Tim,
<br/><br/>Thank you for your message.
<br/><br/>I read datafit help several times. However, it is quite difficult for me to understand it.
<br/><br/>> Model: ym(n)=ym(n-1)*amp+Kpm*bmp*u(n-1-Tdm)  where n=step=1:1:500)
<br/>> Where amp=exp(-Tsample/Taup), Tsample=1, bmp=1-amp
<br/>> Object function: sum of square of (y(n)-ym(n)) 
<br/><br/>Variables to be changed to minimize the value of object functions are: Kp, Taup and Tdm
<br/><br/>How should I write Scilab commands for this problem?
<br/><br/><br/>Thanks,
<br/><br/><br/>Y. Noguchi
<br/><br/><br/>----- 元のメッセージ -----
<br/>差出人: "Tim Wescott [via Scilab / Xcos - Mailing Lists Archives]" <<a href="/user/SendEmail.jtp?type=node&node=4033862&i=0" target="_top" rel="nofollow" link="external">[hidden email]</a>>
<br/>宛先: "noguchi" <<a href="/user/SendEmail.jtp?type=node&node=4033862&i=1" target="_top" rel="nofollow" link="external">[hidden email]</a>>
<br/>送信済み: 2016年3月26日(土曜日) 02:57:03
<br/>件名: Re: Optimization: First order delay and dead time TF model ID, CUTEr
<br/><br/>On Fri, 2016-03-25 at 09:54 -0700, noguchi wrote: 
<br/><div class='shrinkable-quote'><br/>> Hello, SCilab Users, 
<br/>> 
<br/>> May I ask your help? 
<br/>> 
<br/>> I still not find practical solution to minimize my object function by Scilab 
<br/>> tools. 
<br/>> Model: ym(n)=ym(n-1)*amp+Kpm*bmp*u(n-1-Tdm)  where n=step=1:1:500) 
<br/>> Object function: sum of square of (y(n)-ym(n)) 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> Using Excel, I made same objective funtion and minimize it by solver. The 
<br/>> solution is sometimes good but some times bad. Therefore, I still need 
<br/>> Scilab code to solve this problem. 
<br/>> 
<br/>> May I ask how I can wrote scilab commend to solve this problem? 
<br/>> 
<br/>> Thank you for your help. 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> Y. Noguchi FODDT_ModelID_SISO_r0.xls 
<br/>> < <a href="http://mailinglists.scilab.org/file/n4033859/FODDT_ModelID_SISO_r0.xls" target="_top" rel="nofollow" link="external">http://mailinglists.scilab.org/file/n4033859/FODDT_ModelID_SISO_r0.xls</a> >   
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> 
<br/>> -- 
<br/>> View this message in context: <a href="http://mailinglists.scilab.org/Optimization-First-order-delay-and-dead-time-TF-model-ID-CUTEr-tp4033749p4033859.html" target="_top" rel="nofollow" link="external">http://mailinglists.scilab.org/Optimization-First-order-delay-and-dead-time-TF-model-ID-CUTEr-tp4033749p4033859.html</a> 
<br/>> Sent from the Scilab users - Mailing Lists Archives mailing list archive at Nabble.com. 
<br/>> _______________________________________________ 
<br/>> users mailing list 
<br/>> [hidden email] 
<br/>> <a href="http://lists.scilab.org/mailman/listinfo/users" target="_top" rel="nofollow" link="external">http://lists.scilab.org/mailman/listinfo/users</a> 
<br/>> 
<br/>> 
</div>I don't have time to work up an example of this, but -- have you looked 
<br/>at the help page for datafit?  It looks like it'll do the job (I know 
<br/>how to do this with optim, but I suspect that I should have been using 
<br/>datafit for a lot of that stuff). 
<br/><br/>You may want to make sure you know what you're optimizing _for_ -- I 
<br/>assume that ym(0) = 0, and that amp, Kpm, bmp and Tdm are your free 
<br/>parameters. 
<br/><br/>If so, you may want to revisit your problem -- Kpm and bmp are 
<br/>redundant; if you're trying to optimize on both of them then you may be 
<br/>confusing the optimizer. 
<br/><br/>-- 
<br/><br/>Tim Wescott 
<br/>www.wescottdesign.com 
<br/>Control & Communications systems, circuit & software design. 
<br/>Phone: 503.631.7815 
<br/>Cell:  503.349.8432 
<br/><br/>

        
        
        
<br/><hr align="left" width="300" />
View this message in context: <a href="http://mailinglists.scilab.org/Optimization-First-order-delay-and-dead-time-TF-model-ID-CUTEr-tp4033749p4033862.html">Re: Optimization: First order delay and dead time TF model ID, CUTEr</a><br/>
Sent from the <a href="http://mailinglists.scilab.org/Scilab-users-Mailing-Lists-Archives-f2602246.html">Scilab users - Mailing Lists Archives mailing list archive</a> at Nabble.com.<br/>