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Least Square zur Parameteridentifikation |
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| gast053 |
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Verfasst am: 06.04.2018, 08:03
Titel: Least Square zur Parameteridentifikation
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Hallo,
ich habe folgendes Problem vorliegen:
Ich habe Messdaten von der Reibung in einem System durch Reibung = Moment - Trägheit * alpha. Nun versuche ich mit Hilfe des LS-Verfahren die Parameter zu identifizieren.
Die Reibung hat nur einen Anteil Haft- und Gleitreibung, d.h. es ergibt sich Reibung = Haftreibung*sign(omega) + Gleitreibung * omega.
Jetzt will ich wissen wie groß ist die Haft- und Gleitreibung.
In der Literatur wird dazu entweder ein Neuronales Netz empfohlen, da fehlt aber das Wissen oder die (rekursive) Methode der kleinsten Quadrate.
Soweit ich verstanden habe, könnte man die Messdaten nehmen und dann einfach Haft und Gleitreibung variieren udn dabei für jeden Datenpunkt die Abweichung berechnen und so die minimale finden, stimmt dieser Ansatz? Reicht da die Verwendung des "diff"-Befehls?
Vielen Dank im Voraus!
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| Harald |
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Verfasst am: 06.04.2018, 09:46
Titel:
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Hallo,
dafür würde ich lineare Regression verwenden (
fitlm
).
Grüße,
Harald
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| gast053 |
Gast
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Verfasst am: 06.04.2018, 13:29
Titel:
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Vielen Dank für Ihre schnelle Antwort!
Ich habe die Toolbox hierfür leider nicht zur Verfügung. Hätten Sie vielleicht einen anderen Vorschlag?
VG
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| Harald |
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Verfasst am: 06.04.2018, 13:34
Titel:
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Hallo,
das lineare Gleichungssystem selbst aufstellen und mit \ lösen.
Grüße,
Harald
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| gast053 |
Gast
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Verfasst am: 06.04.2018, 13:57
Titel:
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Hallo,
sieht es dann wie folgt aus?
[code]
A = sign(omega);
B = omega;
X = [A,B] \ Reibung
[\code]
und dann müsste ja X(1) den Parameter für Haftreibung enthalten und X(2) den für Gleitreibung, oder?
Gruß
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 06.04.2018, 16:04
Titel:
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Hallo,
würde ich sagen, ja.
Mach doch mal einen Plot und schau, wie gut das hinkommt.
Grüße,
Harald
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