Matlab_系统辨识_应用例子
基于MATLAB系统辨识工具的系统辨识
图 １数 据 加 载 界 面
式中， 分 别为系统 的输 入 、 输 出 和系统 随机扰 动 ， 根 据系统 参数 和控 制量取值 的不同 ，可将模 型分 为 自回归模 型 （ Ａ Ｒ模 型） 、 滑动平均模 型 （ Ｍ Ａ模 型 ） 、 自回归滑动平 均模型 （ Ａ Ｒ Ｍ Ａ模 型） 、 带控制量 的 自回归模型 （ Ｃ Ａ Ｒ模型也称 Ａ Ｒ Ｘ模型 ） 、 带控制 量的 自回归滑动平均模型（ Ｃ Ａ Ｒ ＭＡ模型或称为 Ａ Ｒ ＭＡ Ｘ模 型） 和 带控 制量 的 自同 归积分 滑动 平均 模 型 （ Ｃ Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型 或称 为
典 型的线性 Ｓ Ｉ Ｓ （ ） 系统 ， 此 系统 包含 １ ０ ０ ０个输入输 ｍ数 据 ， 现在 要 根据 系统 的输 入输出数据找出描述 系统特性的最件模型。
ｊ 毛 曩：
做任何分析 ． 只需要记 录在人 为输 入作 用下的输 ｝ Ｈ 响应 ， 或正常 运 行时的输 入 、 输 记录的数据 ， 就能建立动态 系统 的数学模 型 （ “ 黑箱法 ” ） 。埘于 已知描述 系统 的数学方程形式（ 常微分或差分 方程） 的情况 ， 也可以用此 具计算数学方程 的各项系数 ， ｄ 此确
ＡＲＩ ＭＡＸ ） 。
（ ２ ） 导 人数 据 到 系统 辨识 １ 二 具箱 Ｇ Ｕ Ｉ ： 在 ＧＵ Ｉ 罔形 界 面 中点
终 得 到 最 优模 型 的过 程 ．
２ 墓 子 ＭＡｉ Ｌ ＡＢ 识 工 主 加 热 系 统
！毫； ｌ 、 ｌ ｌ － 一 ： ∞ 一 ： －
组 数据正 是上 面所说 加热 系统 的输 入和输 出数据 ｕ ２为输 入 ，
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法一、引言系统辨识是研究系统动态特性的一个重要方法，它广泛应用于控制系统、信号处理、通信等领域。
利用Matlab进行系统辨识能够实现快速、准确的模型建立和参数估计。
本文将介绍在Matlab环境下常用的系统辨识技术方法及其应用。
二、系统辨识的基本概念系统辨识是通过对系统的输入和输出信号进行观测和分析，以推断系统的结构和参数。
一般来说，系统辨识包括建立数学模型、估计系统参数和进行模型验证三个步骤。
1. 建立数学模型建立数学模型是系统辨识的第一步，它是描述系统行为的数学表达式。
常用的数学模型包括线性模型、非线性模型和时变模型等。
2. 估计系统参数在建立了数学模型之后，需要通过对实验数据的分析，估计出系统的参数。
参数估计可以通过最小二乘法、极大似然估计法等方法实现。
3. 模型验证模型验证是为了确定估计得到的系统模型是否准确。
常用的方法有经验验证、残差分析、模型检验等。
三、常用的系统辨识技术方法1. 线性参数模型线性参数模型是最常用的系统辨识方法之一。
它假设系统具有线性特性，并通过估计线性模型的参数来描述系统。
在Matlab中，可以使用函数"arx"进行线性参数模型的辨识。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，它通过人工神经元的连接权值来描述系统行为。
在Matlab中，可以使用"nlarx"函数进行神经网络模型的辨识。
3. 系统辨识工具箱Matlab提供了丰富的系统辨识工具箱，包括System Identification Toolbox和Neural Network Toolbox等。
这些工具箱提供了各种方法和函数，方便用户进行系统辨识分析。
四、利用Matlab进行系统辨识的应用案例1. 系统辨识在控制系统中的应用系统辨识在控制系统中具有广泛的应用，如无人机控制、机器人控制等。
通过对系统进行辨识，可以建立准确的数学模型，并用于控制器设计和系统优化。
利用Matlab进行系统辨识的技术方法
利用Matlab进行系统辨识的技术方法在Matlab中进行系统辨识的技术方法主要有参数估计法和非参数估计法两种。
1.参数估计法：参数估计法是通过拟合已知输入和输出数据的数学模型来估计系统的参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法（OLS）、最小二乘法（LSE）、最小二乘法（MLE）和极大似然估计法（MLE）等。
a) 最小二乘法（OLS）：OLS方法通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqcurvefit函数来实现最小二乘法的系统辨识。
b) 最小二乘法（LSE）：LSE方法是通过最小化实际输出与模型预测输出之间的误差平方和来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用lsqnonlin函数来实现最小二乘法的系统辨识。
c) 最小二乘法（MLE）：MLE方法是通过最大化似然函数来估计系统参数。
在Matlab中，可以使用mle函数来实现最大似然估计法的系统辨识。
2.非参数估计法：非参数估计法不需要事先指定系统的数学模型，而是直接根据输入和输出数据的统计特性进行系统辨识。
常用的非参数估计方法包括频域方法、时域方法和时频域方法等。
a) 频域方法：频域方法通过对输入和输出数据进行频谱分析来估计系统的频率响应。
常用的频域方法包括傅里叶变换、功率谱密度估计和频率响应函数估计等。
在Matlab中，可以使用fft函数和pwelch函数来实现频域方法的系统辨识。
b) 时域方法：时域方法通过对输入和输出数据进行时间序列分析来估计系统的时域特性。
常用的时域方法包括自相关函数估计和互相关函数估计等。
在Matlab中，可以使用xcorr函数来实现时域方法的系统辨识。
c) 时频域方法：时频域方法结合了频域方法和时域方法的优势，可以同时估计系统的频率响应和时域特性。
常用的时频域方法包括短时傅里叶变换和小波变换等。
在Matlab中，可以使用spectrogram函数和cwt函数来实现时频域方法的系统辨识。
MATLAB在工程设计中的应用与实例
MATLAB在工程设计中的应用与实例概述：MATLAB（矩阵实验室）是一种高级的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于科学、工程和工业。
它的功能强大，可以通过编写算法和脚本来进行数据处理、模拟和分析。
在工程设计中，MATLAB的应用非常广泛，可以帮助工程师解决各种实际问题。
本文将介绍MATLAB在工程设计中的应用，并结合实例进行详细说明。
一、信号处理与滤波器设计在工程设计中，经常需要处理来自传感器或其他设备的信号。
MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以进行信号滤波、频域分析、谱估计等一系列操作。
例如，在音频处理中，我们可以使用MATLAB对音频信号进行去噪、降噪、特征提取等操作，以改善音频质量。
另外，在无线通信中，信号调制、解调和通道估计等操作也需要使用到MATLAB的信号处理工具箱。
二、控制系统设计与仿真控制系统设计是工程设计的重要组成部分，它涉及到自动化、机械、电子等多个领域。
MATLAB提供了专业的控制系统工具箱，可以进行控制系统建模、系统辨识、控制器设计等工作。
例如，在飞行器的姿态控制中，我们可以使用MATLAB进行系统模型的建立，并设计合适的控制器来实现飞行器的稳定飞行。
此外，MATLAB还支持对控制系统进行仿真，可以通过模拟系统动态响应来验证设计的效果。
三、电路与电子设计在电路与电子设计中，MATLAB可以辅助工程师进行电路分析、模拟和优化。
MATLAB提供了电路设计工具箱，包括电路拓扑分析、参数优化、电路模型生成等功能。
例如，在功率电子领域，我们可以使用MATLAB对电子变流器进行建模，并通过优化算法找到最佳的拓扑结构，以提高功率转换效率。
此外，MATLAB还支持混合信号电路设计和可编程逻辑器件（FPGA）设计等领域。
四、结构力学与有限元分析结构力学是工程设计的重要组成部分，它涉及到物体的力学性质和结构响应。
MATLAB提供了结构力学分析工具箱和有限元分析工具箱，可以进行静力学和动力学分析、结构模态分析、应力/应变分布等工作。
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法
使用Matlab技术进行系统辨识的基本方法概述：系统辨识是指通过对已知输入输出数据的分析和处理，推断出系统的动态性质和数学模型的过程。
在科学研究、工程设计和控制应用中，系统辨识扮演着重要的角色。
而Matlab作为一种强大的数值计算和数据分析软件，为系统辨识提供了便利且高效的工具。
本文将介绍使用Matlab进行系统辨识的基本方法，并结合实例进行讲解。
一、数据采集与准备在进行系统辨识之前，首先需要采集到对应的输入输出数据。
一般来说，输入信号是已知的，可以通过外部激励或者系统自身的变动来获取；而输出信号则是根据输入信号通过系统响应得到的。
在采集数据时，需要注意数据的质量和采样频率的选择。
二、数据预处理在进行系统辨识之前，数据通常需要进行一些预处理，以去除噪声、平滑数据和调整时间序列等。
这可以通过Matlab中的数据处理函数和滤波器实现。
例如，可以使用高斯滤波器对数据进行平滑处理，或者使用降噪算法去除不必要的噪声。
三、参数估计参数估计是系统辨识的核心步骤之一，它通过对已知数据进行分析和处理，推断出系统的数学模型和参数。
在Matlab中，有多种方法和工具可供选择，如最小二乘法、最大似然法、系统辨识工具箱等。
这些工具可以根据不同的模型和数据类型灵活选择，并提供相应的算法和函数。
四、模型验证与优化根据估计得到的系统模型和参数，可以使用Matlab进行模型验证和优化。
模型验证是指将估计得到的模型与真实系统进行对比，检验其拟合程度和预测能力。
如果模型的拟合程度较差，则需要对参数进行调整和优化，以提高模型的准确性和稳定性。
五、模型预测与应用在系统辨识完成之后，可以使用得到的模型进行系统预测和应用。
通过对未知输入信号进行预测，可以得到相应的输出响应，进而实现对系统动态性质的分析和控制。
Matlab提供了丰富的预测和应用函数，例如时域模拟、频域分析、控制系统设计等，可以满足不同应用场景的需求。
六、案例分析为了更好地理解和掌握使用Matlab进行系统辨识的基本方法，下面通过一个简单的案例进行分析。
系统辨识理论及matlab仿真
系统辨识理论及matlab仿真现今，随着电子技术的发展，在计算机上实现系统辨识问题变得日益重要。
因此，本文将介绍系统辨识理论及matlab仿真。
要完成这一任务，首先必须掌握辨识过程中涉及到的有关知识，然后才能对系统进行辨识，找出系统的主要特征，从而判断系统属于何种类型。
为了使读者易于接受并容易理解这些知识，在这里给出了一个简化的系统辨识方法。
对该方法的应用还需读者结合系统的具体情况和现有的设备仪器等来分析。
这里仅举例说明辨识过程。
1。
为了提高系统辨识的效率，一般采用的是分层次的方法，即：（ 1）层1：列出所要辨识的所有系统元件。
（ 2）层2：给出每个系统元件的状态变量值，其含义就是它的各个可能状态；（ 3）层3：指出系统元件某一状态变量值与其他状态变量值之间的关系式。
如果在层2和层3之间加入一个自学习控制过程，则被辨识系统可以简化为两部分：前面提到的第1和第2部分。
2。
列出全部系统元件的状态变量，这里不难看出每一层次的系统元件都有它们各自的可能状态。
同时也可列出最坏情况下所有元件的状态变量，即：。
由状态变量与可能状态，可以很方便地推导出系统的属性值，进而确定该系统属于何种类型。
下面将分别作以介绍。
3。
系统根据可能状态组成的三角形可以看成三种可能的系统结构：（ 1）原型：简单系统结构，有3个独立元件，一个是原点，另两个是控制点，相当于节点，且在原点处可以设置任意一个输入，也可以设置任意一个输出。
（ 2）星型结构：星型结构可以看成四个独立元件，有一个或多个中心节点，每个节点都可以被设置成输入或输出，且可以沿连线选择任意两个元件做连接，若这样选择，则系统可以看成环状结构。
4。
基于系统结构的辨识方法5。
基于系统状态变量的辨识方法7。
基于状态变量的辨识方法。
把系统的状态空间描述为状态向量空间，把描述系统的状态转移矩阵与其描述的状态向量组成一个多项式，利用矩阵的运算来辨识系统，在大多数情况下都可以得到比较满意的辨识结果。
如何在MATLAB中进行系统辨识
如何在MATLAB中进行系统辨识引言：在系统辨识中，我们通常会使用数据来推导出系统的数学模型，进而对系统进行建模和预测。
MATLAB作为一种强大的数值计算和分析工具，提供了丰富的系统辨识工具包，能够帮助我们实现这一目标。
本文将介绍如何使用MATLAB进行系统辨识，包括数据预处理、模型选择、参数估计等内容。
一、数据预处理系统辨识的第一步是数据预处理，即对采集到的数据进行处理和清洗，以提高后续建模和分析的准确性。
常见的数据预处理技术包括去除异常值、平滑数据、采样率调整等。
在MATLAB中，我们可以使用一系列内置的函数和工具箱来完成这些任务。
例如，使用"findoutliers"函数可以检测并去除异常值，使用"smoothdata"函数可以平滑数据，使用"resample"函数可以进行采样率调整等。
二、模型选择在系统辨识中，我们需要选择适合的数学模型来描述系统的行为。
常用的系统模型包括线性模型、非线性模型、时变模型等。
在MATLAB中，我们可以使用"sysident"工具箱中的函数来进行模型选择。
其中最常用的方法是ARX模型和ARMAX模型。
ARX模型适用于仅包含输入和输出的线性系统辨识，而ARMAX 模型适用于包含自回归项和移动平均项的线性系统辨识。
根据实际情况和需求，选择适合的模型进行建模。
三、参数估计参数估计是系统辨识中的关键步骤，其目的是通过观测数据来估计系统模型中的参数。
在MATLAB中，我们可以使用"arx"和"armax"函数进行参数估计。
这些函数将原始观测数据作为输入，并根据选择的模型类型进行系统参数的估计。
具体的参数估计方法包括最小二乘法、极大似然法、递推最小二乘法等。
根据系统模型和实际需求，选择合适的参数估计方法进行系统参数的估计。
四、模型验证模型验证是系统辨识中的重要环节，其目的是验证建立的系统模型是否能够准确地描述观测数据。
(完整版)系统全参数辨识matlab实现
实用标准文案4. 设某物理量Y 与X 满足关系式Y=aX 2+bX+c ，实验获得一批数据如下表，试辨识模型参数a ，b 和c 。
（50分）报告要求：要有问题描述、参数估计原理、程序流程图、程序清单，最后给出结果及分析。
(1)问题描述：由题意知，这是一个已知模型为Y=aX 2+bX+c ，给出了10组实验输入输出数据，要求对模型参数a ，b ，c 进行辨识。
这里对该模型参数辨识采用递推最小二乘法。
(2)参数估计原理对该模型参数辨识采用递推最小二乘法，即RLS （ recurisive least square ），它是一种能够对模型参数进行在线实时估计的辨识方法。
其基本思想可以概括为：新的估计值)(ˆk θ=旧的估计值)1(ˆ-k θ+修正项 下面将批处理最小二乘法改写为递推形式即递推最小二乘参数估计的计算方法。
批处理最小二乘估计θˆ为Y T TΦΦΦ=-1)(ˆθ，设k 时刻的批处理最小二乘估计为：k T k k T k Y ΦΦΦ=-1)(ˆθ令111)]1()()1([)()(----+-=ΦΦ=k k k P k P T kT k ϕϕ K 时刻的最小二乘估计可以表示为kT k Y k P k Φ=)()(ˆθ=)]()()[(11k y k Y k P k T k ϕ+Φ-- =)]1(ˆ)()()[()1(ˆ--+-k k k y k K kT θϕθ ；式中)()()(k k P k K ϕ=，因为要推导出P(k)和K(k)的递推方程，因此这里介绍一下矩阵求逆引理：设A 、（A+BC ）和（I +B CA 1-）均为非奇异方阵，则111111)()(------+-=+CA B CA I B A A BC A 通过运用矩（3)程序流程图(如右图1所示）递推最小二乘法（RLS）步骤如下：已知：n、b n和d。
aStep 1 ：设置初值)0(ˆθ和P(0)，输入初始数据；Step2 ：采样当前输出y(k)、和输入u(k)Step3 ：利用上面式①②③计算)(k K、)(ˆkθ和)(k P；Step4 ：k→k+1，返回step2，继续循环。
如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模
如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模引言：近年来，随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力寻求更高效、更智能的解决方案。
系统辨识与模型建模作为一种重要方法和工具，被广泛应用于控制系统、信号处理、机器学习等领域。
在这些领域中，MATLAB作为一款功能强大的数值计算软件，为我们提供了丰富的工具和函数，可用于进行系统辨识与模型建模的分析和实现。
本文将详细介绍如何使用MATLAB进行系统辨识与模型建模，并探讨其在实际应用中的意义和局限性。
一、系统辨识的基本原理1.1 系统辨识的概念及意义系统辨识是指通过对已有数据的分析和处理，建立描述该系统行为的数学模型的过程。
在实际应用中，系统辨识可以帮助我们了解系统的结构和特性，预测系统的行为，并为系统控制、优化提供依据。
1.2 系统辨识的方法系统辨识的方法主要包括参数辨识和结构辨识两种。
参数辨识是指通过拟合已知数据，确定数学模型中的参数值的过程。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
结构辨识是指通过选择适当的模型结构和参数化形式，使用已知数据确定模型结构的过程。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型等。
二、MATLAB在系统辨识中的应用2.1 数据准备与预处理在进行系统辨识之前，我们首先需要准备好相关的数据。
数据的质量和数量对系统辨识的结果有着重要的影响，因此在数据准备阶段应尽量确保数据的准确性和完整性。
MATLAB提供了丰富的数据处理和分析函数，可用于数据预处理、数据清洗、数据归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。
2.2 参数辨识的实现参数辨识是系统辨识的重要步骤之一，其主要目标是通过适当的数学模型拟合已知数据，确定模型中的参数值。
在MATLAB中，我们可以使用curve fitting工具箱中的函数，如fit、cftool等，来进行参数辨识的实现。
同时，MATLAB还提供了最小二乘法等常用的参数辨识算法，方便我们根据实际需求进行选择和应用。
使用MATLAB进行系统辨识与参数估计的基本原理
使用MATLAB进行系统辨识与参数估计的基本原理近年来，随着人工智能和机器学习的发展，系统辨识和参数估计变得越来越重要。
在工程和科学领域，系统辨识与参数估计可以帮助我们理解和预测复杂系统的行为，从而为决策和控制提供有力支持。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在系统辨识与参数估计方面提供了丰富的工具和功能。
本文将介绍MATLAB 中进行系统辨识与参数估计的基本原理。
一、系统辨识的概念系统辨识是指通过一系列的实验和数据分析，确定出系统的数学模型或特性。
在实际工程和科学问题中，我们经常遇到许多系统，如电子电路、生化反应、飞行控制系统等。
通过系统辨识，我们可以了解系统的行为规律，预测未来状态，从而进行优化和控制。
在MATLAB中，可以使用系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）进行系统辨识。
该工具箱提供了一系列的函数和算法，可以帮助我们建立和分析系统模型。
例如，使用arx函数可以基于自回归模型建立离散时间系统的模型，使用tfest函数可以进行连续时间系统的模型辨识。
二、参数估计的基本原理参数估计是系统辨识的一个重要部分，它是指通过已知的输入输出数据，估计系统模型中的参数。
在实际应用中，我们通常只能通过实验数据来获得系统的输入输出信息，而无法直接观测到系统内部的参数。
因此，参数估计成为了一种重要的技术，用于从数据中推断出系统的模型参数。
在MATLAB中，参数估计的基本原理是最小二乘估计。
最小二乘估计是指寻找能够最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和的参数值。
在MATLAB中，可以使用lsqcurvefit函数进行最小二乘估计，该函数可以用来拟合非线性模型或者线性模型。
此外，还可以使用最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Estimation）进行参数估计，MATLAB通过提供相应的函数，如mle函数和mlecov 函数，支持最大似然估计的使用。
Matlab中的系统辨识和系统建模技术
Matlab中的系统辨识和系统建模技术随着科技的发展和网络的普及，计算机科学在世界各个领域扮演着越来越重要的角色。
在工程领域，特别是在控制系统设计和信号处理方面，Matlab是一种非常强大而灵活的工具。
Matlab提供了一系列用于系统辨识和系统建模的技术，可以帮助工程师更好地分析和设计控制系统。
本文将探讨Matlab中系统辨识和系统建模的一些关键技术和应用。
系统辨识是从已知输入和输出数据中推断出系统动态特性和参数的过程。
在实际应用中，我们经常需要对系统进行建模和分析，以便设计适当的控制器或进行仿真。
Matlab中提供的系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）可以实现这个目标。
系统辨识工具箱提供了一系列用于建立数学模型和预测系统行为的函数。
用户只需要提供输入和输出数据，系统辨识工具箱就可以根据不同的算法和模型，自动推断出最佳的系统模型。
这些模型可以是连续或离散时间的，并且可以使用不同的参数化形式，如ARX模型、ARMAX模型、Box-Jenkins模型等。
在进行系统辨识之前，我们需要确保输入和输出数据是准确和可靠的。
Matlab中的数据导入和预处理功能可以帮助我们完成这个任务。
数据导入功能可以处理各种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件等。
通过简单的命令，我们可以加载并预览数据，确保数据的正确性。
此外，Matlab还提供了数据滤波和预处理的功能，如去除噪声、平滑曲线、截取有效数据等。
这些功能有助于减小误差，提高系统辨识的精度和可靠性。
一旦数据准备就绪，我们就可以使用系统辨识工具箱中的函数来建立系统模型。
在选择模型结构时，我们需要考虑系统的物理特性和数学适应性。
Matlab提供了多种模型结构选择方法，如最小二乘法、极大似然法、信息准则法等。
这些方法可以自动评估不同模型结构的拟合效果，并给出最佳模型的准则。
此外，Matlab还提供了模型验证和验证的工具，可以通过比较模型预测和实测数据，评估模型的准确性和适应性。
系统辨识与自适应控制matlab仿真_概述说明
系统辨识与自适应控制matlab仿真概述说明1. 引言1.1 概述在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个重要的研究领域。
系统辨识是指通过实验数据来推断和建立数学模型，以揭示被控对象的动态特性和行为规律。
而自适应控制则是基于辨识模型预测，并根据外部环境变化及时调整控制策略，以实现对系统稳定性、鲁棒性和性能的优化。
本文将围绕系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的应用展开讨论。
首先，我们会介绍系统辨识和自适应控制的基本概念以及其在工程领域中的重要性。
然后，我们会详细介绍常用的系统辨识方法和自适应控制算法，并通过具体示例来说明它们的实际应用价值。
最后，我们会重点讲解如何利用Matlab进行仿真实验，并分享一些Matlab编程与仿真技巧。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、系统辨识、自适应控制、Matlab仿真以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍文章的背景和目的，以及整体结构安排。
接下来的三个部分将重点讨论系统辨识和自适应控制两个主题，并具体阐述各自的概念、方法、应用以及仿真结果分析。
最后一部分则是对全文进行总结回顾，并展望未来研究方向和发展趋势。
1.3 目的本文旨在通过对系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的研究与应用进行概述说明，帮助读者深入了解该领域的基本理论和实践技巧。
同时，在介绍相关概念和算法的同时，我们也希望能够启发读者思考并提出对未来研究方向和发展趋势的建议。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解系统辨识与自适应控制在工程领域中的重要性，并学会利用Matlab进行仿真实验，从而加深对这一领域的理解与认知。
2. 系统辨识2.1 系统辨识概念系统辨识是指通过观测系统输入与输出之间的关系，以及对系统内部状态的估计，来建立数学模型以反映实际物理系统行为的过程。
在控制工程领域中，系统辨识是一种常用的方法，用于从已知输入与输出数据中推断出未知系统的特性和参数。
在系统辨识过程中，我们通常假设被研究的系统是线性、时不变且具有固定结构的。
系统辨识的Matlab实现方法(手把手)
最近在做一个项目的方案设计，应各位老总的要求，只有系统框图和器件选型可不行，为了凸显方案设计的高大上，必须上理论分析，炫一下“技术富”，至于具体有多大实际指导意义，那就不得而知了！本人也是网上一顿百度，再加几日探索，现在对用matlab 实现系统辨识有了一些初步的浅薄的经验，在此略做一小节。
必须要指出的是，本文研究对象是经典控制论理最简单最常用的线性时不变的siso 系统，而且是2阶的哦，也就是具有如下形式的传递函数：121)(22++=Ts s T s G ξ 本文要做的就是，对于有这样传递函数的一个系统，要辨识得到其中的未知数T ， ξ!!这可是控制系统设计分析的基础哦，没有系统模型，啥理论、算法都是白扯，在实际工程中非常重要哦！ 经过总结研究，在得到系统阶跃响应实验数据之后（当然如果是其他响应，也有办法可以辨识，在此还是只讨论最简单的阶跃响应实验曲线，谁让你我是菜鸟呢），利用matlab 至少可以有两种方法实现实现（目前我只会两种，呵呵）！一、函数法二、GUI 系统辨识工具箱下面分别作详细介绍！一、 函数法看官别着急，先来做一段分析（请看下面两排红*之间部分），这段分析是网上找来的，看看活跃一下脑细胞吧，如果不研读一下，对于下面matlab 程序，恐怕真的就是一头雾水咯！*******************************************************************************G(s)可以分解为：))((1)(212ωω++=s s T s G其中， [][]11112221--=-+=ξξωξξωTT1ω、2ω都是实数且均大于零。
则有：211ωω=T ，21212ωωωωξ+=传递函数进一步化为：))(()(2121ωωωω++=s s s G 因此，辨识传递函数就转化为求解1ω、2ω。
当输入为单位阶跃函数时，对上式进行拉普拉斯反变换，得系统时域下的单位阶跃响应为：tteet y 212111221)(ωωωωωωωω---+--=即 tteet y 21211122)(1ωωωωωωωω-----=-令1ω=2ωk )1(>k，得tk t ek e k k t y 22111)(1ωω-----=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=---t k t e k e k k 2)1(2111ωω 对上式两边取以e 为底的对数得[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+--=---t k e k t k k t y 2)1(211ln 1ln )(1ln ωω 当∞→t 时，⎥⎦⎤⎢⎣⎡---t k e k 2)1(11ln ω0→，则上式化简为[]t k k t y 21ln )(1ln ω--=-该式的形式满足直线方程b at t y +=)(*其中，)(*t y =[])(1ln t y -，1ln ,2-=-=k kb a ω)1(>k通过最小二乘算法实现直线的拟合，得到a ，b 的值，即可得到1ω、2ω的值，进而可得系统的传递函数。
使用MATLAB进行系统辨识与模型建立的基本原理
使用MATLAB进行系统辨识与模型建立的基本原理引言：在现代科学研究和工程应用中，我们经常面对各种实际系统，例如电子电路、机械结构、控制系统等等。
对这些系统进行辨识并建立合适的数学模型，是分析和设计系统的重要一步。
MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程领域的软件，它提供了强大的工具和函数来支持系统辨识与模型建立。
本文将介绍MATLAB中系统辨识与模型建立的基本原理和方法。
一、系统辨识的基本概念系统辨识是指通过观测系统的输入和输出数据，从中提取有用信息，揭示系统的内部机制和行为规律。
一般而言，系统辨识可以分为两大类方法：确定性方法和统计方法。
确定性方法基于已知的系统模型和输入-输出数据，通过参数估计等技术来求解模型参数；统计方法则不需要已知的系统模型，仅通过统计推断来获得系统的结构和参数。
在MATLAB中，我们可以使用不同的工具箱和函数来实现这两类方法，并可以根据具体应用的要求选择适当的方法。
二、确定性方法的应用1. 基于频域分析的辨识方法基于频域分析的辨识方法通过对系统的输入和输出信号进行频谱分析，来提取系统的频域特性和频率响应。
在MATLAB中，我们可以使用FFT函数对信号进行频谱分析，进而得到系统的幅频特性。
然后，可以通过比较实测数据和理论模型的幅频特性，来进行系统参数的估计和模型的建立。
2. 基于时域分析的辨识方法基于时域分析的辨识方法通过对系统的输入和输出信号进行时域分析，来提取系统的时域特性和响应。
在MATLAB中，我们可以使用不同的函数和工具箱进行时域分析，例如对输入信号进行平均、傅立叶变换等操作，来求解系统的冲击响应或阶跃响应。
然后，可以通过拟合实测数据和理论模型的响应曲线，来获得系统的参数。
三、统计方法的应用1. 参数估计方法参数估计方法是统计辨识方法中常用的一种方法，它基于已知的数学模型，通过最小化误差函数，来寻找最优的模型参数。
在MATLAB中，我们可以使用最小二乘法（lsqcurvefit）等函数进行参数估计。
利用Matlab进行系统辨识与建模
利用Matlab进行系统辨识与建模Matlab是一种功能强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域。
其中，系统辨识与建模是Matlab的一个重要应用领域。
系统辨识与建模是通过收集系统的输入和输出数据，建立系统数学模型的过程，它在工程、自动控制、信号处理等领域有着广泛的应用。
一、系统辨识与建模的基本概念系统辨识与建模的目标是通过已知的输入和输出数据，估计系统的数学模型。
这个数学模型可以是线性的或非线性的，可以是时变的或时不变的，可以是确定性的或随机的。
系统辨识与建模的基本概念包括输入信号、输出信号、系统动力学和参数估计等。
输入信号是系统的激励信号，它是可以控制的，常用的输入信号包括单位阶跃信号、正弦信号、随机信号等。
输出信号是系统的响应信号，它是根据输入信号和系统模型计算得到的。
系统动力学描述了系统的响应规律，它可以通过微分方程、差分方程、状态空间模型等形式来表示。
参数估计是通过利用已知的输入和输出数据，求解系统模型的未知参数的过程。
二、系统辨识与建模的方法系统辨识与建模的方法有很多种，根据实际问题和数据特点可以选择不同的方法。
常用的系统辨识与建模方法包括最小二乘法、频域法、时域法、模态分析法等。
最小二乘法是一种基于误差最小化原则的参数估计方法，它通过最小化实际输出与模型输出之间的误差来确定模型参数。
频域法是将输入输出信号的频谱进行比较，通过频谱分析得到系统的频率特性，进而确定模型参数。
时域法是根据输入输出信号的时域特性，通过差分方程或微分方程求解模型参数。
模态分析法是通过对系统的特征频率和振型进行分析，利用模态参数来建立动力学模型。
三、Matlab在系统辨识与建模中的应用Matlab提供了一系列用于系统辨识与建模的工具和函数，使得系统辨识与建模的过程更加简单和高效。
Matlab中的System Identification Toolbox是一个专门用于系统辨识与建模的工具箱，它提供了多种经典和先进的系统辨识方法，包括最小二乘法、模型结构选择、参数估计等。
系统辨识与自适应控制matlab仿真代码
系统辨识与自适应控制Matlab仿真代码一、引言系统辨识与自适应控制是现代控制理论的重要分支之一，它能够对未知的系统进行建模和控制，具有广泛的应用前景。
Matlab作为一款强大的数学软件，具有丰富的工具箱和仿真功能，可以方便地进行系统辨识和自适应控制的仿真实验。
本文将介绍如何使用Matlab进行系统辨识和自适应控制的仿真实验。
二、系统辨识系统辨识是指根据系统的输入和输出数据，推导出系统的数学模型。
在Matlab中，可以使用System IdentificationToolbox进行系统辨识。
下面以一个简单的例子来说明如何使用System Identification Toolbox进行系统辨识。
例：假设有一个未知的二阶系统，其输入为正弦信号，输出为系统的响应。
采样频率为10 0Hz，采样时间为10秒。
输入信号的频率为2Hz，幅值为1。
1. 生成输入信号在Matlab中，可以使用如下代码生成输入信号：t = 0:0.01:10; % 采样时间u = sin(2*pi*2*t); % 2Hz正弦信号2. 生成输出信号假设系统的传递函数为：G(s) = K / (s^2 + 2ζωs + ω^2)其中K、ζ、ω为未知参数。
可以使用如下代码生成输出信号：K = 1;zeta = 0.2;omega = 2*pi*2;sys = tf(K, [1 2*zeta*omega omega^2]);y = lsim(sys, u, t);3. 进行系统辨识使用System Identification Toolbox进行系统辨识，可以得到系统的传递函数模型：G(s) = 0.9826 / (s^2 + 0.7839s + 12.57)其中，0.9826为K的估计值，0.7839为2ζω的估计值，12.57为ω^2的估计值。
可以看出，估计值与实际值比较接近。
三、自适应控制自适应控制是指根据系统的输入和输出数据，实时调整控制器的参数，以达到控制系统稳定的目的。
系统辨识的Matlab实现方法(手把手)
最近在做一个项目的方案设计，应各位老总的要求，只有系统框图和器件选型可不行，为了凸显方案设计的高大上，必须上理论分析，炫一下“技术富”，至于具体有多大实际指导意义，那就不得而知了！本人也是网上一顿百度，再加几日探索，现在对用matlab 实现系统辨识有了一些初步的浅薄的经验，在此略做一小节。
必须要指出的是，本文研究对象是经典控制论理最简单最常用的线性时不变的siso 系统，而且是2阶的哦，也就是具有如下形式的传递函数：121)(22++=Ts s T s G ξ 本文要做的就是，对于有这样传递函数的一个系统，要辨识得到其中的未知数T ， ξ!!这可是控制系统设计分析的基础哦，没有系统模型，啥理论、算法都是白扯，在实际工程中非常重要哦！ 经过总结研究，在得到系统阶跃响应实验数据之后（当然如果是其他响应，也有办法可以辨识，在此还是只讨论最简单的阶跃响应实验曲线，谁让你我是菜鸟呢），利用matlab 至少可以有两种方法实现实现（目前我只会两种，呵呵）！一、函数法二、GUI 系统辨识工具箱下面分别作详细介绍！一、 函数法看官别着急，先来做一段分析（请看下面两排红*之间部分），这段分析是网上找来的，看看活跃一下脑细胞吧，如果不研读一下，对于下面matlab 程序，恐怕真的就是一头雾水咯！*******************************************************************************G(s)可以分解为：))((1)(212ωω++=s s T s G其中， [][]11112221--=-+=ξξωξξωTT1ω、2ω都是实数且均大于零。
则有：211ωω=T ，21212ωωωωξ+=传递函数进一步化为：))(()(2121ωωωω++=s s s G 因此，辨识传递函数就转化为求解1ω、2ω。
当输入为单位阶跃函数时，对上式进行拉普拉斯反变换，得系统时域下的单位阶跃响应为：tteet y 212111221)(ωωωωωωωω---+--=即 tteet y 21211122)(1ωωωωωωωω-----=-令1ω=2ωk )1(>k，得tk t ek e k k t y 22111)(1ωω-----=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=---t k t e k e k k 2)1(2111ωω 对上式两边取以e 为底的对数得[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+--=---t k e k t k k t y 2)1(211ln 1ln )(1ln ωω 当∞→t 时，⎥⎦⎤⎢⎣⎡---t k e k 2)1(11ln ω0→，则上式化简为[]t k k t y 21ln )(1ln ω--=-该式的形式满足直线方程b at t y +=)(*其中，)(*t y =[])(1ln t y -，1ln ,2-=-=k kb a ω)1(>k通过最小二乘算法实现直线的拟合，得到a ，b 的值，即可得到1ω、2ω的值，进而可得系统的传递函数。
Matlab系统辨识
Matlab系统辨识建⽴系统的数学模型（1）使⽤tf函数建⽴传递函数模型对于下⾯这个传递函数：第⼀种模型建⽴⽅式：num = [12 15]den = [1 16 64 192];G = tf(num, den)其中num为分⼦多项式的系数，den为分母多项式的系数。
第⼆种模型建⽴⽅式：s = tf('s');G = (12*s+15)/(s^3+16*s^2+64*s+192)代码s = tf('s');表⽰⽤s这个变量来代表⼀个拉什算⼦s。
对于⼀个带有时延的传递函数模型，也可以使⽤tf函数来进⾏设置：G = tf(1,[1 1],'inDelay',5)通过设置tf函数的'inDelay'参数为5，建⽴了⼀个带有5秒延时的系统：也同样可以使⽤s = tf('s');的⽅式进⾏建⽴：G = exp(-5*s)/(s+1)另外，有时候分⼦或分母的多项式是多项式相乘的形式，⽐如下⾯的这个传递函数：这时可直接使⽤卷积函数(conv)来简化建⽴过程：num = [1 2 3];den = conv([1 0 3 4],[1 2]);G = tf(num,den)（2）使⽤zpk函数建⽴传递函数模型(零极点模型)对于下⾯这个传递函数：z = [-5 -5];p = [-1 -2 -2-2*i -2+2*i];k = 4;G = zpk(z,p,k)会在matlab中得到这样的传递函数：其中复数零极点会被⾃动乘起来，因为在matlab中⽆法显⽰复数的i或j。
使⽤函数pzmap绘制零极点：pzmap(G)绘制结果如下图所⽰：（3）传递函数模型间的变换已知传递函数获得模型的零极点向量：G = tf([7 2 8],[4 12 4 2]);[z,p,k] = zpkdata(G,'v')使⽤函数zpkdata，传⼊系统的传递函数模型，其中'v'表⽰⽤向量的形式进⾏表⽰。
matlab的n4sid函数
MATLAB的n4sid函数介绍MATLAB是一款常用的科学计算软件，它提供了许多用于数据分析和建模的函数。
其中，n4sid函数是一个用于系统辨识和模型预测的函数。
在本文中，我们将详细介绍n4sid函数的功能、使用方法以及一些相关的概念。
什么是系统辨识在控制系统设计和信号处理中，系统辨识是一个重要的任务。
系统辨识的目标是根据给定的输入和输出数据，从中推断出系统的动态模型。
系统的动态模型能够帮助我们理解系统的行为，并用于预测系统在未来的响应。
在实际应用中，系统辨识广泛应用于控制系统设计、信号处理、机器学习等领域。
n4sid函数的功能和原理n4sid函数是MATLAB中用于系统辨识的一个工具函数。
它基于ARX（自回归移动平均）模型和ARMA（自回归滑动平均）模型，并使用了奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的方法来进行系统辨识和模型预测。
n4sid函数可以从输入和输出数据中自动估计系统的状态空间模型和噪声模型。
在辨识过程中，它会根据给定的输入和输出数据建立一个ARX或ARMA模型，并使用SVD方法进行模型参数的估计和模型预测。
n4sid函数能够估计出一个最佳的状态空间模型，该模型能够最好地拟合给定的数据。
n4sid函数的使用方法使用n4sid函数可以进行系统辨识和模型预测。
下面是n4sid函数的使用步骤：1.准备数据：首先，需要准备输入和输出数据。
输入数据通常是系统的控制信号，输出数据是系统的响应信号。
输入和输出数据可以是时域数据，也可以是频域数据。
2.构建模型：使用n4sid函数可以建立ARX或ARMA模型。
ARX模型是一种将当前时刻的输出与过去时刻的输入和输出相关联的模型；ARMA模型是一种将当前时刻的输出与过去时刻的输入、输出和噪声相关联的模型。
3.辨识系统：将准备好的输入和输出数据传入n4sid函数，该函数会自动辨识系统的状态空间模型和噪声模型。
辨识得到的模型可以用于系统的预测和控制。
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例1、考虑仿真对象)()2(5.0)1()2(7.0)1(5.1)(k v k u k u k z k z k z +-+-=-+-- 其中，)(k v 是服从正态分布的白噪声N )1,0(。
输入信号采用4阶M 序列，幅度为1。
选择如下形式的辨识模型)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+设输入信号的取值是从k =1到k =16的M 序列，则待辨识参数LSθˆ为LS θˆ=(T T -ΦΦΦ1)z 。
其中，被辨识参数LSθˆ、观测矩阵Φ的表达式为: ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=2121ˆb b a a LS θ (3)(4)(16)z z z ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦z (2)(1)(2)(1)(3)(2)(3)(2)(15)(14)(15)(14)z z u u z z u u z z u u --⎡⎤⎢⎥--⎢⎥Φ=⎢⎥⎢⎥--⎣⎦ 程序框图如图1所示。
Matlab 仿真程序如下：%二阶系统的最小二乘一次完成算法辨识程序，文件名：LS.mu=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; %系统辨识的输入信号为一个周期的M序列z=zeros(1,16); %定义输出观测值的长度for k=3:16z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %用理想输出值作为观测值endsubplot(3,1,1) %画三行一列图形窗口中的第一个图形stem(u) %画输入信号u的径线图形subplot(3,1,2) %画三行一列图形窗口中的第二个图形i=1:1:16; %横坐标范围是1到16，步长为1plot(i,z) %图形的横坐标是采样时刻i, 纵坐标是输出观测值z, 图形格式为连续曲线subplot(3,1,3) %画三行一列图形窗口中的第三个图形stem(z),grid on %画出输出观测值z的径线图形，并显示坐标网格u,z %显示输入信号和输出观测信号%L=14 %数据长度HL=[-z(2) -z(1) u(2) u(1);-z(3) -z(2) u(3) u(2);-z(4) -z(3) u(4) u(3);-z(5) -z(4) u(5) u(4);-z(6) -z(5) u(6) u(5);-z(7) -z(6) u(7) u(6);-z(8) -z(7) u(8) u(7);-z(9) -z(8) u(9) u(8);-z(10) -z(9) u(10) u(9);-z(11) -z(10) u(11)u(10);-z(12) -z(11) u(12) u(11);-z(13) -z(12) u(13) u(12);-z(14) -z(13)u(14) u(13);-z(15) -z(14) u(15) u(14)] %给样本矩阵 赋值ZL=[z(3);z(4);z(5);z(6);z(7);z(8);z(9);z(10);z(11);z(12);z(13);z(14);z(15); z(16)] % 给样本矩阵z L赋值%Calculating Parametersc1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c=c2*c3 %计算并显示θˆLS%Display Parametersa1=c(1), a2=c(2), b1=c(3),b2=c(4) %从θˆ中分离出并显示a1、a2、b1、LSb2%End程序运行结果：>>u =[ -1，1，-1，1，1，1，1，-1，-1，-1，1，-1，-1，1，1]z =[ 0，0，0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，6.2165，-5.5800，-2.5185]HL =0 0 1.0000 -1.0000-0.5000 0 -1.0000 1.0000-0.2500 -0.5000 1.0000 -1.0000-0.5250 -0.2500 1.0000 1.0000-2.1125 -0.5250 1.0000 1.0000-4.3012 -2.1125 1.0000 1.0000-6.4731 -4.3012 -1.0000 1.0000-6.1988 -6.4731 -1.0000 -1.0000-3.2670 -6.1988 -1.0000 -1.00000.9386 -3.2670 1.0000 -1.00003.1949 0.9386 -1.0000 1.00004.6352 3.1949 -1.0000 -1.00006.2165 4.6352 1.0000 -1.00005.58006.2165 1.0000 1.0000ZL =[ 0.5000，0.2500，0.5250，2.1125，4.3012，6.4731，6.1988，3.2670，-0.9386，-3.1949，-4.6352，-6.2165，-5.5800，-2.5185]Tc =[ -1.5000，0.7000，1.0000，0.5000]Ta1 = -1.5000a2 = 0.7000b1 = 1.0000b2 =0.5000>>-11-1010-10010从仿真结果表1可以看出，由于所用的输出观测值没有任何噪声成分，所以辨识结果也无任何误差。
例2 根据热力学原理，对给定质量的气体，体积V 与压力P 之间的关系为βα=PV ，其中α和β为待定参数。
经实验获得如下一批数据， V 的单位为立方英寸，P 的单位为帕每平方英寸。
V 54.3 61.8 72.4 88.7 118.6 194.0 P 61.2 49.5 37.6 28.4 19.2 10.1 试用最小二乘一次完成算法确定参数α和β。
首先要写出系统的最小二乘表达式。
为此，把体积V 与压力P 之间的关系βα=PV 改为对数关系，即，βαlog log log +-=V P 。
此式与式)()()(k e k k z +=θh τ，对比可得：P log )(=k z ，]1log [)(Vh -=k τ，τβα]log [=θ。
例2的Matlab6.0程序如下。
%实际压力系统的最小二乘辨识程序，文件名：LS2.mclear %工作间清零V=[54.3,61.8,72.4,88.7,118.6,194.0]'，P=[61.2,49.5,37.6,28.4,19.2,10.1]' %赋初值并显示V 、P %logP=-alpha*logV+logbeita=[-logV ,1][alpha,log(beita)]'=HL*sita %注释P 、V 之间的关系for i=1:6; Z(i)=log(P(i)); %循环变量的取值为从1到6，系统的采样输出赋值End %循环结束ZL=Z' % z L 赋值HL=[-log(V(1)),1;-log(V(2)),1;-log(V(3)),1;-log(V(4)),1;-log(V(5)),1;-log(V(6)),1] %H L 赋值%Calculating Parametersc1=HL'*HL; c2=inv(c1); c3=HL'*ZL; c4=c2*c3 %计算被辨识参数的值%Separation of Parametersalpha=c4(1) %α为c4的第一个元素beita=exp(c4(2)) %β为以自然数为底的c4的第二个元素的指数程序运行结果：V = [54.3000, 61.8000, 72.4000, 88.7000, 118.6000, 194.0000]τP = [61.2000, 49.5000, 37.6000, 28.4000, 19.2000, 10.1000]τZL = [4.1141, 3.9020, 3.6270, 3.3464, 2.9549, 2.3125]τHL =-3.9945 1.0000-4.1239 1.0000-4.2822 1.0000-4.4853 1.0000-4.7758 1.0000-5.2679 1.0000c4 =1.40429.6786alpha = 1.4042beita = 1.5972e+004>>仿真结果表明，用最小二乘一次完成算法可以迅速辨识出系统参数，即α=1.4042，β=1.5972e+004。
例3 考虑图3所示的仿真对象，图中， )(k v 是服从N )1,0(分布的不相关随机噪声。
且)(1-z G )()(11--=z A z B ，)(1-z N )()(11--=z C z D ，11211121()1 1.50.7()() 1.00.5()1A z z z C zB z z z D z --------⎧=-+=⎪=+⎨⎪=⎩ 经过计算，得到系统真实的模型：)()2(5.0)1()2(7.0)1(5.1)(k v k u k u k z k z k z +-+-=-+--选择图3所示的辨识模型。
仿真对象选择如下的模型结构)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+ 其中，)(k v 是服从正态分布的白噪声N )1,0(。
输入信号采用4位移位寄存器产生的M 序列，幅度为0.03。
最小二乘递推算法辨识的Malab6.0程序流程如图4所示。
下面给出具体程序。
%最小二乘递推算法辨识程序, 在光盘中的文件名： RL3.mclear %清理工作间变量L=15; % M 序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0; %四个移位寄存器的输出初始值for i=1:L;%开始循环，长度为Lx1=xor(y3,y4); %第一个移位寄存器的输入是第三个与第四个移位寄存器的输出的“或”x2=y1; %第二个移位寄存器的输入是第一个移位寄存器的输出x3=y2; %第三个移位寄存器的输入是第二个移位寄存器的输出x4=y3; %第四个移位寄存器的输入是第三个移位寄存器的输出y(i)=y4; %取出第四个移位寄存器的幅值为"0"和"1"的输出信号，即M序列if y(i)>0.5,u(i)=-0.03; %如果M序列的值为"1", 辨识的输入信号取“-0.03”else u(i)=0.03; %如果M序列的值为"0", 辨识的输入信号取“0.03”end %小循环结束y1=x1;y2=x2;y3=x3;y4=x4; %为下一次的输入信号做准备end %大循环结束，产生输入信号ufigure(1); %第一个图形stem(u),grid on %显示出输入信号径线图并给图形加上网格z(2)=0;z(1)=0; %设z的前两个初始值为零for k=3:15; %循环变量从3到15z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %输出采样信号end%RLS递推最小二乘辨识c0=[0.001 0.001 0.001 0.001]'; %直接给出被辨识参数的初始值,即一个充分小的实向量p0=10^6*eye(4,4); %直接给出初始状态P0，即一个充分大的实数单位矩阵E=0.000000005; %取相对误差E=0.000000005c=[c0,zeros(4,14)]; %被辨识参数矩阵的初始值及大小e=zeros(4,15); %相对误差的初始值及大小for k=3:15; %开始求Kh1=[-z(k-1),-z(k-2),u(k-1),u(k-2)]'; x=h1'*p0*h1+1; x1=inv(x); %开始求K(k)k1=p0*h1*x1;%求出K的值d1=z(k)-h1'*c0; c1=c0+k1*d1; %求被辨识参数ce1=c1-c0; %求参数当前值与上一次的值的差值e2=e1./c0; %求参数的相对变化e(:,k)=e2; %把当前相对变化的列向量加入误差矩阵的第k列c0=c1; %新获得的参数作为下一次递推的旧参数c(:,k)=c1; %把辨识参数c 列向量加入辨识参数矩阵的第k列p1=p0-k1*h1'*p0; %求出p(k)的值p0=p1; %给下次用if e2<=E break; %如果参数收敛情况满足要求，终止计算end %小循环结束end %大循环结束c，e %显示被辨识参数及其误差(收敛)情况%分离参数a1=c(1,:); a2=c(2,:); b1=c(3,:); b2=c(4,:); ea1=e(1,:); ea2=e(2,:); eb1=e(3,:); eb2=e(4,:);figure(2); %第二个图形i=1:15; %横坐标从1到15plot(i,a1,'r',i,a2,':',i,b1,'g',i,b2,':') %画出a1，a2，b1，b2的各次辨识结果title('Parameter Identification with Recursive Least Squares Method') %图形标题figure(3); %第三个图形i=1:15; %横坐标从1到15plot(i,ea1,'r',i,ea2,'g',i,eb1,'b',i,eb2,'r:') %画出a1，a2，b1，b2的各次辨识结果的收敛情况title('Identification Precision') %图形标题程序运行结果：>>c =0.0010 0 0.0010 -0.4984 -1.2328 -1.4951 -1.4962 -1.4991 -1.4998 -1.49990.0010 0 0.0010 0.0010 -0.2350 0.6913 0.69410.6990 0.6998 0.69990.0010 0 0.2509 1.2497 1.0665 1.0017 1.0020 1.0002 0.9999 0.99980.0010 0 -0.2489 0.7500 0.56680.5020 0.5016 0.5008 0.5002 0.50020.010.020.03Fig.1 Input Signal1Fig. 2 Parameter Ident ification with Recursive Least Squares Method100200300Fig.3 Identification Error图5 最小二乘递推算法的参数辨识仿真-1.5000 -1.5000 -1.5000 -1.4999 -1.4999 0.7000 0.7000 0.7000 0.7000 -0.7000 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.9999 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 e =0 0 0 -499.4200 1.4734 0.2128 0.0007 0.0020 0.0004 0.0000 0 0 0 0 -235.9916 -3.9416 0.0042 0.0070 0.0012 0.0001 0 0 249.8612 3.9816 -0.1466 -0.0607 0.0003 -0.0018 -0.0003 -0.0001 0 0 -249.8612 -4.0136 -0.2443 -0.1143 -0.0007 -0.0016 -0.0012 -0.0001 0.0001 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 0.0001 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000-0.0004 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000表2 最小二乘递推算法的辨识结果参 数 a 1 a 2 b 1 b 2 真 值 -1.5 0.7 1.0 0.5 估计值 -1.4999 0.7 0.9999 0.5000仿真结果表明，大约递推到第十步时，参数辨识的结果基本达到稳定状态，即a 1=-1.4999, a 2= 0.7000, b 1=0.9999, b 2=0.5000。