب) – ۱۰ دقیقه

پیش نمایش ۷ : انواع مدل های ریاضی در شناسایی سیستم ها (الف) – ۱۵ دقیقه

پیش نمایش ۸ : انواع مدل های ریاضی در شناسایی سیستم ها (ب) – ۱۲ دقیقه

پیش نمایش ۹ : انواع مدل های ریاضی در شناسایی سیستم ها (پ) – ۱۰ دقیقه

پیش نمایش ۱۰ : روش های شناسایی غیرپارامتری در حوزه زمان و فرکانس (الف) – ۲۲ دقیقه

پیش نمایش ۱۱ : روش های شناسایی غیرپارامتری در حوزه زمان و فرکانس (ب) – ۱۷ دقیقه

پیش نمایش ۱۲ : روش های شناسایی پارامتری (الف) – ۱۶ دقیقه

پیش نمایش ۱۳ : روش های شناسایی پارامتری (ب) – ۱۳ دقیقه

پیش نمایش ۱۴ : روش های شناسایی بازگشتی – ۱۷ دقیقه

شادیه
:

سلام آقای زندی….خیلی ممنون به خاطر آموزش های خیلی خوبتون ….میشه یه آموزش از روش کنترلی SDRE در حد دو سه ساعت اماده کنید مطمئنم طرفدار خیلی زیادی داره… خیلی از دانشجو ها بهش احتیاج دارنشناسایی سیستم

مهدی
:

جای آموزش تولباکسی با این اهمیت واقعا خالی بود و به نظرم ای کار عالی بود. بنده این آموزش رو تهیه کردم و بعد از دیدن نصف آن در یک روز راضی هستم. بیان مدرس و تسلطشان خوب بود و سرفصلها هم خوب انتخاب شده بودند.

آرش هدایتی
:

ممنون بابت انتشار آموزش خوب شناسایی سیستم
آموزش های فرادرس واقعا عالی هستند.

سید مرتضی
:

سلام.
آقای مهندس زندی خسته نباشید. متاسفانه آموزش از حد انتظارم پایین تر بود. دلایلشم میتونه مواردی از قبیل اینکه به جنبه ی عملی شناسایی سیستم واقعا کم توجه شد، بحث عملی آماده سازی داده ها (Data prepartion) برای شناسایی سیستم های واقعی اشاره نشد.
مثال های استفاده شده ساده و ابتدایی بودن(همون مثال هایی که قبلا در فرادرس کنترل تطبیقی شناسایی کرده بودند).
جای یک مثال عملی وخوب چند متغییره واقعا خالی بود.

امید زندی
:

در پاسخ به سید مرتضی:
سلام
مطالبی که تدریس شد بر اساس کتاب مرجع شناسایی سیستم Ljung است که این کتاب مهمترین کتاب شناسایی سیستم در کل دنیا است و حتی تولباکس شناسایی سیستم نرم افزار متلب بر اساس این کتاب نوشته شده است و مباحث آماده سازی داده ها جز سرفصل های شناسایی سیستم نیست و جز مباحث پردازش سیگنال است.
من تا حد امکان سعی کردم آموزش عملی تر هم بشود که می تونید مثال شناسایی دینامیک موتور DC را ببینید.
همچنین درسته من در اکثر مثال ها از سیستم های siso استفاده کردم، اما روابط ریاضی عام هستند و براحتی به سیستم های چندمتغیره نیز قابل گسترش هستند.
و نکته آخر این است که در مباحث شناسایی سیستم اغلب فرض می کنیم داده برداری کامل و درست است( برای اطمینان از این شرایط دروس پردازش سیگنال ها و سیستم ها را می توانید مطالعه کنید) و هدف این است که یک معادله دینامیکی بین ورودی و خروجی را بدست آوریم که یک شاخص از پیش تعریف را حداقل سازی کند.

حاتمی
:

عرض سلام و خسته نباشید و تشکر ویژه من رو بابت سایت پربارتون بپذیرین. لازم به ذکره که بدونین بنده با کمک آموزش های شما از جمله آموزش درس شناسایی سیستم شما توانستم پروژه این درس خودم رو بدون نیاز به کمک استاد تا حد زیادی پیش ببرم. از این بابت از شما بسیار سپاسگذارم. درخواستی که دارم این هست که در صورت امکان در زمینه کاربردی کردن بعضی از دروس از جمله کنترل غیر خطی یا شناسایی سیستم و حتی کنترل چند متغیره مطالبی به صورت متوسط تا پیشرفته نیز درسهاتون طراحی و ارائه بشه. مطمئنم دانشجویان و فعالان زیادی در زمینه گفته شده استقبال میکنن. با تشکر دوباره از تمامی زحمات شما . واقعا تحول بزرگی در زمینه انتقال دانش و یادگیری در سطح کشور ایجاد کردید.بسیار بسیار سپاسگذارم.

مریم مولا
:

با عرض سلام وخسته نباشید.
ویدیوی آموزشی که در اختیار ما قرار داده اید بسیار آموزنده بود ولی کاش در مورد سری های زمانی که از سنسورها میگیریم و وروردی ای در اختیار نداریم هم مطالبی گفته میشد. باز هم ممنون.

امید زندی
:

در پاسخ به خانم مولا
شناسایی سری های زمانی گاها راحت تر است . مثلا در فصل اول به سیگنال گفتار اشاره کردم که چون ورودی نداریم باید بصورتی مدل شود که فقط خروجی در مدل نیاز باشد. به همین دلیل استفاده از مدل های IIR برای این موارد خیلی مناسب است در واقع همان مدل ARX که چندجمله‌ای ورودی یعنی B صفر است و سپس با همان تکنیک های که گفته شد تخمین پارامترهای آن انجام میشه

وحید باقری
:

راستش زیاد کمکم نکرد و میتونست بهتر باشه. البته این نظر من بود

نظر شما در مورد این فرادرس چیست؟

امتیاز شما به این آموزش:

Not Selected
امتیاز …
عالی
خوب
متوسط
ضعیف
خیلی ضعیف

نام *

ای-میل *

تماس با فرادرس

عضویت در خبرنامه فرادرس
Please leave this field empty.

صفحات

فرادرس

سازمان علمی و آموزشی «فرادرس» (Faradars) از قدیمی‌ترین وب‌سایت‌های یادگیری آنلاین است که توانسته طی بیش از ده سال فعالیت خود بالغ بر ۱۰۰۰۰ ساعت آموزش ویدیویی در قالب فراتر از ۱۰۰۰ عنوان علمی، مهارتی و کاربردی را منتشر کند و به بزرگترین پلتفرم آموزشی ایران مبدل شود.

فرادرس با پایبندی به شعار «دانش در دسترس همه، همیشه و همه جا» با همکاری بیش از ۸۵۰ مدرس برجسته در زمینه‌های علمی گوناگون از جمله آمار و داده‌کاوی، هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی، طراحی و گرافیک کامپیوتری، آموزش‌های دانشگاهی و تخصصی، آموزش نرم‌افزارهای گوناگون، دروس رسمی دبیرستان و پیش دانشگاهی، آموزش‌های دانش‌آموزی و نوجوانان، آموزش زبان‌های خارجی، مهندسی برق، الکترونیک و رباتیک، مهندسی کنترل، مهندسی مکانیک، مهندسی شیمی، مهندسی صنایع، مهندسی معماری و مهندسی عمران توانسته بستری را فراهم کند تا افراد با شرایط مختلف زمانی، مکانی و جسمانی بتوانند با بهره‌گیری از آموزش‌های با کیفیت، به روز و مهارت‌محور همواره به یادگیری بپردازند. شما هم با پیوستن به جمع بزرگ و بالغ بر ۲۷۰ هزار نفری دانشجویان و دانش‌آموزان فرادرس و با بهره‌گیری از آموزش‌های آن، می‌توانید تجربه‌ای متفاوت از علم و مهارت‌آموزی داشته باشید. تمامی محصولات و خدمات این وبسایت، حسب مورد دارای مجوزهای لازم از مراجع مربوطه می‌باشند.

مشاهده بیشتر

Available documents:

تعداد:
۰
عدد

برای مدل سازی یک سیستم روش های مختلفی وجود دارند. در یکی از روشهای مدل سازی (جعبه سیاه) ابتدا آزمایشی روی سیستم واقعی انجام می شود و سپس از اطلاعات اندازه گیری شده در آزمایش برای مدل سازی استفاده می شود. این روش مدل سازی را “شناسایی سیستم” می نامند. “شناسایی سیستم” یک مبحث مهندسی است که به سرعت در تمام گرایش ها و رشته های مهندسی و همچنین رشته های غیرمهندسی از جمله رشته های مختلف پزشکی، اقتصادی و اجتماعی در حال رشد و گسترش است.

فصل اول: تعاریف اولیه فصل دوم: شناسایی سیستم ها به رو ش های کلاسیک فصل سوم: عبور یک فرآیند تصادفی از یک سیستم خطی نا متغیر با زمان فصل چهارم: روش شناسایی حداقل مربعات فصل پنجم: بررسی آماری روش حداقل مربعات فصل ششم: روش تخمین بیز و حداکثر احتمال وقوع فصل هفتم: روش حداقل مربعات تعمیم داده شده تکراری IGLS فصل هشتم: روش های شناسایی بازگشتی فصل نهم: تعیین درجه و ارزیابی مدل فصل دهم: مباحث متفرقه در شناسایی

مرا به خاطر بسپر:

ورود
بستن

شناسایی سیستم

ثبت نام
بستن

چه دوره ای می خواهید یاد بگیرید؟

آینده خود را با دوره های آموزشی دانشجویار تضمین کنید

بیش از ۱۰ هزار ساعت ویدئوی آموزشی

بیش از ۵۰ هزار دانشجو

بیش از ۳۰۰ مدرس

شناسایی سیستم

درس شناسایی سیستم،  یکی از دروس تخصصی اختیاری ۳ واحدی از چارت درسی مهندسی کنترل است. سه مرحله مهم در شناسایی عبارتند از ۱٫ جمع آوری داده ورودی و خروجی از فرآیندی که سعی به مدل کردن آن را داریم. ۲٫ انتخاب یک ساختار مناسب ۳٫ تنظیم پارامترهای مدل به طوری که خروجی  حاصل از مدل شبیه به خروجی سیستم حقیقی باشد. با توجه به اهمیت این درس و کاربردهای آن در مهندسی کنترل و توجه به این نکته که اغلب منابع مناسب و آموزش جامعی در مورد این درس صورت نمی گیرد، هدف متلب یار تهیه مجموعه ای کامل است که نکات ذیل در آن گنجانده شده باشد،به طوری که کاربر بعد از آشنایی و تسلط با مفاهیم درس و برطرف شدن نیاز درسی اش، بتواند به صورت کاربردی و پروژه محور هم از این مجموعه آموزشی استفاده لازم را داشته باشد

هدف از ضبط این دوره :

مطلب مفیدی برای شما بود ؟؟ پس به اشتراک بگذارید برای دوستانتان

در صورتی که توضیحات نوشته، دموی آموزش و لینک های ارزیابی پاسخگوی سوالات شما در مورد این دوره آموزشی نمی باشد و نیاز به مشاوره بیشتری دارید لطفا این فرم را تکمیل کرده و در ساعات اداری منتظر تماس همکاران ما باشید.

دانشجویار: بزرگترین مرجع فیلم های آموزش برنامه نویسی

www.daneshjooyar.com

گردشگری: جامع ترین بانک اطلاعاتی کشور

www.gardeshgari724.com

از یک سیستم به صورت عملی دیتا برداری شده است. دیتاهای حاصل در پایان همین پست پیوست شده است. این فایل شامل بردار زمان، بردار X و بردار Voltage است. اگر برای این سیستم یک مدل خطی نامتغیر با زمان در نظر بگیریم، این مدل را با استفاده از روشهای مختلفی که پایین ذکر شده. این‌کار را برای دو حالت زیر انجام می دهیم:

برای شروع آموزش انجام پروژه شناسایی سیستم با متلب به این صورت عمل می کنیم:

در این تمرین شناسایی سیستمی با ورودی و خروجی داده شده که در شکل 1 و 2 نمایش داده شده است با پنج روش مختلف مد نظر میباشد. سعی شده است سیستم شناسایی شده مورد ارزیابی قرار گیرد.

به نظر می رسد در ذخیره سازی یا انتقال داده ها باتوجه به دلایل زیر اشتباهی رخ داده است.شناسایی سیستم

1- عدم یکسان بودن طول بردار ارائه شده برای زمان وX و ولتاژ

2- صفر بودن مقادیر ورودی تا سطر ستون چهارم که ناشی از گرد شدن داده است.

3- عدم یکسان بودن فرکانس نمونه برداری بدست آمده از روی بردار زمان

شکل زیر فرکانس نمونه برداری که از عکس تفاضل نمونه های بردار زمان بدست آمده است.

روش اول: روش کلاسیک زمانی شناسایی سیستم

استفاده از روشهایی کلاسیک برای شناسایی سیستم ها در واقع استفاده از روشهای شناسایی سیستم های خطی می باشد.

در سیستم های LTI گسسته ی علی ، رابطه ی بین ورودی و خروجی سیستم با رابطه ی 1 تعریف میشود.

که در سیستم های علی تغییر ناپذیر با زمان خطی پایدار رابطه ی بالا به رابطه ی زیر تغییر پیدا می کند.

در مساله ما در واقع هدف شناسایی g(k) میباشد.

در شناسایی کلاس سیستم ها با روش تابع ضربه ورودی های زیر مورد توجه می گیرد؟

که در مساله مورد بررسی ما ورودی دلخواه مورد نظر است

.

.

.

این مساله را می توان به صورت برداری به صورت زیر نوشت:

که در آن Y بردار با بعد 1*m

G بردار 1*m درواقع همان بردار مربوط به پاسخ ضربه سیستم میباشد.

U مارتیس مربعی دارای بعد (M*M) که المان i و j ام ماتریس U ، u(i-j+1) می باشد.

که می توان با حل مساله حداقل میانگین مربعات آن را حل نمود.

به طوریکه در این روش با حل مساله LMS به جواب زیر می رسیم.

رابطه ی بین x و ولتاژ

تابع تبدیل بدست آمده از تخمین LMS در شناسایی در حوزه ی زمان در رابطه x و ولتاژ (بالا) ، تابع تبدیل بدست آمده از تخمین LMS در شناسایی در حوزه ی زمان با استفاده از تابع شبه معکوس در رابطه x و ولتاژ

خروجی سیستم بدست آمده به وسیله تخمین LMS در شناسای حوزهی زمان

رابطه ی بین مشتق x و ولتاژ:

شکل زیر تابع ضربه ی سیستم را در حالت انتخاب مشتق بردار x به عنوان ورودی نشان میدهد.

روش دوم: شناسایی کلاسیک سیستم برای حوزه فرکانس

برای یک سیستم تغییر ناپذیر در زمان داشتیم که خروجی سیستم ناشی کانولشن پاسخ ضربه در سیگنال ورودی میباشد ، این قضیه معادل ضرب سیگنال ورودی در تابع تبدیل سیستم در حوزه ی فرکانس میباشد که مطابق رابطه ی زیر تعریف میشود.

رابطه 5   

رابطه بین x و ولتاژ

شناسایی سیستم

با توجه به رابطه بالا پاسخ فرکانسی سیستم ما را به صورت زیر تخمین زده میشود.

رابطه بین مشتق x و ولتاژ :

روش سوم:شناسایی سیستم با استفاده از اغتشاشات تصادفی

رابطه ی بین تبدیل فوریه تابع خود همبستگی خروجی سیستم با خود همبستگی ورودی سیستم باه صورت رابطه ی زیر تعریف میشود.

رابطه 6

اگر ورودی سیستم ، را نویز تصادفی سفید اعمال کنیم در این صورت میباشد ، لذا میتوان نوشت:

از این روشها تنها می توان گین سیستم را بدست آورد و اطلاعاتی راجع به فاز در اختیار ما قرار نمیدهد.و نویز در سیگنال ورودی و خروجی امکان ایجاد بایاس در شناسایی سیستم را به وجود میآورد.

روش چهارم:شناسایی سیستم اغتشاشات توسط تابع همبستگی

تابع تبدیل یک سیستم را میتوان با استفاده از تبدیل فوریه توابع همبستگی ورودی-خروجی و خود همبستگی ورودی بدست آورد. این روش هم برآوردی از گین سیستم و هم فاز را در اختیار میگذارد.

رابطه بین x و ولتاژ :

رابطه بین مشتق x و ولتاژ:

روش پنجم:مدل سازی یا شناسایی اغتشاشات توسط مدل ARMA

برای شناسایی سیستم ساختاری تلفیقی از مدل AR و MA میتوان تعریف کرد که در آن خروجی سیستم وابسته گذشته های نویز وابسته است. با توجه به شکل زیر هدف تنها پیدا کردن تابع تبدیل G(z) میباشد. بنابراین شناسایی ضرایب شکل … مورد نظر است .

رابطه 10

در تخمین ARMA چون ورودی دخالتی در تولید خروجی ندارد لذا تنها برای یک حالت نتیجه خواهیم داشت.

برای تخمین ساختار مدل از نظر مرتبه مدل رابرای مرتبه های مختلف فیت نموده و معیار AIC_BIC برای انتخاب مرتبه ی صورت و مخرج تابع تبدل استفاده نمودیم و در نهایت ضرایب تخمین زده شده به صورت زیر میباشد.

AR_coef =

1.9524 -0.9570

MA_coef =

-1.1252 -0.0144 0.0267 0.1383

ضرایب تخمین زده شده برای تابعG(z) به صورت بالا میباشد. در وافع AR_coef ضرایب تخمین AR و MA_coef ضرایب تخمین MA می باشد که مدل کلی ARMA را می سازد .

شکل زیر خروجی مدل تخمینی را نشان میدهد. بخوبی دیده می شود که تخمین ARMA تخمین مناسبی از سیستم نمیباشد.

به نظر میرسد که مدل ARMA به علت اینکه ورودی در تولید خروجی نقشی ندارد ضعیف عمل نموده لذا مدل ARMAX را بهتر کردن تخمین استفاده نمودیم

روش ششم:مدل سازی یا شناسایی اغتشاشات توسط مدل ARMAX

رابطه ی بین x و ولتاژ

در مدل ARMAX همانند شکل نشان داده شده در زیر ورودی هم در خروجی تاثیر میگذارد.

تخمین مدل ARMAX به صورت زیر میباشد

شکل زیر خروجی تخمین زده شده به ازای مدل ARMAX را نشان میدهد.

رابطه ی بین مشتق x و ولتاژ

بحث و نتيجه گيری

در این تمرین روشهای مختلف شناسایی سیستم به ازای ورودی و خروجی داده شده بررسی شد.

در روش اول با استفاده تکنیک شناسایی در حوزه ی زمان با تخمن LMS پاسخ ضربه سیستم شناسایی شد.

مشاهده شد که در حالتی که ماتریس شبه معکوس برای تخمین استفاده کردیم تخمینی بهتری بدست آمد درحالیکه تخمین بدون روش با پایداری شبه معکوس استفاده شد چون ماتریس تولیدی معکوس بنابراین پاسخ ضربه ی تخمینی در تولید خروجی موفق عمل نکرد.

با توجه به شکل ظاهری ورودی و خروجی می توان نتیجه گرفت که به ورودی در تولید خروجی نقش داشته است.

چرا که قسمت های گذرای موجود در قسمت اول ورودی سبب تولید قسمت های گذرای خروجی شده.

بنابراین قسمت سوم که شناسایی سیستم با ورودی اغتشاشات است نمی تواند تخمینی خوبی را در اختیار بگذرد چرا که خروجی ناشی از ورودی هست و نه تنها نویز، این موضوع در مدل ARMA نیز کاملا مشهود است.

چرا که تخمین بسیار ضعیفی از سیستم را ارائه میدهد. در حالیکه سیستم ARMAX تخمین بسیار قویتری را ارائه کرده است و تخمین سیستم زمانی که ورودی مشتق x است بسیار بهتر عمل میکند چرا که خروجی در قسمت گذرای اولیه نسبت به حالتی که ورودی خود x هست بهتر خروجی اصلی را دنبال میکند.

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

وب‌سایت

دیدگاه

برای امنیت، استفاده از سرویس reCAPTCHA گوگل مورد نیاز است که موضوع گوگل است Privacy Policy and Terms of Use.

من با این شرایط موافق هستم .

@Matlabcoderco

متلبی بزرگترین سایت فروش آموزش در قالب شبیه سازی مقاله با متلب به همراه فایل کمک آموزشی است.

سایت متلبی با تضمین هزینه, پروژه های آماده متلب را در قالب آموزش متلب و مباحث کمک آموزشی در سرتاسر ایران و جهان ارائه می کند.

شبیه سازی مقاله برق قدرت , شبیه سازی مقاله برق کنترل و شبیه سازی مقاله پردازش تصویر و پردازش سیگنال و… را به همراه فایل کمک آموزشی می توانید به راحتی در فروشگاه متلبی بیابید و خریداری کنید.

مقالات شبیه سازی شده از ژورنال های معتبر Elsevier, IEEE , Springer و… مشخص شده اند.

انجام شبیه سازی با متلب نیز با بهترین کیفیت و ضمانت و ارزان ترین قیمت توسط متخصصین سایت متلبی انجام می شود.

مشتری مداری متلبی یکی از دلایل استقبال جهت انجام پروژه متلب توسط متخصصین مجرب متلبی است.

یکی از امکانات سایت Matlabi تعویض پروژه متلب بصورت رایگان است.

تمام حقوق مادی و معنوی برای متلبی محفوظ است.



همگام با معرفی آلگوریتم‌های شناسایی چهار سری تمرین در طول ترم داده خواهد شد که باید در موعد مقرر انجام شوند. تمرین‌ها غالباً بصورت پروژه‌های کوچک کامپیوتری با نرم افزار Matlab خواهد بود. هدف از این تمرین‌ها آشنایی بیشتر با ظرافت‌های پیاده سازی و مقایسه نقاط قوت و ضعف آلگوریتم‌ها و روش‌هاست. Datasetهای یکسان و استانداردی در اختیار خواهید داشت تا مقایسه روش‌ها را امکان پذیر کند.

پروژه‌ای تحقیقاتی در زمینه کاربرد روش‌های شناسایی سیستم در طول ترم انجام شده و در انتهای ترم تحویل خواهد شد. پروژه‌ها بصورت انفرادی تعریف و انجام خواهد شد. محدودیتی در انتخاب موضوع پروژه وجود ندارد، جز آنکه حتماً باید از روش‌ها و آلگوریتم‌های مطرح در این درس استفاده شده باشد. تعریف پروژه‌های خود را در یک صفحه A4 شامل عنوان، شرح مختصر و سه مرجع اصلی، قبل از مهلت مقرر ارسال کنید. گزارش پروژه می‌بایست به فارسی نوشته شود. 

تمرین‌ها، پروژه تحقیقاتی نهایی و امتحان پایان‌ترم ملاک ارزیابی این درس هستند.

شناسایی سیستم

کلیه حقوق برای دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه تهران محفوظ است

تماس با ما