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Wie führe ich ein nicht lineares Gray-Box-System aus?

Ich arbeite an einer experimentellen Forschung, die die Notwendigkeit einer Identifikation von nicht linearen Gray-Box-Systemen einführt.

Das physikalische System, das wir im Labor haben, zeichnet sich durch ein genau definiertes mathematisches Modell aus mit:

* 15 Eingangssignale (Freiheitsgrade);

* 30 feste, unbekannte Parameter (Schätzziel);

* 4 Ausgangssignale (Beobachtungen).

Ich bin an der Schätzung dieser 30 unbekannten Parameter interessiert, während die Werte der 15 Eingangssignale willkürlich eingestellt werden können und während die Werte der 4 Ausgangssignale überwacht werden. Ein bekanntes mathematisches Modell liefert die 4 Ausgangssignale als Funktion von: 15 Eingangssignalen und 30 Parametern unter Verwendung stark nichtlinearer Funktionen.   Ich frage mich, ob das JMP-SW-Paket über ein Modul verfügt, das diese Identifizierungsaufgabe ausführen kann.  

Betreff: Wie führe ich eine nicht lineare Gray-Box-Systemidentifikation durch?

Das nichtlineare Plattform in JMP wird für die Anpassung nichtlinearer Regressionsmodelle verwendet. Da ist auch ein nichtlineare experimentelle Designplattform , obwohl Sie vielleicht auch eine raumfüllendes Design wenn Sie wenig Informationen über die wahrscheinlichen Werte der Parameter haben. Raumfüllende Designs werden auch verwendet, um Ersatzmodelle (Gauß'scher Prozess oder neuronales Netz) komplexer nichtlinearer Systeme zu erstellen.

Betreff: Wie führe ich eine nicht lineare Gray-Box-Systemidentifikation durch?Genau: Ich kenne die genaue Form des mathematischen Modells des Systems. ich
kennen nur die spezifischen Werte der Parameter nicht.
Betreff: Wie führe ich eine nicht lineare Gray-Box-Systemidentifikation durch?

Kennen Sie die genaue Form der " wohldefiniertes mathematisches Modell " aber eben nicht die parameter?