Je travaille sur une recherche expérimentale qui introduit la nécessité d'une identification non linéaire du système à boîte grise.
Le système physique que nous avons dans le laboratoire est caractérisé par un modèle mathématique bien défini avec:
* 15 signaux d'entrée (degrés de liberté);
* 30 paramètres fixes, inconnus (objectif d'estimation);
* 4 signaux de sortie (observations).
Je suis intéressé par l’estimation de ces 30 paramètres inconnus, alors que les valeurs des 15 signaux d’entrée peuvent être réglées de manière arbitraire et lors du contrôle des valeurs des 4 signaux de sortie. Un modèle mathématique connu donne les 4 signaux de sortie en fonction de: les 15 signaux d’entrée et les 30 paramètres, à l’aide de fonctions très non linéaires. Je me demande si le progiciel JMP SW dispose d’un module capable d’exécuter cette tâche d’identification.
le plate-forme non linéaire JMP est utilisé pour l’ajustement des modèles de régression non linéaire. Il y a aussi plate-forme de conception expérimentale non linéaire , bien que vous puissiez aussi envisager un conception remplissant l'espace si vous avez peu d’informations sur les valeurs probables des paramètres. Les conceptions qui remplissent l'espace sont également utilisées pour créer des modèles de substitution (processus gaussien ou réseau neuronal) de systèmes non linéaires complexes.
Alors, connaissez-vous la forme exacte de la " modèle mathématique bien défini " mais juste pas les paramètres?
