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主要内容：matlab参数识别应用，主要适用于微分方程、微分方程组参数识别、simulink模型参数识别，领域不限。1 使用matlab识别微分方程参数以及微分方程组(多个微分方程)参数
2 使用matlab调用simulink并识别simulink模型的参数(m函数与simulink交互)
内容为本人在学习过程中总结的知识，拿出来与大家分享，希望大家多多讨论。
下边贴出一部分源码，其它完整内容在附件的rar压缩包中，大家可以自己拿去联系或者修改
%首先 在参数设置的data import /export下设置input和output，这样直接可以用simulink 的in1和out1端口
%输入和输出数据，与workspace进行数据交互。当然也可以用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]’;%将时间和数据同时写入，要求如此。
options=[]
t=x’; %与simulink configuration paramter下的import 名称一致。
u=t;
[t,x1,ydata1]=sim(‘pm’,tspan,options,xdata);
% save(‘xdata.mat’,’xdata’);
ydata=ydata1;%将第一次计算真实值赋给ydata；
%%
%注意点1，ydata1也就是实时仿真值需要更新；2，参数k要能进行传递。
%调试心得：只要仿真时能够实现上述两点，即可得到正确结果。
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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2014-6-23 23:14 上传
待识别模型,k1,k2参数
2014-6-23 23:25 上传
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matlab识别simulink参数
2014-6-23 23:25 上传
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微分方程拟合
2014-6-23 23:25 上传
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微分方程组拟合
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