Estoy usando mínimos cuadrados recusivos (RLS) paraIdentificar los parámetros del sistema para un sistema dinámico. El algoritmo RLS se implementa en tiempo discreto, mientras que el sistema real es continuo. En la práctica, esto se hace fácilmente, pero ¿cómo puedo simular estos dos juntos? Una solución secuencial no ayuda, ya que quiero usar la estimación RLS para influir en la entrada del sistema.
La activación de eventos integrada solo puede detenerseintegración, si entendí bien. Por lo tanto, tendría que parar en cada punto de muestreo del algoritmo RLS y luego resolver la oda entre muestras. -> ¿Cómo se implementa esto en Simulink?
Respuestas
0 para la respuesta № 1La única solución real que encontré fue implementarmi propio RK45 con paso adaptativo. Está diseñado para tomar sistemas discretos y continuos (ecuaciones de oda y diferencia) y se resuelve con un tamaño de paso adaptativo hasta que se tenga que tomar una nueva muestra. Este método funciona a las mil maravillas: con una dinámica lenta solo se muestrean los puntos discretos para tiempos de muestreo suficientemente pequeños y la dinámica rápida produce pequeños pasos de integración, como se esperaba.
Además, la implementación fue mucho menos esfuerzo queesperado y se compara sorprendentemente bien con matlabs ode45, es decir. ¡Menor costo computacional, mayor precisión, menos oscilaciones después de saltos discretos en la oda!