系统辨识内容与要求
系统辨识
1. 模型与系统1）模型：把关于实际系统的本质的部分信息简缩成有用的描述形式。
它用来描述系统的运动规律，是系统的一种客观写照或缩影，是分析、预报、控制系统行为的有力工具。
模型是实体的一种简化描述。
模型保持实体的一部分特征，而将其它特征忽略或者变化。
不同的简化方法得到不同的模型。
2）系统：有些书里也称为过程，按某种相互依赖关系联系在一起的客体的集合。
本身的含义是比较广泛的，可以指某个工程系统、某个生物学系统，也可以指某个经济的或社会的系统。
这里所研究的“对象”是抽象的，重要的是其输入、输出关系。
2. 残差和新息1）新息（输出预报误差）：是过程输出预报值与实测值之间的误差。
（P13）过程输出预报值： 输出预报误差： 过程输出量： 2）残差：是滤波估计值和实测值之差。
3. 系统可辨识的条件最小二乘方法满足开环可辨识条件；激励信号是持续激励，阶次至少要(na+nb+1)阶。
可辨识条件：为了辨识动态系统，激励信号u 必须在观测的周期内对系统的动态持续地激励。
满足辨识对激励信号最起码的要求的持续激励信号应具备的条件，称“持续激励条件”。
4. 建立数学模型1）建立方法：①理论分析法：机理法或理论建模，“白箱”问题②测试法：系统辨识，“黑箱”问题③两者结合：“灰箱”理论问题2）基本原则：①目的性-明确建模的目的，如控制、预测等。
因为不同的建模目的牵涉到的建模方法可能不同，它也将决定对模型的类型、精度的要求。
②实在性-模型的物理概念要明确。
③可辨识性-模型的结构要合理，输入信号必须是持续激励的；另外数据要充足。
④节省性-待辨识的模型参数个数要尽可能地少。
以最简单的模型表达所描述的对象特征。
5. 辨识：就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。
1）试验设计：包括输入信号（幅度、频带等）、采样时间、辨识时间（数据长度）、开环或闭环辨识、离线或在线辨识（P19）目的：使采集到的数据序列尽可能多地包含过程特性的内在信息。
兰交课件系统辨识 第2章(输入信号的设计与选择)
(2.3.9)
系统辨识模拟方块图如图2.5所示。由于x(t)和 不相关，故 和 不相关，积分器输出 为 。（相关法）
相关法的优缺点：
优点： 不要求系统严格地处于稳定状态 输入的白噪声对系统的正常工作影响不大 对系统模型不要求验前知识 缺点： 噪声的非平稳会影响辨识精度 用白噪声作为输 入 信号时要求较长的观测时 间
( i 6)
i 1 12
（2.2.21）
（2）变换抽样法：设 均匀分布随机变量，则
是2个互相独立的（0，1）
1 2 1 ( 2 ln 1 ) cos 22 1 2 (2 ln 1 ) 2 sin 22
是相互独立、服从N(0,1)分布的随机变量。
交换律
分配律
0
1 1
1
0 1
1
1 0
2.3.2 M序列的产生
设有一无限长的二元序列x1 x2 … xp xp+1 …
x i a1 x i 1 a 2 x i 2 a p x i p
i=p+1,p+2,…
a1，a2，…ap-1取值为0或1；系数ap为1
)
采用极大似然法辨识时，如果辨识方法使得 模型参数的估计值是渐近有效的，最优输入信号 就是使Fisher信息矩阵的逆达到最小的一个标量函 数。这个标量函数可以作为评价模型精度的度量 函数，记作
J (M
1
)
（2.1.1）
T
Mθ是Fisher信息矩阵，且
ln L ln L M E y| (2.1.2)
2.2.2 白噪声序列
系统辨识中的实际问题
第四章 系统辨识中的实际问题§4 —1 辨识的实验设计一、系统辨识的实验信号实验数据是辨识的基础，只有高质量的数据才能得出良好的数学模型，而且实验数据如果不能满足起码的要求，辨识根本得不出解。
系统辨识学科是在数理统计的时间序列分析的基础上发展起来的，两者的区别在于系统辨识的对象存在着人为的激励（控制）作用，而时序分析则没有。
因此，前者能通过施加激励信号u(k)达到获得较好辩识结果的目的（即实验信号的设计），而后者不能。
（一）系统辨识对实验信号的最起码的要求 为了辨识动态系统，激励信号u 必须在观测的周期内对系统的动态持续地激励。
满足辨识对激励信号最起码的要求的持续激励信号应具备的条件称“持续激励条件”，分以下四种情况讨论： 1． 连续的非参数模型辨识（辩识频率特性）如果系统通频带的上下限为 ωmin ≤ ω ≤ ωmax ,要求输入信号的功率密度谱在此范围内不等于零。
)()()}({)}({)(ωωωj U j Y t u F t y F j G ==2． 连续的参数模型辨识 被辩识的连续传函为，共包含(m+n+1)个参数对于u(t)的每一个频率成分ωi 的谐波，对应的频率响应有一个实部R(ωi )和一个虚部Im(ωi )，由此对应两个关系式（方程），能解出两个未知参数。
因此，为辩识(m+n+1)个参数，持续激励信号至少应包含：j ≥( m+n+1 )/2 个不同的频率成分。
3． 离散的脉冲响应 g(τ)的辨识g(τ) ;τ = 0,1,..m ，假设过程稳定，当 τ > m 时 g(τ)= 0 。
由维纳—何甫方程有：R uy (τ )=∑ g(σ)R uu (τ - σ) 式(4-1-1)由上式得出(m+1)个方程的方程组:上式表达成矩阵形式φuy = φuu G 式（4-1-2） 可解出 G = φuu -1 φuy 式（4-1-3）G s b b s b s a s a s m mn n ()=++++++0111R R R m R R R m R R R m R m R m R g g g m uy uy uy uu uu uu uu uu uu uu uu uu ()()()()()()()()()()()()()()()010********⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥=----⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥⋅⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥G = [ g(0),…,g(m) ]T 有解的条件是:如果所有的输出自相关函数式(4-1-4)都存在,且方阵φuu 非奇异, 即det φuu ≠ 0 。
系统辨识的目的、三要素以及应用
系统辨识目的及三要素
1.系统辨识的目的
➢明确模型应用的最终目的是很重要的,因为它将决定如何观测数据、如何选择三要素以及采用什么数据拟合方法等.而最根本的是它将影响辨
识结果.
➢辨识目的主要取决于模型的应用。
2.系统辨识的三要素
➢数据:由观测实体而得。
不唯一,受观测时间、观测目的、观测手段等影响。
➢模型类：规定了模型的形式。
不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响。
➢准则：规定了模型与实体等价的评判标准.不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响.
➢系统辨识的三要素是评判数据拟合方法优劣的必要条件,只有在相同的三要素下，才可区分数据拟合方法的优劣；而在不同的三要素下，这种
结论也会改变。
如图1所示.
图1系统辨识三要素
3.系统辨识的应用
➢验证理论模型;要求：零极点、结构(阶次及时延）、参数都准确；模型类同理论模型。
➢设计常规控制器；要求：动态响应特性、零极点、时延准确；便于分析
的模型类。
➢设计数字控制器;要求:动态响应特性、时延准确;便于计算机运算的模型类.
➢设计仿真/训练系统;要求:动态响应特性准确；便于模拟实现的模型类。
➢预报预测；要求：动态响应特性、时延准确;便于计算机运算的模型类。
➢监视过程参数，实现故障诊断；要求：参数准确；能直观体现被监视过程参数的模型类。
➢系统的定量与定性分析;要求：静态关系准确；模型简单,便于人脑判断。
系统辨识—最小二乘法
最小二乘法参数辨识1 引言系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。
现代控制理论中的一个分支。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。
通常，预先给定一个模型类μ={M}（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J=L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。
系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。
在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。
2 系统辨识的目的在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使用模型的目的是至关重要的。
它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。
通过辨识建立数学模型通常有四个目的。
①估计具有特定物理意义的参数有些表征系统行为的重要参数是难以直接测量的，例如在生理、生态、环境、经济等系统中就常有这种情况。
这就需要通过能观测到的输入输出数据，用辨识的方法去估计那些参数。
②仿真仿真的核心是要建立一个能模仿真实系统行为的模型。
用于系统分析的仿真模型要求能真实反映系统的特性。
用于系统设计的仿真，则强调设计参数能正确地符合它本身的物理意义。
③预测这是辨识的一个重要应用方面，其目的是用迄今为止系统的可测量的输入和输出去预测系统输出的未来的演变。
例如最常见的气象预报，洪水预报，其他如太阳黑子预报，市场价格的预测，河流污染物含量的预测等。
预测模型辨识的等价准则主要是使预测误差平方和最小。
系统辨识步骤及内容
系统辨识步骤及内容系统辨识是研究如何用实验研究分析的办法来建立待求系统数学模型的一门学科。
Zadeh(1962)指出：“系统辨识是在输入和输出数据的基础上，从一类模型中确定一个与所观测系统等价的模型”。
Ljung(1978)也给出如下定义：“系统辨识有三个要素——数据、模型类和准则，即根据某一准则，利用实测数据，在模型类中选取一个拟合得最好的模型”。
实际上，系统的数学模型就是对该系统动态本质的一种数学描述，它向人们提示该实际系统运行中的有关动态信息。
但系统的数学模型总比真实系统要简单些，因此，它仅是真实系统降低了复杂程度但仍保留其主要特征的一种近似数学描述。
建立数学模型通常有两种方法，即机理分析建模和实验分析建模。
机理分析建模就是根据系统内部的物理和化学过程，概括其内部变化规律，导出其反映系统动态行为并表征其输入输出关系的数学方程（即机理模型）。
但有些复杂过程，人们对其复杂机理和内部变化规律尚未完全掌握（如高炉和转炉的冶炼过程等）。
因此，用实验分析方法获得表征过程动态行为的输入输出数据，以建立统计模型，实际上是系统辨识的主要方面，它可适用于任何结构的复杂过程。
系统辨识的主要步骤和内容有以下几个方面。
1、辨识目的根据对系统模型应用场合的不同，对建模要求也有所不同。
例如，对理论模型参数的检验及故障检测和诊断用的模型则要求建得精确些。
而对于过程控制和自适应控制等用的模型的精度则可降低一些，因为这类模型所关心的主要是控制效果的好坏，而不是所估计的模型参数是否收敛到真值。
2、验前知识验前知识是在进行辨识模型之前对系统机理和操作条件、建模目的等了解的统称。
有些场合为了获得足够的验前知识还要对系统进行一些预备性的实验，以便获得一些必要的系统参数，如系统中主要的时间常数和纯滞后时间，是否存在非线性，参数是否随时间变化，允许输入输出幅度和过程中的噪声水平等。
3、实验设计实验设计的主要内容是选择和决定：输入信号的类型、产生方法、引入点、采样周期、在线或离线辨识、信号的滤波等。
系统辨识—最小二乘法_3
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------系统辨识—最小二乘法最小二乘法参数辨识 1 引言系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。
现代控制理论中的一个分支。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。
通常，预先给定一个模型类={M}（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号 u 和等价准则 J=L(y，yM)(一般情况下，J 是误差函数，是过程输出 y 和模型输出 yM 的一个泛函)；然后选择使误差函数J 达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。
系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。
在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。
2 系统辨识的目的在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使1 / 17用模型的目的是至关重要的。
它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。
通过辨识建立数学模型通常有四个目的。
①估计具有特定物理意义的参数有些表征系统行为的重要参数是难以直接测量的，例如在生理、生态、环境、经济等系统中就常有这种情况。
这就需要通过能观测到的输入输出数据，用辨识的方法去估计那些参数。
②仿真仿真的核心是要建立一个能模仿真实系统行为的模型。
用于系统分析的仿真模型要求能真实反映系统的特性。
系统辨识最小二乘法
课 程 设 计 报 告学 院： 自动化学院 专业名称： 自动化 学生姓名： ** 指导教师： *** 时 间：2010年7月课程设计任务书一、设计内容SISO 系统的差分方程为：)()2()1()2()1()(2121k k u b k u b k z a k z a k z υ+-+-=-+-+参数取真值为：[]0.35 0.39 0.715 1.642=T θ，利用MATLAB 的M 语言辨识系统中的未知参数1a 、2a 、1b 、2b 。
二、主要技术要求用参数的真值及差分方程求出)(k z 作为测量值，)(k υ是均值为0，方差为0.1、0.5和0.01的不相关随机序列。
选取一种最小二乘算法利用MATLAB 的M 语言辨识参数。
三、进度要求2周（6月28日-7月11日）完成设计任务，撰写设计报告3000字以上，应包含设计过程、 计算结果、 图表等内容。
具体进度安排：◆ 6月28日，选好题目，查阅系统辨识相关最小二乘法原理的资料。
◆ 6月29日，掌握最小二乘原理，用MATLAB 编程实现最小二乘一次完成算法。
◆ 6月30日，掌握以最小二乘算法为基础的广义最小二乘递推算法。
◆ 7月1日，用MATLAB 编程实现广义最小二乘递推算法。
◆ 7月2日，针对题目要求进行参数辨识，并记录观察相关数据。
◆ 7月3日-7月5日，对参数辨识结果进行分析，找出存在的问题，提出改进方案，验证改进优化结果。
◆ 7月6日-7月7日，撰写课程设计报告。
◆ 7月8日，对课程设计报告进行校对。
◆ 7月9日，打印出报告上交。
学 生王景 指导教师 邢小军1. 设计内容设SISO 系统的差分方程为：)()2()1()2()1()(2121k k u b k u b k z a k z a k z υ+-+-=-+-+ 式（1-1）参数取真值为：[]0.35 0.39 0.715 1.642=Tθ，利用MATLAB 的M 语言辨识系统中的未知参数1a 、2a 、1b 、2b 。
系统辨识基础教学大纲
主要内容： 1. 阶跃响应法 2. 脉冲响应法 3. 频率响应法 4. 相关分析法
基本要求： 掌握阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法 了解相关分析法基本原理
学时分配： 8 学时 第三章 最小二乘法
主要内容： 1. 最小二乘法问题的解 2. 最小二乘法问题的递推算法 3. 偏差补偿最小二乘法 4. 增广最小二乘法
基本要求： 掌握最小二乘法的基本概念、最小二乘法问题的解 掌握最小二乘法问题的递推算法 掌握偏差补偿最小二乘法 了解增广最小二乘法的基本原理
了解最小二乘法问题的统计性质 学时分配：8 学时
数辨识程序 六、教学参考书 1．方崇智主编，《过程辨识》（第一版），清华大学出版社，1998 年 2．刘 豹主编，《系统辨识》（第二版），机械工业出版社，1996 年 3．王秀峰主编，《系统建模与辨识》（第一版），电子工业出版社，2004 年
《系统辨识基础》教学大纲
课程名称：系统辨识基础（Basic of System Discrimination） 课程编码：152050 学 分：2 分 总 学 时：32 学时，理论学时：22 学时；上机学时：10 学时 适用专业：自动化专业 先修课程：自动控制理论、现代控制理论 一、课程的性质、目的与任务
第四章 梯度校正参数辨识方法 主要内容：
1. 确定性问题的梯度校正参数辨识方法 2. 随机问题的梯度校正参数辨识方法 基本要求： 掌握确定性问题的梯度校正参数辨识方法 了解随机问题的梯度校正参数辨识方法的基本原理 学时分配：4 学时 三、上机内容与学时分配 上机内容： 给定一个模拟或数字对象，编写计算机程序对其参数进行辨识 学时分配：10 学时 四、大纲说明 1． 本课程是自动化专业的一门专业选修课程。 2． 本课程的先修课程为自动控制理论、现代控制理论。 3． 本课程安排上机大作业，要求学生结合课程学习，编写调试数字、模拟对象的参
系统辨识与自适应控制
系统辨识与自适应控制一、笔试部分(占课程成绩的80%)考试形式：笔试开卷答卷要求：笔答，可以参阅书籍，要求简明扼要，不得大段抄教材，不得相互抄袭试题：1.简要描述系统识别的基本概念（概念、定义和主要步骤）（10分）2简述相关辨识的基本原理和基于二进制伪随机序列的相关辩识方法（原理、框图和功能）。
（10分）3简述离散线性动态（si/so）过程参数估计最小二乘方法（ｌｓ法）的主要内容和优缺点。
带遗忘因子的递推最小二乘估计（RLS法）的计算步骤和主要递推公式的物理意义（10点）4简述什么是时间序列？时间序列建模如何消除恒定趋势、线性趋势和季节性影响？（10分）5何谓闭环系统的可辨识性问题，它有那些主要结论？（10分）6什么是时间离散动态分数延迟过程？“分数延迟”对过程模型的零点和极点有影响什么影响？（10分）7.简要描述什么是自适应控制，什么是模型参考自适应控制（MRAC）？，给出一个例子来说明MRAC的设计方法（10分）。
8请设计以下流程（yr=0）y(k)-1.6y(k-1)+0.8y(k-2)=u(k-2)-0.5u(k-3)+?(k)+1.5?(k-1)+0.9?(k-2)的最小方差控制器（mvc）和广义最小方差控制器（gmvc）,并分析他们主要表现在：。
（10分）二、上机报告ｒｌｓ仿真（占课程成绩的20%）交卷时间：6月9日下午试题的标准答案1简述系统辨识的基本概念（概念、定义和主要步骤）（10分）系统辨识是研究如何利用未知系统的测试或运行数据（输入/输出数据）建立系统数学模型的科学。
它是现代控制理论的一个分支。
该数学模型是近似的、非唯一的。
根据辨识目的的不同，系统辨识的结果也可以有不同的答案。
（3分）2定义：根据数学等价性的观点，定义为“系统辨识是根据输入/输出数据从一类模型中确定与被测系统等价的模型”。
根据近似的观点，它被定义为“系统辨识有三个要素——数据、模型类和准则。
系统辨识是根据一个准则选择一个最适合模型类中数据的模型”。
系统辨识的基本概念课件
实际应用与改进
将建立的模型应用于实际问题中，并根据实际应用的效果和反馈，对模型进行必要的调整和优化。模型的优化可以通过改进模型结构、调整参数或采用更先进的算法来实现。
系统辨识的挑战与解决方案
05
数据噪声和异常值是系统辨识中的常见问题，对辨识精度和稳定性产生影响。
数据噪声是由于测量设备、环境等因素引起的数据随机误差。为了减小噪声对辨识结果的影响，可以采用滤波器对数据进行预处理，如低通滤波器去除高频噪声。对于异常值，可以采用统计学方法进行检测和剔除，如基于距离的异常值检测算法。
通过系统辨识，确定控制系统的参数，提高控制效果。
控制系统设计
故障诊断
信号处理
通过系统辨识，确定设备的故障模式和参数变化，实现故障预警和诊断。
在信号处理中，系统辨识用于确定信号的传输特性，如滤波器设计等。
03
02
01
通过系统辨识，可以优化系统的性能参数，提高系统的稳定性和动态响应能力。
提高系统性能
通过系统辨识，可以预测系统的寿命和故障模式，提前进行维护和修复，降低维护成本。
系统辨识的基本概念课件
系统辨识简介系统辨识的基本原理系统辨识的方法与技术系统辨识的步骤与流程系统辨识的挑战与解决方案系统辨识的案例分析
系统辨识简介
01
系统辨识是根据系统的输入和输出数据来估计系统动态行为的过程。
定义
通过分析系统的输入和输出数据，建立系统的数学模型，用于描述系统的动态行为。
概念
详细描述
多变量系统的辨识需要同时估计多个参数，并且需要考虑变量之间的耦合关系。可以采用基于状态空间模型的辨识方法，通过建立状态方程和观测方程来描述系统动态，并采用优化算法对参数进行估计。此外，基于独立分量分析的方法也可以用于多变量系统的辨识，通过分离出各个独立分量来降低系统维度，简化辨识问题。
《系统辨识》实验III： 传递函数频域辨识及M序列生成指南
<系统辨识>实验III: 传递函数频域辨识及M序列生成指南
学号：姓名：成绩：日期：
实验要求: 采用频域特性拟合的Levy方法，按要求完成传递函数的辨识。
描述实验验证的数据准备、基本过程和实验结果。
1．自己设定一个稳定系统，采用周期测试信号，测定系统的频率响应。
2．对题1中的系统，采用非周期测试信号确定系统的频率响应，并与题1的结果对比。
3．基于题1或题2 产生的频率响应数据，采用课堂讲授的频域特性拟合方法，辨识传递函数的参数。
将辨识结果与Matlab工具库中的等价的功能函数invfreqs产生的结果做对比。
实验二: 根据最大长度现行反馈寄存器M序列生成机制，编写M序列生成的生成程序。
1．自己设定移位寄存器的级数和初值，产生响应的M序列。
2．绘制题1产生的M序列的自相关函数和功率谱密度图形。
“1+4”模式安全风险辨识评估实施要求
“1+4”模式安全风险辨识评估实施要求（一）年度专项辨识评估1.辨识评估时间：每年年底布置下一年度平安生产工作任务前；2.辨识评估人员：矿长以及各分管矿领导和相关业务科室、区队；3.年度辨识评估的重点：瓦斯、水、火、粉尘、顶板及提升运输系统等简单导致群死群伤事故的危急因素；4.年度平安风险辨识工作由矿长组织，分管矿领导参加，安检科牵头负责，各系统科室分系统辨识评估，建立本系统平安风险清单和可能引发重特大事故的重大平安风险清单，并制定相应的管控措施，最终汇总在安检科，由安检科负责编制矿井年度平安风险辨识评估报告，形成矿井总的平安风险清单和可能引发重特大事故的重大平安风险清单及相应的管控措施；5.各系统科室依据年度平安风险辨识评估结果确定本系统下一年度平安生产工作重点，并指导和完善本系统下一年度生产方案、灾难预防和处理方案、应急救援预案。
（二）专项辨识评估专项辨识评估分四种状况，只要存在以下四种状况中的一种就必需开展1次专项平安风险辨识评估。
1.新水平、新采区、新工作面设计前的平安风险辨识评估。
（1）辨识评估时间：新水平、新采区、新工作面设计前；（2）辨识评估人员：总工程师、有关业务科室；（3）辨识评估的重点：地质条件和重大灾难因素等方面存在的平安风险；（4）此种状况下的专项平安风险辨识工作由总工程师组织，生产技术科牵头，其他系统科室协作，分系统开展辨识评估，并将新辨识出的重大平安风险和相应的管控措施分系统补充完善在矿井总的重大平安风险清单及相应的管控措施中，最终由生产技术科负责编制专项平安风险辨识评估报告；（5）各系统科室依据设计前的专项辨识评估结果完善设计方案，指导生产工艺选择、生产系统布置、设备选型、劳动组织确定等，并存档管理。
2.生产系统、生产工艺、主要设施设备、重大灾难因素等发生重大变化时的平安风险辨识评估。
（1）辨识评估时间：生产系统、生产工艺、主要设施设备、重大灾难因素等发生重大变化时；（2）辨识评估人员：分管矿领导、有关业务科室；其中，生产系统、生产工艺和顶板类重大灾难因素发生重大变化时的专项平安风险辨识评估由生产副矿长分管负责，主要设施设备和机电运输类重大灾难因素发生重大变化时的专项平安风险辨识评估由机电副矿长分管负责，一通三防、地质灾难防治与测量类重大灾难因素发生重大变化时的专项平安风险辨识评估由总工程师分管负责。
系统原理的基本要求主要包括
系统原理的基本要求主要包括
系统原理是计算机科学中的重要基础知识，它涉及到计算机系统的设计、组织和运行原理。
在学习系统原理时，有一些基本要求是必须要满足的，这些要求包括以下几个方面：
1. 对计算机硬件的深入了解
系统原理要求深入了解计算机硬件的组成和工作原理。
这包括了对计算机的整体结构、各个硬件组件的功能、工作原理以及它们之间的通信方式等方面的了解。
只有对计算机硬件有深入的认识，才能更好地理解计算机系统的工作原理。
2. 熟悉操作系统的设计与实现
系统原理还要求对操作系统的设计与实现有一定的了解。
操作系统是计算机系统中的核心软件，它管理着计算机的资源并提供给用户一个友好的界面。
了解操作系统的设计原理和实现机制，能够帮助我们更好地理解计算机系统的运行方式。
3. 掌握计算机网络的基本知识
系统原理还涉及到计算机网络的基本知识。
计算机网络是连接计算机和设备之间的通信系统，了解计算机网络的基本原理和协议可以帮助我们更好地理解计算机系统是如何进行通信和协作的。
4. 熟悉数据结构和算法
数据结构和算法是计算机科学中的基础知识，也是系统原理的重要内容。
掌握好数据结构和算法，能够帮助我们更好地设计和优化计算机系统，提高系统的性能和可靠性。
系统原理的基本要求主要包括对计算机硬件、操作系统、计算机网络和数据结构算法等方面的深入了解和掌握。
只有将这些基础知识融会贯通，才能更好地理解和应用系统原理。
系统建模与辨识课程设计
系统建模与辨识课程设计背景系统建模与辨识是控制科学与工程的基础课程，是掌握与研究现代控制理论和方法的重要课程之一。
在掌握该课程知识后，能够对系统的动态特性进行辨识和建模，为实际工程问题的分析与解决提供有力的方法与工具。
因此，系统建模与辨识课程的设计与实施至关重要。
目的本课程设计的主要目的是通过实际项目探究系统建模与辨识方法及其应用。
通过课程学习和实践，帮助学生掌握系统建模与辨识的基本方法和技巧，并能够应用到实际项目中。
内容与要求本课程设计主要包含以下内容：1.选题与任务分析：选取一具体工程项目，根据系统辨识与建模的原理，分析项目的特点和需要解决的问题，制定研究目标和方案。
2.数据采集与处理：通过实际数据的测量和采集，对系统进行建模和辨识，包括信号预处理、去噪、滤波、降采样等。
3.系统建模与辨识：基于数据分析和现代控制理论，进行系统辨识和建模，包括确定系统结构、建立数学模型等。
4.验证与仿真：利用建立的数学模型进行仿真和验证，分析系统的动态特性和控制方法。
5.结果分析与总结：对实验结果进行分析和总结，评价研究成果，总结经验和教训，提出改进建议。
要求：•学生能够独立完成项目选题、任务分析、数据采集、系统建模、仿真和结果分析等环节。
•学生应通过设计报告、课堂答辩等方式向老师和同学展示课程设计成果。
•课程设计过程中需注意数据处理的规范性和数学模型的正确性，实验要求严格按照科学规范进行。
•课程设计结果要求清晰、具有可读性，能够用于实际工程问题的分析和解决。
教学方法1.项目导向：以实际工程项目为背景，引导学生将课堂所学应用到实践中，培养学生实际动手能力和解决实际问题的能力。
2.教师讲授：通过对相关章节内容的讲解，帮助学生掌握课程知识，对实验过程进行指导。
3.自学与探究：鼓励学生自学和探究相关知识，自行寻找解决问题的方法和途径。
4.实验室操作：在需要进行实验操作的环节，提供实验室进行相关操作和实验过程的记录。
频域滤波器设计与控制系统辨识
频域滤波器设计与控制系统辨识频域滤波器设计是信号处理中的重要内容，它可以对信号进行去噪、增强、分析等操作。
在控制系统中，频域滤波器的设计与控制系统辨识有着密切的联系。
本文将从频域滤波器的设计和控制系统辨识的角度，介绍相关的理论和方法。
一、频域滤波器的设计频域滤波器是一种能够实现信号频谱的选择性放大或抑制的系统。
常见的频域滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。
设计一个合适的频域滤波器，需要考虑以下几个方面的内容：1.频率特性要求：根据实际应用需求确定信号的频率范围，以及对不同频率成分的处理要求。
2.滤波器类型：根据频率特性要求选择合适的滤波器类型。
低通滤波器通常用于滤除高频噪声或保留低频信号，而高通滤波器则相反。
带通滤波器和带阻滤波器适用于需要保留某一频率范围内信号或抑制某一频率范围内信号的情况。
3.滤波器参数设计：包括截止频率、通带增益、阻带衰减等参数的确定。
这些参数的选择与具体应用密切相关，可通过经验或者系统辨识等方法确定。
4.滤波器设计方法：常见的设计方法有时域方法和频域方法。
时域方法包括窗函数法、脉冲响应法等，而频域方法则采用傅里叶变换或者Z变换等技术。
二、控制系统辨识控制系统辨识是指通过实验方法，从被控对象的输入输出数据中识别出对象的数学模型。
它是控制系统设计和优化的关键步骤，也是频域滤波器设计与控制系统辨识密切相关的一部分。
控制系统辨识的一般步骤如下：1.实验数据采集：通过实际的控制系统或者仿真平台进行实验，获取被控对象的输入输出数据。
2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、去噪、降采样等预处理，以消除噪声和提高数据质量。
3.模型结构选择：根据具体的控制问题和已知信息，选择适合的数学模型结构。
常见的模型结构包括ARX模型、ARMA模型、AR模型等。
4.参数辨识：利用选定的模型结构和预处理后的数据，通过参数辨识算法估计模型的参数。
常用的辨识算法有最小二乘法、广义最小二乘法等。
《辨析系统的基本特征导学案-2023-2024学年高中通用技术苏教版2019》
《辨析系统的基本特征》导学案第一课时一、学习目标：1. 了解系统概念及其特征；2. 掌握系统的基本特征；3. 能够辨析系统的基本特征。
二、知识导入：系统是一个包含有关联元素的整体，这些元素相互作用形成一个整体，具有自己的特性，并对外部环境产生反应。
系统的基本特征包括有目标性、整体性、开放性、自组织性、适应性和目的性。
接下来我们将详细学习系统的基本特征。
三、学习内容：1. 目标性：系统具有明确的目标或目的，其内部各元素之间存在相互作用，以实现这一目标或目的。
2. 整体性：系统是由多个相互关联的部分组成的整体，这些部分之间相互依存，缺一不可。
3. 开放性：系统与外部环境有相互作用，能够接收外部信息和能量，同时也能向外部输出信息和能量。
4. 自组织性：系统具有自我调节和自我维持的能力，能够在外部环境改变时进行自我适应，保持相对稳定的状态。
5. 适应性：系统能够根据外部环境的变化作出相应的调整，以保持其正常运行。
6. 目的性：系统的运行是为了实现其内部的目标或目的，每个部分都在为整体的目标做贡献。
四、学习方法：1. 讲解：通过老师的讲解，学生可以初步了解系统的基本特征；2. 实例分析：通过实际案例分析，帮助学生更好地理解系统的特征；3. 组织讨论：组织学生进行讨论，让他们自主发现系统的基本特征；4. 课外拓展：鼓励学生通过查阅相关资料、阅读相关文章等方式来加深对系统的理解。
五、学习评价：1. 课堂练习：为了检验学生对系统基本特征的掌握程度，可以进行一些课堂小测验；2. 作业布置：布置相关作业，让学生通过实际操作来巩固所学知识；3. 互动评价：通过讨论、互动等形式，评价学生对系统基本特征的理解情况。
六、学习总结：通过本节课程的学习，我们了解了系统的基本特征，包括目标性、整体性、开放性、自组织性、适应性和目的性。
通过学习，我们可以更好地理解系统的运行机制，为今后的学习打下基础。
以上就是本节课的学习内容，希望大家能够认真学习，掌握好系统的基本特征，为未来的学习奠定基础。
系统辨识实验内容与要求
系统辨识实验内容与要求实验题目：三温区空间晶体生长炉温度系统建模实验对象：三温区空间晶体生长炉单晶体是现代电子设备制造技术的一个必不可少的部分，它应用广泛，如二极管、三极管等半导体器件都需要用到单晶体。
组分均匀（compositional uniformity）、结晶完整（crystallographic perfection）的高质量晶体材料是保证电子设备性能重要因素。
目前，单晶体制备主要靠晶体生长技术完成。
其主要过程是：首先在坩埚等加热器皿中对籽晶进行加热，使其由固相转变为液相或气相，再降低器皿中温度，使液相或气相的籽晶材料冷却结晶，就可得到最终的单晶体。
这个过程中，为保证晶体的组分均匀和结晶完整，必须使晶体内部各晶格的受力均匀。
因此，为减小重力对晶体生长的影响，研究者提出在空间微重力环境下进行晶体生长的方案。
我们研究的空间晶体生长炉就是该方案中的晶体加热设备。
我们研究的空间晶体生长炉采用熔体Bridgman生长方式，其结构如图1所示。
炉身由三部分构成：外筒、炉管以及炉管外部的隔热层。
炉管由多个加热单元组成，每个加热单元组成一个温区。
加热单元由导热性能良好的陶瓷材料制成，两个加热单元之间有隔热单元隔开。
加热单元的外测均匀缠绕加热电阻丝，内侧中间部位安装有测温热电偶。
炉管外部的隔热层由防辐射绝热材料制成。
微重力环境下，晶体内部各晶格之间的热应力是影响晶体生长质量的关键因素，而热应力是由炉内温场决定的。
因此，必须对晶体炉内各温区的温度进行控制，以构造一个具有一定的梯度的、满足晶体生长需要的温场。
工作时，将装有籽晶的安瓿管按一定的速度插入晶体炉炉膛内，通过控制流过各温区加热电阻丝的电流控制炉内温场，通过热电偶在线获取各温区的实时温度值，进行闭环控制，。
其中，流过电阻丝的电流通过PWM（脉宽调制）方式进行控制。
另外，由于晶体炉工作温度的变化范围比较大，传感器热电偶难以在全量程范围内保持很高的线性度，因此，使用的热电偶的电压读数与实际温度值间需要进行查表变换。
研究生课程教学大纲
《系统建模与辨识》课程教学大纲课程中文名称：系统建模与辨识课程英文名称：System Modeling and Identification适用专业：控制工程总学时：36 （讲课：26 ，实验：10 ）学分：2大纲撰写人：大纲审核人：编写日期：2014年5月一、课程性质及教学目的：本课程是控制工程专业研究生的学科基础课。
通过该课程的学习，学生将系统地掌握系统模型的概念、建立系统模型的基本方法，辨识的基本概念、基本理论、基本方法和应用，了解现代控制理论的重要组成部分及体系。
学生在对经典辨识了解的同时，重点掌握现代系统辨识方法，以介绍最小二乘类方法为主，简单介绍极大似然估计及预报误差法。
对参数估计、阶次判断、时域辨识、频域辨识、随机系统辨识等理论及应用有一个全面和系统地了解，对多变量系统和闭环系统的辨识有一定的了解。
了解控制与观测和辨识之间的对偶关系及设计方法，学习相应的计算机仿真方法及实验的基本技能。
二、对选课学生的要求：预修课程：自动控制原理、线性系统理论、概率统计与随机过程三、课程教学内容和要求本课程将讲授系统模型和辨识的基本概念、基本理论、基本方法和应用。
在对古典辨识进行讲授的同时，重点讲解现代系统辨识方法。
对参数估计、阶次判断、时域辨识、频域辨识等理论及应用将进行较全面和系统地讲解，对多变量系统和闭环系统的辨识进行简单介绍。
第一章绪论本章主要阐述本课程在现代控制理论中的地位和作用，该课程在实际中所能解决那些问题，开设本课程的目的、讲授要点已基本课程内容的安排。
第二章系统辨识的基本概念本章对系统辨识的原理、内容步骤、辨识方法进行阐述，了解系统辨识的基本原理。
第1节系统辨识定义和基本原理第2节系统辨识的基本步骤第3节辨识的基本方法第三章系统数学模型与随机信号的描述与分析主要介绍描述系统的数学模型形式，随机信号白噪声和M序列伪随机码的性质与产生方法。
第1节数学模型的形式第2节随机白噪声第3节M序列伪随机信号第四章经典辨识方法本章对经典辨识方法进行简单介绍，主要是脉冲响应法、相关函数法。
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系统辨识实验内容与要求
实验题目：三温区空间晶体生长炉温度系统建模
实验对象：三温区空间晶体生长炉
单晶体是现代电子设备制造技术的一个必不可少的部分，它应用广泛，如二极管、三极管等半导体器件都需要用到单晶体。
组分均匀（compositional uniformity）、结晶完整（crystallographic perfection）的高质量晶体材料是保证电子设备性能重要因素。
目前，单晶体制备主要靠晶体生长技术完成。
其主要过程是：首先在坩埚等加热器皿中对籽晶进行加热，使其由固相转变为液相或气相，再降低器皿中温度，使液相或气相的籽晶材料冷却结晶，就可得到最终的单晶体。
这个过程中，为保证晶体的组分均匀和结晶完整，必须使晶体内部各晶格的受力均匀。
因此，为减小重力对晶体生长的影响，研究者提出在空间微重力环境下进行晶体生长的方案。
我们研究的空间晶体生长炉就是该方案中的晶体加热设备。
我们研究的空间晶体生长炉采用熔体Bridgman生长方式，其结构如图1所示。
炉身由三部分构成：外筒、炉管以及炉管外部的隔热层。
炉管由多个加热单元组成，每个加热单元组成一个温区。
加热单元由导热性能良好的陶瓷材料制成，两个加热单元之间有隔热单元隔开。
加热单元的外测均匀缠绕加热电阻丝，内侧中间部位安装有测温热电偶。
炉管外部的隔热层由防辐射绝热材料制成。
微重力环境下，晶体内部各晶格之间的热应力是影响晶体生长质量的关键因素，而热应力是由炉内温场决定的。
因此，必须对晶体炉内各温区的温度进行控制，以构造一个具有一定的梯度的、满足晶体生长需要的温场。
工作时，将装有籽晶的安瓿管按一定的速度插入晶体炉炉膛内，通过控制流过各温区加热电阻丝的电流控制炉内温场，通过热电偶在线获取各温区的实时温度值，进行闭环控制，。
其中，流过电阻丝的电流通过PWM（脉宽调制）方式进行控制。
另外，由于晶体炉工作温度的变化范围比较大，传感器热电偶难以在全量程范围内保持很高的线性度，因此，使用的热电偶的电压读数与实际温度值间需要进行查表变换。
本实验内容是运用系统辨识的方法建立晶体炉中某个温区的动力学模型，辨识数据已给出，见SI_Data.xls文件。
热电耦
图1三温区空间晶体生长炉的结构图
实验步骤：
a) 试验设计
输入信号采用方波信号对系统进行激励，如下图所示：
脉宽（%
首先选择系统的工作点，然后控制系统的输入使系统到达工作点并处于稳态，记录此时的输入脉宽为N%，然后按上图所示的脉宽变化方法来激励系统，每次都要等系统过渡过程结束进入稳态后再改变脉宽。
b) 数据预处理（实测原始数据见文件SI_Data.xls ，第一列为系统的输出值，单位毫伏（MV ），第二
列为系统的输入值，单位百分比（%），采样周期为1秒）
通常，通过辨识实验收集的数据是不能直接用于辨识算法中的，这些数据中可能存在以下几种缺陷：
● 噪声
● 野点
需要进行的数据预处理方法：
● 野点剔除
● 数据归一化
● 低通滤波
c)模型阶次/结构选择：参数模型以及非参数模型，阶次以及纯时延的选择
d)参数估计：最好不要用matlab提供的函数,自己根据教材中相应算法的描述来写辨识代码，但可
以用Matlab提供的函数来粗略估计系统的参数
e)模型校验
在校验过程中，最好使用在模型估计中没有用到的数据序列
实验内容：
要求使用的辨识算法：
●批量最小二乘估计算法
●递推最小二乘估计算法
●渐消记忆递推最小二乘估计算法
●增广最小二乘法
●渐消记忆递推增广最小二乘估计算法
●广义最小二乘法（选做）
●相关辨识法(选做)
报告要求：
1.选择的系统模型类
2.辨识的原理，方法和公式
3.辨识的源程序
4.辨识结果
5.辨识结果和实际系统输出的偏差曲线
6.详细分析和比较所获得的参数辨识结果，说明所用参数辨识方法的优缺点。