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- Qu'est-ce qu'un modèle de système non linéaire?
- Comment linéariser un système non linéaire dans Matlab?
- Qu'est-ce que Arx dans Matlab?
- Pourquoi l'identification du système est-elle importante?
Qu'est-ce qu'un modèle de système non linéaire?
En mathématiques et en sciences, un système non linéaire est un système dans lequel le changement de sortie n'est pas proportionnel au changement de l'entrée. Les problèmes non linéaires intéressent les ingénieurs, les biologistes, les physiciens, les mathématiciens et de nombreux autres scientifiques car la plupart des systèmes sont intrinsèquement non linéaires de nature.
Comment linéariser un système non linéaire dans Matlab?
La linéarisation est une approximation linéaire d'un système non linéaire qui est valable dans une petite région autour d'un point de fonctionnement. Par exemple, supposons que la fonction non linéaire est y = x 2 . Linéariser cette fonction non linéaire sur le point de fonctionnement x = 1, y = 1 entraîne une fonction linéaire y = 2 x - 1 .
Qu'est-ce que Arx dans Matlab?
Le nom du modèle ARX signifie autorégressif avec une entrée supplémentaire, car, contrairement au modèle AR, le modèle ARX comprend un terme d'entrée. ARX est également connu sous le nom d'autorégressif avec des variables exogènes, où la variable exogène est le terme d'entrée.
Pourquoi l'identification du système est-elle importante?
L'identification du système nécessite que vos données capturent la dynamique importante de votre système. Une bonne conception expérimentale garantit que vous mesurez les bonnes variables avec une précision et une durée suffisantes pour capturer la dynamique que vous souhaitez modéliser.
