第二章—辨识的基本概念
参数辨识的过程
参数辨识的过程一、引言参数辨识是指根据已知的输入输出数据,通过建立数学模型,对系统的未知参数进行估计和辨识的过程。
在科学研究和工程实践中,参数辨识对于系统建模、控制与优化等问题具有重要意义。
本文将介绍参数辨识的基本概念、方法和应用。
二、参数辨识的基本概念1. 参数:在数学模型中,描述系统特性的未知量被称为参数。
参数可以是物理量、几何参数或统计参数等。
2. 辨识:辨识是指根据已知的输入输出数据,对系统的未知参数进行估计和推断的过程。
3. 数学模型:数学模型是对系统行为进行描述的数学表达式,可以是线性或非线性、时变或时不变的。
三、参数辨识的方法1. 参数估计法:参数估计是指通过最小二乘法或极大似然估计等方法,利用已知的输入输出数据,对系统的未知参数进行估计。
2. 信号处理法:信号处理方法通过对输入输出信号进行滤波、频谱分析等处理,提取系统的频率响应特性,进而推断系统的参数。
3. 优化方法:优化方法通过调整系统参数,使得系统输出与实际观测值之间的误差最小化,从而得到最优参数估计。
4. 神经网络方法:神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型,可以通过训练神经网络,得到系统的参数估计。
四、参数辨识的应用1. 控制系统设计:参数辨识可以用于建立系统的数学模型,从而设计出有效的控制算法,实现系统的自动控制。
2. 机器学习:在机器学习领域,参数辨识可以用于训练模型,对大数据进行分析和预测。
3. 信号处理:参数辨识可以用于信号处理领域中的滤波、频谱分析等问题。
4. 物理实验:在物理实验中,参数辨识可以用于对物理系统的特性进行分析和实验验证。
五、参数辨识的挑战和发展方向1. 噪声干扰:在实际应用中,系统输入输出数据往往受到噪声的影响,这给参数辨识带来了挑战。
2. 非线性系统:大多数实际系统都是非线性的,参数辨识方法需要考虑非线性系统的特性。
3. 多参数辨识:往往一个系统存在多个参数需要辨识,参数辨识方法需要考虑多参数辨识的问题。
第二章金融风险辨识
▪ 对金融风险类型与受险部位的辨识以及对
金融风险诱因与严重程度的辨识是金融风 险辨识的两大基本内容。
一、金融风险类型和受险部位的识别 ▪ 从运营过程和业务特征的角度识别
▪ 从资金来源的角度考察 ▪ 从资金运用的角度考察 ▪ 从风险暴露和业务特征的角度考察 ▪ 从资金管理的角度考察
▪ 证券市场追踪法,即通过追踪上市公司在证券市 场中的表现推测、辨识金融风险。
七、客观风险测定法
▪ 客观风险测定法是一种以反映经营活动的实际数据为依据进
行金融风险辨识的方法。
▪ 随着金融风险管理活动的深入,人们认识到,单一分析指标
已不能满足风险辨识的需要。为此,人们建立了多种综合评 判指标体系,试图对金融风险进行更加准确、更加高级的综 合识别。
▪ 金融风险辨识的根本任务在于辨识金融风险的类型和
风险源,即导致金融风险的根源和驱动因素。
▪ 金融风险辨识是一项连续、复杂的系统工程。
二、金融风险辨识的原则
▪ 实时性原则 ▪ 准确性原则 ▪ 系统性原则 ▪ 成本效益原则
三、金融风险辨识的作用
▪ 通过辨识金融风险,可以确定金融风险的类型和
受险部位。
十一、其他方法简述
▪ 预期净现值法的基本思想是:认为金融工具的内在价值等于
该金融工具预期的未来所有现金流按某个合适的贴现率进行 贴现的现值之和。金融工具的预期净现值可以表示为内在价 值与当前市场价格之差。若预期净现值小于零,则说明该金 融工具被高估,面临未来价格下跌的风险;相反,如果该金 融工具的预期净现值大于零,则说明该金融工具被低估,面 临未来价格上升的风险。
▪ 沃尔评分法,是目前经常用于评价企业信用水平的一种客观
系统辨识与控制
ˆ ( ) ˆ ~ u, f z min J fˆ , K ( z (1) z ( L), u(1)u( L), )
2
√√
√
?
三要素(每个要素变化,都会影响辨识结果)
1.3 辨识算法的基本原理
模型类
要素1 要素2 要素3 •批处理 •递推 要素1
1.4 辨识的步骤
(1)设计辨识实验,获取实验数据 (2)选择模型类,即模型结构 (3)选择等价准则 (4)求解优化问题,计算模型 (5)模型校验 (6)辨识步骤的重复 (7)补充说明:参数辨识与结构辨识 (8)辨识步骤图
(2)其它类型的模型
ˆ 的实现形式,模型的表现形式为 根据 f 物理模型 “直觉”模型 图表模型 数学模型
(3) 模型的定义
• 定义1[LJUNG]:“模型就是对系统的变量之间的相互关 系的一种假设性描述。” • 定义2[LJUNG]:“一个系统的模型就是针对某种特定的 目的、对该系统的某些特性的一种描述。” • 定义3[Eykhoff, 1974] :“模型是把关于系统(过程)的 本质的部分信息简缩成有用的描述形式。” • 定义4[徐南荣]:“模型是对系统(实体)的特征和它的 变化规律的一种表示或抽象,而且往往是对系统(实体) 中那些所要研究的特定的特征定量的抽象。” • 定义5:模型是针对特定的应用,对系统中与该应用相关 的那些信号(变量)之间的本质关系的一种假定性的近 似描述。
(1)设计辨识实验,获取实验数据
数据集是辨识的三要素之一
min J fˆ , K ( z (1) z ( L), u(1)u( L), )
数据集性质→影响辨识结果,u →数据集,因 此要设计辨识实验(重点设计u)
整理
1 简述系统辨识的基本概念(概念、定义、三要素和主要步骤)系统辨识的概念: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。
对系统分析大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。
系统辨识的定义: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,是现代控制理论中的一个分支。
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。
系统辨识的三要素:数据、模型类和准则系统辨识的主要步骤:系统辩识包括结构辩识和参数估计两个主要内容。
辩识的一般步骤如下:(1)明确目的和获取先验知识首先要尽可能多的获取关于辨识对象的先验知识和明确辩识的目的。
明确目的和掌握尽可能多的先验知识往往是辨识结果好坏的重要先决条件。
(2)实验设计实验设计主要包括以下六个方面内容:a.选择观测点;b.输入信号的形状和幅度(可持续激励条件);c.采样间隔T0 ;d.开环和闭环辩识(闭环可辩识条件);e.在线和离线辩识;f.测量数据的存储和预处理。
(3)模型结构的确定(4)参数估计(Parameter Estimation)(5)模型验证模型精度是否可以接受?否则需要重复实验,重复辩识。
系统辩识的内容和步骤见后示意框图。
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、特点)。
相关辩识的理论基础是维纳—何普方程:R xy ( τ ) =⎰o∞ g (ν)R xx ( τ - ν) dν基于二进制伪随机序列的相关辩识方法用二位式周期性伪随机信号x(t),大大缩短积分时间并使乘法运算简化。
()xy R () x(t ) y t ()dt g τττ∞-∞=-⇒⎰优点:(1)辨识结果与ω(t )不相关;(2)x(t)幅值 ±a 比直接测量g(t) 时小,可在线辩识; (3)方法简单,容易实现。
地理地形辨识
地理地形辨识地理地形辨识是指通过观察和分析地球表面的特征来确定地理地形的过程。
它是地理学中的一项重要技能,对于理解地球的自然环境和人类活动具有重要意义。
本文将介绍地理地形辨识的基本概念、常见方法以及其在现实生活中的应用。
一、基本概念地理地形是指地球表面的物理特征,包括山地、平原、盆地、河流、湖泊等。
地理地形辨识是通过观察和分析地表的形状、高度、坡度、水系等特征,来确定不同地形类型的过程。
它要求观察者具备一定的地理知识和辨识技能,以便准确地判断地形的类型和特征。
二、常见方法1. 高程图解读法高程图是一种表现地形高度的图示,通过等高线的密度和间距,可以判断出地形的起伏和陡缓程度。
一般来说,等高线越密集,地形越陡峭;等高线间距越大,地形越平缓。
通过观察高程图,可以快速判断出山地、平原等地形类型。
2. 影像解译法利用卫星遥感影像或航空照片,通过观察地表的纹理、颜色、阴影等特征,可以确定不同地形类型。
例如,河流呈现蛇形弯曲,湖泊周围有一片光滑的水域等,都可以帮助我们辨识出地理地形。
3. 野外考察法实地考察是地理地形辨识的重要手段之一。
通过实地观察地表的形态、土壤、植被、地下水等特征,结合地图和指南针等仪器工具,可以准确判断地形的类型。
例如,山地通常具有陡峭的坡度和多山峰,平原则呈现平坦开阔的特点。
三、应用与意义地理地形辨识在现实生活中有着广泛的应用和重要的意义。
首先,它对军事和防灾减灾具有重要作用。
通过准确地辨识地形,可以为军事行动提供有利条件,帮助军事战略的制定。
同时,在防灾减灾中,地理地形辨识可以指导防洪、抗震等工作,最大程度地减少灾害的发生和影响。
其次,地理地形辨识对于城市规划和土地利用具有重要指导意义。
通过分析地貌和水系等特征,可以合理确定城市的建设布局和用地规划,有助于提高土地利用效率和保护生态环境。
此外,地理地形辨识还对旅游和地理教育有着重要的推动作用。
准确判断地理地形可以为旅游者提供更好的旅游体验,也为地理教育的教学提供了实际案例和应用场景。
第1-2章系统辨识的基本概念和随机过程
瑞典Linkoping大学 Lennart Ljung 教授 (英文版)
国内 方崇智、肖德云,《过程辨识》,清华大学出版社 (TP13/88) 韩光文, 系统辩识,华中理工大学出版社 夏天长,《 最小二乘法》, 清华/国防出版社 (TP11/16,TP11/46) MATLAB-ID TOOL BOX
以图形式或表格的形式来表现过程的特性
也称非参数模型
25
26
(4)数学模型 用数学结构的形式来反映实际 过程的行为特点
代数方程 微分方程 差分方程 状态方程 ……
27
代数方程:经济学上的Cobb-Douglas 生产关系模型
Y ALa1 K a2 , a1 0, a2 1
4
系统辩识的先导性工作可以追溯到16世纪德国天文学家开普勒和德国数 学家高斯的工作,他们分别根据观测数据,建立了行星运动的数学模型。
1960在莫斯科召开的国际自动控制联合会学术会议(IFAC, International Federation of Automation Control )上,系统辨识问 题受到人们的普遍重视,但提交的论文不多。此后,有关论文和学术交 流迅速增加,成为后二十年来最活跃的一个自动控制领域。1967年起, IFAC决定每三年举办一次国际“辨识和系统参数估计”专题讨论会,第 八界学术讨论是1988在北京举办的,一次提交论文就在600之多,录用 480篇。
(3)计算机技术快速发展。
计算机运算速度越来越快,建模分析软件功能越来越强大,使 得系统辨识的各种复杂算法能付诸于实践和实际系统建模应用。
12
系统辨识当前发展的新热点
* 非线性系统辨识(机器人);
* 快时变与有缺陷样本的辨识; * 生命、生态系统的辨识; * 辨识的专家系统与智能化软件包的开发; * 基于模糊理论、神经网络、小波变换的辨识方 法; * 系统辨识与人工智能、人工生命、图象处理、 网络技术和多媒体技术的结合。
系统辨识的基本概念
系统辨识涉及到的主要概念包括输入/ 输出数据、模型结构、算法和系统内 部结构等。这些概念相互关联,共同 构成了系统辨识的基本框架。
02
系统辨识的应用领域
控制系统
控制系统是工程和科学中一个非常重 要的领域,它涉及到对动态系统的建 模、分析和控制。系统辨识在控制系 统中有着广泛的应用,主要用于建立 系统的数学模型。通过输入和输出数 据,利用系统辨识方法可以估计出系 统的参数和状态,进一步用于控制系 统的设计和优化。
背景
随着现代工业和科技的快速发展,许多复杂系统如控制系统 、通信系统、生物系统等都需要精确的数学模型来进行有效 的分析和控制。系统辨识作为获取这些数学模型的关键技术 ,在许多领域中都得到了广泛应用。
系统辨识的定义
定义
系统辨识是根据系统的输入和输出数 据,通过特定的算法和模型结构,来 推断系统的内部结构和动态特性。
例如,在语音识别中,系统辨识可以用于建立语音信号的模型,提高语音识别的准确率;在雷达信号处理中,系统辨识可以 用于估计目标的距离和速度等参数。
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支,它涉及到从数据中学习和提取知识。系统辨识在机器学习中也 有着重要的应用,主要用于模型的建立和优化。通过系统辨识方法,可以从数据中估计出模型的参数 和结构,进一步用于机器学习的算法设计和优化。
考虑模型的泛化能力
确保模型不仅在训练数据上表现良好,还能对未知数 据进行有效的预测。
进行模型优化和调整
根据验证结果,对模型进行优化和调整,以提高模型 的预测精度和泛化能力。
04
系统辨识的方法
最小二乘法
最小二乘法是一种数学优化技术,通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函 数匹配。在系统辨识中,最小二乘法常用于参数估计,通过输入和输出数据,估 计系统的参数。
系统辨识的基本概念
系统正确描述系统动态性能的数学摸型——就成了自 动控制 理论 和工程实践的重要组成部分。
系统辨识就是从对系统进行观察和测量所获得的信
息重提取系统数学模型的一种理论和方法。日渐成熟。
建模——成为各门学科的共同语言。
系统辨识的基本概念
2
1.1 系统和模型
1.1.1 系统
(system/process)
到95%时的调节时间。
26
系统辨识的基本概念
4、数据的零值化处理
•差分法(Isermann,1981)
•平均法
•剔除高频成分(一般采用低通滤波器)
5、模型结构辨识
模型验前结构的假定、模型结构参数的确定。
6、模型参数辨识(本课程的主要内容)
当模型结构确定后,进行的就是模型参数辨识
7、模型检验
模型检验是辨识不可缺少的步骤。常用的有“白色度”检验
18
系统辨识的基本概念
● 误差准则
L
J() f ((k))
k1
也叫等价准则、误差准则、损失函数或准则函数。
用的最多的是: f((k))2(k)
● 输出误差准则: ( k ) z ( k ) z m ( k ) z ( k )[ u ( k )]
● 输入误差准则: ( k ) u ( k ) u m ( k ) u ( k ) 1 [z ( k )]
12
系统辨识的基本概念
又置:
logP(k) logV (k) logc
令
y(k) z(k)
logP(k),1 logV (k),2
logc
h(k) [z(k),1]t
[1,2]
则y(k和 ) h(k)都是可观测的变量应,的对最小二乘格式
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。
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
系统辨识的基本概念(ppt)
• (2)伪随机二位式信号prbs的产生
Np=2n-1
• (3)M序列的性质
(1.4.24)
• (4)M序列的自相关函数
图1.4.4 n级移位寄存器生成prbs信号的结构图
程序ex1_Inv_M_series.m
图1.4.5 四级移位寄存器生成M 序列及对应的自相关函数
图1.4.6 0<τ<Δ的情况 (以4级M序列为例)
图1.2.1 SISO系统示意图
图1.2.2 MIMO系统示意图
• (2)离散系统的参数模型
• 1.2.2 非参数模型 • (1)连续系统的非参数模型
• 离散系统的非参数模型
• 1.3 随机信号的描述与分析 • 1.3.1 • (1)随机过程的概念 • (2)随机过程的数字特征
图1.3.1 样本总体 构成随机过程
白噪声
有色噪声
(k) G(z1) e(k)
e (k) C D ( (z z 1 1) )(k) 1 1 1 .5 z0 1 .5 z0 1 .7 z0 2 .2 z0 2 .1 z 3 (k)
程序ex1_WhiteNoise_ColoredNoise.m
图1.4.3 伪随机噪声的自相关函数
系统辨识问题实际上 估计准则最后体现为目标函数 是一个优化问题 的形式。
因为系统辨识技术涉及最优估计和优化计算, 所以了解和掌握其基本内容和最新发展是重要的。
e=y-yg
(1.1.8)
图1.1.3 输入误差示意图
图1.1.4 广义误差示意图
• 1.2 系统描述的数学模型 • 1.2.1 参数模型类 • (1)连续系统的参数模型
图1.4.7 2Δ<τ<3Δ 的情况
(以4级M序列为例)
• 1.5 • 1.5.1 • 实现系统辨识的过程可以分为以下几个步骤: • ①选定一类代表被辨识系统的数学模型。
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。
第02讲 系统辨识三要素
3 系统辨识的步骤和参数估计 系统辨识的步骤和参数估计(8/20)
离线或在线辨识等. Step 5. 实验 实验. 根据所设计的实验方案,确定输入信号(或称激励信号),进 行实验并检测与记录输入输出数据. Step 6. 数据的预处理 数据的预处理. 输入输出数据通常都含有直流成分以及我们在建模中不 关心的某些低频段或高频段的成分. 因此,为使所辨识的模型不受这些成分的影响,我们可对这 些数据进行预处理. 若处理得好,就能显著提高辨识的精度和辨识模型的可用 性.
2 系统辨识的定义 系统辨识的定义--等价准则(2/5)
一般等价准则可记作
J(Θ = ∑f (ε(k)) )
k= 1
L
(1 )
其中 f(ε(k))是某种误差ε(k)的正定函数. 在系统辨识中的参数估计领域,为便于求等价准则的最优化以 及便于理解和度量系统与模型的距离(误差),通常用得最多的 函数f(·)为平方函数,即 f(ε(k))=ε2(k) (2)
2 系统辨识的定义 系统辨识的定义--等价准则(3/5)
随着对系统的认识的深入,对所辨识的模型的需求多样性,或 系统本身的复杂性,近年来,在控制界已经开始深入研究鲁棒 辨识和结构辨识方法. 鲁棒辨识方法主要是通过引入能提高模型鲁棒性和泛化 鲁棒辨识 能力的不同的辨识准则函数及相应的求解方法,来实现 鲁棒辨识. 如
辨识目的及先验知识 实 验 设 计 输 入 输 出 数 据 检 测 数 据 预 处 理 确定模型结构和准则 模型参数的估计 模型验证 满意 最终模型 图1a 辨识的一般步骤(步骤间的数据流逻辑关系)
实 验
不满意
3 系统辨识的步骤和参数估计 系统辨识的步骤和参数估计(12/20) --辨识步骤 时间逻辑 流程图 辨识步骤(时间逻辑 辨识步骤 时间逻辑)流程图
系统辨识、状态估计和控制理论是现代控制论中互渗透的3个
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Quit
4.1 脉冲响应函数
SI/SO系统的离散脉冲响应函数是指当初始条件为零时,线性系
统对于单位脉冲序列产生的输出响应。记为{g ( k )}, k = 0 ,1,2 ,L。
则在任意输入{u(k)} 的作用下,系统的输出表示为
k
y(k ) = ∑ g(k − i)u(i)
Quit
其中 x(k) ∈ Rn , y(k) ∈ R p , u(k) ∈ Rm; A ∈ Rn×n , B ∈ Rn×m , C ∈ Rn×r ;
系数矩阵A,B,C的参数个数分别为散 n × n, n × m, n × r 。
式(21)对应的脉冲传递函数、单位脉冲响应和单位阶跃响应分
别为
G(z−1) = C(zI − A)−1 B
入量,A,B和C是具有适当维数的矩阵,分别称为系统矩阵、
输入矩阵和输出矩阵。
系统式(19)的传递函数为
G(s) = C(sI − A)−1 B
(20)
离散系统的状态空间模型为
⎧x(k +1) = Ax(k) + Bu(k)
⎨ ⎩
y(k
)
=
Cx(k
)
(21)
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Quit
静态
微观
确定性
微观
随机性
静态
动态
宏观
静态
微观
随机性
线性 非线性
确定性 动态
宏观
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Quit
参数辨识方法
参数辨识方法一、概述参数辨识方法是指从一组观测数据中确定系统参数的过程。
在工程和科学领域中,参数辨识是非常重要的,因为它能够帮助我们理解系统的行为,并为系统的设计和控制提供基础。
本文将介绍参数辨识的基本概念、常用方法以及应用领域。
二、参数辨识的基本概念参数辨识的基本概念包括系统模型、参数向量、测量数据和误差模型。
2.1 系统模型系统模型是描述系统行为的数学表达式。
对于线性系统,常用的系统模型包括差分方程模型、状态空间模型和传递函数模型。
对于非线性系统,系统模型可以是微分方程模型或其他合适的非线性模型。
2.2 参数向量参数向量是描述系统参数的向量,它包含了需要辨识的参数。
系统的参数可以是物理参数、结构参数或其他与系统特性相关的参数。
参数向量的辨识是参数辨识方法的核心任务。
2.3 测量数据测量数据是指从实际系统中获得的观测数据。
这些数据可以是系统的输入输出数据,可以是连续时间的数据,也可以是离散时间的数据。
测量数据是进行参数辨识的基础。
2.4 误差模型误差模型是描述测量数据与系统模型之间误差的数学模型。
误差模型可以是高斯白噪声模型、马尔可夫过程模型或其他适合的模型。
误差模型的选取对于参数辨识的精度和鲁棒性具有重要影响。
三、常用参数辨识方法常用的参数辨识方法包括极大似然估计、最小二乘法、频域辨识方法和统计分析方法等。
3.1 极大似然估计极大似然估计是一种基于概率统计的参数辨识方法。
它通过最大化观测数据的似然函数,估计参数向量的值。
极大似然估计可以用于线性系统和非线性系统的参数辨识。
3.2 最小二乘法最小二乘法是一种通过最小化观测数据与系统模型之间的平方误差,估计参数向量的方法。
最小二乘法常用于线性系统的参数辨识。
当测量数据存在噪声时,最小二乘法可以利用误差模型对噪声进行建模。
3.3 频域辨识方法频域辨识方法是一种将系统辨识问题转化为频域特性分析问题的方法。
它通过对输入输出数据进行频谱分析,估计系统的频域特性,进而得到参数向量的估计值。
危险源辨识及隐患排查
危险源辨识及隐患排查随着经济快速发展,各种行业和领域的危险源不断涌现,给人们的生活和工作带来了巨大的风险。
为了提高安全生产水平,预防和控制风险事故的发生,危险源辨识及隐患排查工作成为了安全生产的重要环节之一。
本文将介绍危险源辨识及隐患排查的基本概念、方法和步骤,并探讨其在安全生产中的作用。
一、危险源辨识的基本概念危险源是指在一定条件下有可能引发事故的物质、能量、设备、环境因素等。
危险源的特点是潜在性和隐蔽性,通常需要通过专门的方法和技术进行辨识和评估。
危险源辨识是指对企业或单位的生产、经营过程中可能存在的危险源进行发现、识别和分析,以便及时采取措施,防范事故的发生。
危险源辨识的方法有很多,常见的有逐级递进法、事件树法、故障树法、层次分析法、知识库法等。
二、隐患排查的基本概念隐患是指在企业或单位的生产、经营活动中存在但尚未发生事故的不安全因素和生产安全管理方面存在的缺陷和漏洞。
隐患排查是指对企业内部存在的潜在的安全风险进行全面的检查和发现,并采取可行的预防和控制措施,及时消除隐患。
隐患排查的方法和工具也有很多,例如检查表、检查标准、隐患排查软件等。
隐患排查的目的在于发现危险源并及时排除,预防隐患发生,保障企业内部安全生产形势。
三、危险源辨识和隐患排查的步骤危险源辨识和隐患排查的步骤包括以下几个方面:1、确定辨识和排查的范围。
根据企业或单位的规模和情况,确定需要辨识和排查的区域、部门或场所。
2、获取辨识和排查的信息。
通过流程图、标准操作程序、事故记录、质量检验报告、安全检查报告和生产设备操作手册等资料,获取相关的信息和资料。
3、进行危险源辨识和隐患排查。
依据危险源辨识和隐患排查的方法和工具,对辨识和排查的范围进行细致的检查和分析。
4、对危险源和隐患进行评估。
通过量化或定性的方法,对发现的危险源和隐患进行评估,并确定其危害程度和优先处理的顺序。
5、编制辨识和排查报告。
根据危险源辨识和隐患排查的结果,编制辨识和排查报告,包括发现的危险源和隐患的描述、危害程度、应采取的预防和控制措施和时间表。
动力学辨识
动力学辨识动力学辨识是一种对系统行为进行建模和分析的方法,通过观测系统的输入和输出,推断系统的动力学特性,从而得到系统的数学模型。
本文将介绍动力学辨识的基本概念、方法和应用。
一、动力学辨识的基本概念动力学辨识是指通过实验或观测,从输入和输出数据中推断出系统的动力学特性,包括系统的传递函数、状态方程或差分方程等数学模型。
动力学辨识的基本目标是找到一个能够准确描述系统行为的模型,以便对系统进行分析、控制和优化。
1. 基于物理模型的辨识方法:利用系统的物理原理和方程建立数学模型,然后通过实验或观测数据来验证和调整模型参数。
这种方法适用于系统的物理结构和参数已知的情况,例如机械系统、电路系统等。
2. 基于数据的辨识方法:直接利用系统的输入和输出数据进行辨识,不需要事先建立数学模型。
常用的方法包括参数辨识法、非参数辨识法和混合辨识法等。
参数辨识法通过假设系统的数学模型形式,然后通过最小二乘法等优化算法,估计模型的参数。
非参数辨识法则不对模型形式作任何假设,直接从数据中推断系统的动力学特性。
三、动力学辨识的应用1. 控制系统设计:动力学辨识可以帮助设计控制系统的模型和参数,提高控制系统的性能和稳定性。
2. 故障诊断与预测:通过辨识系统的动力学模型,可以对系统进行故障诊断和故障预测,提前采取维修和保养措施,减少故障对系统的影响。
3. 优化与仿真:通过辨识系统的动力学模型,可以进行系统的优化设计和仿真分析,提高系统的性能和效率。
4. 自适应控制:动力学辨识可以用于自适应控制系统中,根据实时的输入和输出数据,实时更新系统的模型和参数,提高控制系统的鲁棒性和适应性。
5. 系统辨识与建模:动力学辨识可以用于对复杂系统的建模和分析,帮助理解系统的行为规律和内在机制。
动力学辨识是一种重要的系统建模和分析方法,通过观测系统的输入和输出,推断系统的动力学特性,进而得到系统的数学模型。
动力学辨识的应用范围广泛,涉及控制系统设计、故障诊断与预测、优化与仿真、自适应控制以及系统辨识与建模等领域。
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如果所确定的系统模型合适,则辨 识到此结束。否则,就必须改变系 统的验前模型结构,并且执行第4) 步至第8)步,直到获得一个满意的 模型为止。
**** 辨识步骤的说明
1)辨识目的 很重要,决定着模型类型、精度要求及采 用的辨识方法。例如,定值控制的模型 精度要求低;随动控制或预测控制,模 型精度要求高;表中给出了这种关系的 一些例子。
u * (k )
y* (k )
*
*
0
0
u0
0
(a)差分法
A(q −1 ) y (k ) = B(q −1 )u (k ) + ε (k )
两端同乘(1- q -1 )
⇒
A(q −1 )∆y (k ) = B(q −1 )∆u (k ) + ∆ε (k )
∆u (k ) = (1 − q −1 )u (k ) = u (k ) − u (k − 1) = u * (k ) − u * (k − 1)
分别是采样时间和调节时间。
4) 数据预处理
输入输出数据通常含有直流或低频 成分,用任何辨识方法都无法消除 它们对辨识精度的影响。 数据中的高频成分对辨识也不利。 因此,对输入输出数据一般需要进 行零均值化或剔除高频成分的预处 理。以提高辨识精度。俗称去均值 和滤波
A、零均值化
设实际观测的数据是 和 零均值化後的数据为 u (k ) = u (k ) − u y (k ) = y (k ) − y y 输入输出数据的直流分量,但在实际数 据采样过程中未知,因此,上式没有实际 使用价值。实用的两种零均值化方法为差 分法和 平均法。
(2)辨识内容:4方面
实验设计; 模型结构辨识; 模型参数辨识; 模型检验
(3)辨识步骤:
1)明确辨识目的。如模型的类型、精度要求等。 2)掌握先验知识。 3)利用先验知识。 4)实验设计。 5)数据预处理。消除直流或低频(零均值化)及高 频成分(低通滤波)对辨识精度的影响。 6)模型结构辨识。如差分方程中的阶次和纯延迟 等。 7)模型参数辨识。模型结构确定后,利用测量数据 估计模型中的未知参数。 8)模型检验。确定所估计的模型是否恰当地表示了 实际系统
1、辨识的定义:多种定义方 式,本质一致 1962,L.A. Zadeh: 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。
定义中的三大要素:
输入输出数据----辨识的基础 模型类--------寻找模型的范围 等价准则---------优化目标,确 定一个与所测系统等价的模型
u(k ) = [u1 (k ), u2 (k ),
, u N (k )]T
θ = [θ1 ,θ 2 ,
N
,θ N ]T
y (k ) = ∑ θi ui (k ) + e(k ) = uT (k )θ + e(k ) i =1 这种线性组合关系就是最小二乘格式。以后主要 研究这种表示形式的辨识问题。本课程研究的参 数辨识问题的模型都必须能化成这种最小二乘格 式。
, r (k − n)]T
θ = [a1 ,
, an , b1 ,
N
y( k ) = ∑ θ i ui ( k ) + e(k ) = uT ( k )θ + e( k )
i =1
3、辨识的基本原理
由辨识的定义可知辨识的目的是根据系 统所提供的测量信息,在某种准则意义 下,估计出模型的未知参数,其基本原 理如图示:
(2)输入误差准则
系统
ε (k ) = u (k ) − um (k ) = u (k ) − S [ y (k )]
−1
当扰动是作用在系统输入端的白噪 声时,大多选择这种误差准则。 由于输入误差 也是模型误差的非线 性函数,因此辨识算法也是比较复 杂的。因而这种误差仅具有理论意 义,实际中几乎不用。
例:将差分方程化成最小二乘格式
z (k ) + a1 z (k − 1) +
y (k ) = z (k )
+ an z (k − n) = b1r (k − 1) +
+ bn r (k − n) + e(k )
u (k ) = [− z (k − 1),
, − z (k − n), r (k − 1), , bn ]T
表
模型应用的最终目的对辨识的要求
2)
先验知识
辨识之前,要通过一些手段对过程 或系统进行一般的了解,粗略地掌握 系统的一些先验知识,如系统的非线 性程度、时变或非时变、比例或积分 特性、时间常数、截止频率、纯延 迟、静态放大倍数及噪声特性等。这 些先验知识对实验设计起着指导作 用。
3) 实验设计
N
当扰动是作用在模型输出端的白噪 声时,选择这种误差准则。
输出误差准则函数关于模型参数空间是 非线性的。 由于在确定这种情况的最优解时,需要 用梯度法、牛顿法或共轭梯度法等迭代 的最优化算法,使得辨识算法很复杂。 输出误差准则意义下,辨识问题将归结 成复杂的非线性最优化问题。使得辨识 算法变得比较复杂。
2)在线辨识
在线辨识
系统的结构和阶数是确定的。当获得一部分输入和 输出数据后,马上用最小二乘法、极大似然法或其 他估计方法进行处理,得到模型参数的不太准确的 估值。在获得新的输入和输出数据后,用递推算法 对原来的参数估值进行修正,得到参数的新估值。 所以在线辨识要用到递推最小二乘法、递推极大似 然法或其他递推估计算法。 优点是所要求的计算机存储量较小,辨识计算时运 算量较小,适合于进行实时控制,缺点是参数估计 的精度差一些。为了实现自适应控制,必须采用在 线辨识。
−1
A(q −1 ) = 1 + a1q −1 +
B ( q −1 ) = b1 q −1 +
+ an q − n
+ bm q − m
B (q −1 ) ε ( k ) = y ( k ) − ym ( k ) = y ( k ) − u (k ) −1 A(q )
B(q −1 ) J (θ ) = ∑ [ y (k ) − u (k )]2 A(q −1 ) k =1
目的是使采样的数据序列尽可能多地包含系 统特性的内在信息。包括选择和确定下列 内容: 输入信号(幅值、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。
A、输入信号选择原则 (第三章讲述)
B、采样时间
对连续时间系统进行辨识时,输入输出信号需 要经过采样处理。采样时间的选择直接影响 辨识模型的精度。原则上可以通过极小化D- 最优准则求最优采样时间,但是计算相当复 杂。工程上一般直接根据实际情况选择采样 时间。必须统筹考虑下列因素: (a)满足香农采样定理,即采样频率不低于2 倍的信号截止频率 (b)与模型最终应用时的采样时间尽可能一 致,并且尽量顾及辨识算法、控制算法的计 算速度和执行机构、检测元件的响应速度等 问题。
为了得到模型参数的估计值,通常采用逐步逼近 的办法。k时刻:
ˆ ˆ ˆ y (k ) = u T (k )θ (k − 1) → y (k ) = y (k ) − y (k )
(新息,预报误差),辨识算法是基于某种准 则的,通常是误差准则。
4、误差准则及其关于参数空间的线性问题
等价准则是辨识问题的三要素之一。它是衡量 模型接近实际过程的标准。通常表示为误差的 泛函。故常称为误差准则或损失函数,准则函 数。
ˆ y0 (k − 1)
是上一时刻的直流分量 的估计值。因此可进一步对数据进行零均值化 处理
ˆ u ( k ) = u * ( k ) − u0 ( k )
ˆ u0 (k − 1)
ˆ y ( k ) = y * ( k ) − y0 ( k )
B、剔除高频
通常使用低通滤波器剔除数据中的高频 成分 u ( k ) = α u ( k − 1) + u ( k ) − u ( k − 1)
(3)广义误差准则
ε ( k ) = S 2− 1 [ y ( k ) ] − S 1 [ u ( k ) ]
系统
S1 : B (q −1 ) = b1q −1 +
−1
+ bm q − m
−1
− S2 1 : A(q−1 ) = 1 + a1q−1 +
+ an q−n
ε (k ) = A(q ) y (k ) − B(q )u (k )
(c)若采样时间较大,信号的信息量损 失较多,影响模型精度,这时有些高阶 系统会退化成低阶的模型,降低模型的 性能; 若采样时间较小,可能会碰到硬件速度 和数值计算出现病态等问题,也会显著 影响模型静态增益的估计值。 工程上可以采用经验公式确定采样时间
T0 = T95 /(5 ∼ 15)
T0 T95
模型结构参数确定:
在假定模型结构的前提下,利用辨识的方 法确定模型结构参数。比如差分方程
(b)平均法
输入输出数据直流分量的估计值应该等于观测 数据的平均值,因此在时刻k,它们的递推形 式是
1 ˆ ˆ ˆ u0 (k ) = u0 (k − 1) + [u * (k ) − u0 (k − 1)] k 1 ˆ ˆ ˆ y0 ( k ) = y0 (k − 1) + [ y * (k ) − y0 ( k − 1)] k
y ( k ) = α y ( k − 1) + y ( k ) − y ( k − 1)
α = e −T / T
0
T0
T 分别是采样时间和过程时间常
数。
5)
模型结构辨识
模型验前结构假定 模型结构参数确定。
模型验前结构假定:
根据辨识的目的,利用已有的知识(定律、 定理、原理等)对具体问题进行分析,包括 机理分析、实验研究和近似技巧,确定一个 验前假定模型,再用模型鉴别方法选出可用 的模型来。 首先要明确所要确定的模型是静态还是动 态,连续还是离散、线性还是非线性,参数 还是非参数等等。但是验前模型并非是最终 的模型形式,必须经过模型检验后才可确 定。