系统辨识的数学模型
系统辨识方法
系统辨识方学习总结一．系统辨识的定义关于系统辨识的定义，Zadeh是这样提出的：“系统辨识就是在输入和输出数据观测的基础上，在指定的一组模型类中确定一个与所测系统等价的模型”。
L.Ljung也给“辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。
出了一个定义：二．系统描述的数学模型按照系统分析的定义，数学模型可以分为时间域和频率域两种。
经典控制理论中微分方程和现代控制方法中的状态空间方程都是属于时域的范畴，离散模型中的差分方程和离散状态空间方程也如此。
一般在经典控制论中采用频域传递函数建模，而在现代控制论中则采用时域状态空间方程建模。
三．系统辨识的步骤与内容(1)先验知识与明确辨识目的这一步为执行辨识任务提供尽可能多的信息。
首先从各个方面尽量的了解待辨识的系统，例如系统飞工作过程，运行条件，噪声的强弱及其性质，支配系统行为的机理等。
对辨识目的的了解，常能提供模型类型、模型精度和辨识方法的约束。
(2)试验设计试验设计包括扰动信号的选择，采样方法和间隔的决定，采样区段（采样数据长度的设计）以及辨识方式（离线、在线及开环、闭环等的考虑）等。
主要涉及以下两个问题，扰动信号的选择和采样方法和采样间隔(3)模型结构的确定模型类型和结构的选定是决定建立数学模型质量的关键性的一步，与建模的目的，对所辨识系统的眼前知识的掌握程度密切相关。
为了讨论模型和类型和结构的选择，引入模型集合的概念，利用它来代替被识系统的所有可能的模型称为模型群。
所谓模型结构的选定，就是在指定的一类模型中，选择出具有一定结构参数的模型M。
在单输入单输出系统的情况下，系统模型结构就只是模型的阶次。
当具有一定阶次的模型的所有参数都确定时，就得到特定的系统模型M，这就是所需要的数学模型。
(4)模型参数的估计参数模型的类型和结构选定以后，下一步是对模型中的未知参数进行估计，这个阶段就称为模型参数估计。
(5)模型的验证一个系统的模型被识别出来以后，是否可以接受和利用，它在多大程度上反映出被识别系统的特性，这是必须经过验证的。
第02讲系统辨识三要素
第02讲系统辨识三要素系统辨识是指通过对系统输入和输出数据的观测和分析，求解出系统的数学模型的过程。
系统辨识主要有两种方法：非参数辨识和参数辨识。
在进行参数辨识时，需要确定三个基本要素，分别是模型结构、参数估计方法和误差分析方法。
本文将详细介绍这三个要素。
首先，模型结构是系统辨识的核心要素之一、模型结构决定了辨识出的数学模型与实际系统之间的对应关系。
模型结构的选择需要根据实际问题和已有的知识和经验来确定。
常用的模型结构包括线性模型、非线性模型、时变模型等。
例如，对于一个物理系统来说，可以尝试使用一阶惯性环节、二阶惯性环节等常见的线性模型结构进行辨识；对于一个生物系统来说，可以采用Lotka-Volterra模型等非线性模型结构进行辨识。
选择合适的模型结构可以提高系统辨识的精度和可靠性。
其次，参数估计方法是指在给定模型结构的情况下，通过对系统输入和输出数据进行处理和分析，求解出模型参数的过程。
参数估计方法分为两类：最小二乘法和最大似然法。
最小二乘法通过最小化观测数据与模型预测数据之间的残差平方和来估计模型参数；最大似然法通过最大化观测数据的似然函数来估计模型参数。
当观测数据服从高斯分布时，最小二乘法和最大似然法等效。
参数估计方法的选择需要根据数据性质和实际问题来确定。
对于小样本数据，最大似然法常常具有更好的效果；对于大样本数据，最小二乘法通常是更好的选择。
最后，误差分析方法是指用来评估辨识结果的准确性和可信度的方法。
误差分析方法主要包括残差分析、模型检验和辨识结果评价等。
残差分析是通过分析辨识结果与观测数据之间的差异来评估模型拟合程度的方法。
模型检验是通过将辨识结果应用到实际应用中，观察其预测能力和鲁棒性来评价模型的有效性。
辨识结果评价是通过计算模型的性能指标，如均方误差、决定系数等来评估辨识结果的准确性和可靠性。
误差分析方法的选择需要根据实际问题和辨识结果的要求来确定。
对于较为简单的问题，可以选择较为简单的误差分析方法；对于复杂的问题，需要选择更为精确和全面的误差分析方法。
质量弹簧阻尼系统数学模型matlab辨识
在MATLAB中，对质量-弹簧-阻尼系统（Mass-Spring-Damper System）进行数学模型的辨识通常涉及系统识别或参数估计。
这个系统可以用二阶微分方程来描述，形如：[ m\ddot{x} + c\dot{x} + kx = F(t) ]其中：∙( m ) 是质量∙( c ) 是阻尼系数∙( k ) 是弹簧常数∙( x ) 是位移∙( F(t) ) 是外部作用力∙( \dot{x} ) 和( \ddot{x} ) 分别是一阶和二阶导数，表示速度和加速度为了在MATLAB中进行辨识，你需要有系统的输入和输出数据。
通常，输入是施加到系统上的力，输出是系统的响应（位移、速度或加速度）。
以下是一个简单的步骤，说明如何在MATLAB中辨识质量-弹簧-阻尼系统的参数：1.收集数据：首先，你需要收集系统的输入和输出数据。
这可以通过实验或模拟来完成。
2.数据预处理：确保数据是干净的，没有噪声或异常值。
可能需要进行滤波或平滑处理。
3.选择辨识方法：MATLAB提供了多种系统辨识方法，如最小二乘法、频域分析等。
选择最适合你数据的方法。
4.实现辨识算法：使用MATLAB编程实现所选择的辨识算法。
5.参数估计：应用算法来估计系统的参数（质量、阻尼和弹簧常数）。
6.验证模型：使用估计的参数构建系统模型，并与原始数据进行比较，以验证模型的准确性。
以下是一个简化的MATLAB代码示例，使用最小二乘法来估计质量-弹簧-阻尼系统的参数：matlab复制代码% 假设你已经有了一些输入（力F）和输出（位移x）数据% F - 输入力向量% x - 位移向量% t - 时间向量% 计算速度和加速度dx = diff(x) ./ diff(t);ddx = diff(dx) ./ diff(t);% 构建系统矩阵A和输出向量bA = [diff(t)' diff(t)'];b = -ddx;% 最小二乘法估计参数params = A \ b;% params(1) 是阻尼系数 c% params(2) 是弹簧常数 k% 输出参数估计值fprintf('Estimated damping coefficient (c): %f\n', params(1));fprintf('Estimated spring constant (k): %f\n', params(2));% （可选）验证模型% 使用估计的参数构建模型，并与原始数据进行比较% ...请注意，上述代码是一个非常简化的示例，实际情况可能更加复杂。
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。
系统辨识与模型预测控制
系统辨识与模型预测控制系统辨识与模型预测控制是现代控制理论中的关键概念，它们在工程领域中被广泛应用于系统建模及控制设计中。
本文将详细介绍系统辨识与模型预测控制的基本概念、原理、方法和应用。
一、系统辨识系统辨识是指通过实验数据对系统的动态行为进行建模和估计的过程。
它可以帮助我们了解系统的性质和结构，并在控制系统设计中提供准确的数学模型。
系统辨识的主要任务是确定系统的参数和结构，并评估模型的质量。
1.1 参数辨识参数辨识是系统辨识的主要内容之一，它通过收集系统的输入和输出数据，并根据建模方法对参数进行估计。
常用的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法、频域法等。
参数辨识的结果对建模和控制设计具有重要的指导意义。
1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统的数学结构，即选择合适的模型形式和结构。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型、ARMAX模型等。
结构辨识的关键是根据系统的性质和实际需求选择适当的模型结构，以保证模型的准确性和有效性。
二、模型预测控制模型预测控制是一种基于系统动态模型的控制方法，它通过在线求解最优控制问题实现对系统的控制。
模型预测控制通过对系统未来动态行为的预测，结合控制目标和约束条件，求解优化问题得到最优控制输入。
它具有优良的鲁棒性和适应性，并且能够处理多变量、非线性以及时变系统的控制问题。
2.1 模型建立模型预测控制的第一步是建立系统的数学模型，通常采用系统辨识的方法得到。
模型可以是线性的或非线性的，根据实际需求选择适当的模型结构和参数。
2.2 控制器设计模型预测控制的核心是设计控制器，控制器的目标是使系统输出跟踪参考轨迹，并满足约束条件。
控制器设计通常通过求解一个离散时间最优控制问题来实现，常用的方法有二次规划、线性规划、动态规划等。
2.3 优化求解模型预测控制的关键是求解最优控制问题，将系统的模型和控制目标转化为一个优化问题，并通过数值优化方法求解得到最优解。
常用的优化算法包括线性规划、非线性规划、遗传算法等。
系统辨识
3.系统辨识
建模的方法：
机理建模：依据系统工作所服从的物理、化
学、生物的定理、定律，以及系统的结构数 据推导出数学模型。 －白箱建模 机理模型、解析模型。 系统辨识：通过观测实际系统的输入、输出 数据，从一类数学模型中选择一个特定的数 学模型，该模型在数学上等价于相应的实际 系统。 －黑箱建模 两者相结合，用机理分析确定模型结构，用 系统辨识方法确定模型参数。 －灰箱建模
系统辨识
吴刚
中国科学技术大学工业自动化研究所
2010年11月21日
引论
第一节 定义与分类
1.系统（system）
一般定义： 由相互联系、相互制约、相互作
用的各个部分组成的，具有一定整体功能和 综合行为的统一体。 工程系统中：由相互联系的元部件组成的具 有某种特定功能的整体。 如：晶体管、放大器、电机 伺服系统、调节器、惯性导航平台 磨煤机、水处理、锅炉、发电机 生产线、电网、互联网 企业、联合企业、经济协作区、国民经 济系统
7.先验知识
对模型结构、参数、数据的实际知识或信息
对实际系统的数学假定
主导时间常数
系统时延 系统通频带 系统非线性与时变特性 输入/输出信号变化幅值
噪声水平
8.参数估计的方法
离线辨识 在线辨识（实时辨识） 最小二乘法 极大似然法 辅助变量法 随机逼近法 互相关法
n
向后一步平移算子：
q X t X t 1 yt ai q yt bi q ut
i i i 1 i 1 n n
1
A(q ) yt B(q )ut 1 A(q ) 1 ai q 1 a1q an q
1 i 1 i 1 n n
系统辨识 第2章 系统描述与辨识模型
bm s
m
拉氏变换 与反变换
1、连续/离散系统的输入输出模型 (二) 离散型输入输出模型
● 离散系统输入输出模型的基本形式是差分方程：
y (k ) a1 y (k 1) an 1 y (k n 1) an y (k n) bn 1u (k n 1) bn u (k n) b0 u (k ) b1u (k 1)
y (t ) a1 y (1) (t ) an 1 y ( n 1) (t ) an y ( n ) (t ) b0 u (t ) b1u (1) (t ) bm 1u ( m 1) (t ) bm u ( m ) (t )
连续系统的传递函数形式：
G(s) Y ( s ) b0 b1s U (s) 1 a1s an 1s n 1 an s n bm 1s
3、系统辨识模型
一般随机模型结构：
噪声模型
白噪声
有色噪声
过程模型
成形滤波器：有色噪声可以看作是 白色噪声驱动的线性环节的输出。
D ( z 1 ) H (z ) C ( z 1 )
1
系统一般模型：
z d B ( z 1 ) D ( z 1 ) z (k ) u (k ) v(k ) 1 1 A( z ) C(z )
第2章 系统描述与辨识模型
2.1 连续/离散系统的输入输出模型 2.2 状态空间数学模型 2.3 系统辨识模型
1、连续/离散系统的输入输出模型
连续系统
u ( t)
连续信号 t
被控 对象
被控 对象
y ( t)
连续信号 t
u(t)
y(t)
离散系统
系统辨识理论及应用
系统辨识理论及应用引言系统辨识是通过对已知输入和输出进行处理，从而识别出系统的数学模型并进行建模的过程。
在现代科学和工程应用中，系统辨识技术被广泛应用于控制系统设计、信号处理、预测和模型识别等领域中。
本文将介绍系统辨识的理论基础、常用方法以及在实际应用中的案例分析，以便读者能够更好地了解系统辨识技术的原理和应用。
系统辨识的理论基础系统辨识的定义系统辨识是一种通过对系统的输入和输出数据进行处理，来推导出系统的数学模型的方法。
系统辨识可以用来描述和预测系统的行为，从而实现对系统的控制和优化。
系统辨识的基本原理系统辨识建模的基本思想是将输入和输出之间的关系表示为一个数学模型。
这个模型可以是线性模型、非线性模型、时变模型等。
在系统辨识中，常用的数学模型包括差分方程模型、状态空间模型、传递函数模型等。
系统辨识的基本原理是通过收集系统的输入和输出数据，然后利用数学方法来推导出系统的数学模型。
这个过程可以看作是一个参数优化的过程，通过不断调整模型参数，使得模型的输出与实际系统的输出尽可能接近。
系统辨识的常用方法系统辨识的常用方法包括参数估计方法、频域分析方法和结构辨识方法。
参数估计方法是最常用的系统辨识方法之一，它通过最小化模型的预测误差来估计模型参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法、最小二乘法等。
频域分析方法是基于系统的频率响应特性进行辨识的方法。
常用的频域分析方法包括递归最小二乘法、频域辨识方法等。
结构辨识方法是用来确定系统的结构的方法。
结构辨识方法可以分为模型选择方法和模型结构确定方法。
常用的结构辨识方法包括正则化算法、信息准则准则方法等。
系统辨识的应用控制系统设计系统辨识技术在控制系统设计中起着重要的作用。
通过对系统辨识建模，可以对系统进行建模和优化。
控制系统设计中的系统辨识可以用来预测系统的响应、设计合适的控制器以及优化控制算法。
信号处理系统辨识技术在信号处理中也有广泛的应用。
通过对信号进行系统辨识建模，可以分析信号的特性、提取信号中的有用信息以及去除信号中的干扰等。
基于系统辨识的系统模型
基于系统辨识的系统模型作者：向晓燕蒋效会来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第16期摘要：在对控制系统的分析和设计中，首先必须对系统进行建模讨论。
通常的数学模型有三类：根据控制过程内的机理等规律建立模型的方法、通过控制过程输入输出数据确定过程模型结构和参数的建模方法、第三种是介于两者之间的建模方法。
通常也称为白箱、黑箱和灰箱模型。
本文主要针对第三种灰箱模型，从系统辨识的角度讨论了系统建模的类型。
关键词：系统建模；系统辨识；参数估计；参数模型；非参数模型中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)16-21286-03System Modeling Based on the System IdentificationXIANG Xiao-yan1, JIANG Xiao-hui2(1. College of Physical Science and Information Engineering, Jishou University. Jishou 416000, China; 2.College of Mathematics and Computer Science, Jishou University, Jishou 416000, China)Abstract: In analysing and designing of the control system,the most important is modeling. Mathematical models usually has three categories. The first model building method is according to the mechanism in control process. The second is based on the input and output data of controlling process to model the structure and parameters. The third one is between modeling methods above.Them usually called white box, black-box and grey box model. The methods of system identification are briefly intruduced. And significant types of mathematical model are manly investigated.Key words: system modeling; system identification; parameter estimation; the model parameters; non-parametric model1 仿真及建模一般对控制系统进行设计和分析研究，也就是根据被控对象的特性进行控制器的设计，以获得满足性能指标要求的最优控制系统。
系统辨识讲义
一个极简单的参数方法例子
我们测得0—N采样时刻的输入输出数据，即
u (0), u (1)," , u ( N − 1), u ( N ) y (0), y (1)," , y ( N − 1), y ( N )
假定系统的模型属于如下的模型类：
y ( k ) + ay ( k − 1) = bu (k − 1) + v(k )
k =1
N
∂V (θ ) N = ∑ 2ay 2 (k − 1) + 2 y (k ) y (k − 1) − 2by (k − 1)u (k − 1) ∂a k =1 ∂V (θ ) N = ∑ 2bu 2 (k − 1) − 2 y (k )u (k − 1) − 2ay (k − 1)u (k − 1) ∂b k 等：子空间辨识
1990年代，为了克服PEM针对多变量系统辨识
时需要进行非线性优化，以及IV不能同时辨识 出噪声模型的缺点。Bart De Moor, Verhaegen 等提出了针对多变量系统的subspace identification methods。该类方法不是基于优化 某个criterion，主要用到矩阵的奇异值分解， 无需非线性优化，因而计算量较小。
1.2 模型
数学模型是用来描述系统行为的数学语
言。 非线性系统的数学模型是非线性状态方 程和输出方程。线性系统的数学模型可 以有多种相互等价的形式：状态空间方 程、传递函数、阶跃响应、差分方程等。
扰 动 输入
系统
输出
1.3 建模的两大类方法
机理分析法(first principles modeling）或称为白
何求取参数估计值。least-squares, prediction error, instrumental variable 参数估计算法的统计性质：无偏性、一致性。 如何验证所得模型的有效性？如何选择模型阶数？
系统辨识和降阶模型
系统辨识和降阶模型一、引言系统辨识和降阶模型是现代控制理论中重要的概念和技术，广泛应用于工程领域。
系统辨识是指通过对系统的输入和输出数据进行分析和建模，从而推断出系统的内在特性和行为规律的过程。
降阶模型是指将高阶系统模型转化为低阶系统模型，以简化系统的分析和设计。
二、系统辨识系统辨识是一种通过实验数据来推断系统模型的方法。
它可以基于系统的输入和输出数据，利用统计学和数学建模技术来估计系统的参数和结构。
系统辨识可以分为参数辨识和结构辨识两个层面。
1. 参数辨识参数辨识是指通过对系统的输入输出数据进行分析，估计系统的参数值。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然法和最大熵法等。
最小二乘法是一种通过最小化实际输出与模型输出之间的差异，来估计系统参数的方法。
极大似然法是一种基于概率统计原理的参数估计方法，通过最大化样本数据的似然函数来确定参数值。
最大熵法是一种基于信息论的参数估计方法，通过最大化系统的不确定性来确定参数值。
2. 结构辨识结构辨识是指通过对系统的输入输出数据进行分析，估计系统的结构和模型形式。
常用的结构辨识方法有模型选择准则、系统辨识算法和系统辨识工具等。
模型选择准则是一种评估不同模型的性能和复杂度的方法，常用的准则有AIC准则、BIC准则和MSE准则等。
系统辨识算法是一种通过计算机程序对系统数据进行处理和分析，从而得到系统模型的方法。
系统辨识工具是一种用于辅助系统辨识的软件工具，常用的工具有MATLAB、LabVIEW和Python等。
三、降阶模型降阶模型是指将高阶系统模型转化为低阶系统模型的过程。
降阶模型可以简化系统的分析和设计，提高系统性能和控制效果。
常用的降阶模型方法有模型约简、系统分解和模型识别等。
1. 模型约简模型约简是一种通过舍弃系统模型中的一部分变量和参数，从而降低模型复杂度的方法。
常用的模型约简方法有特征值分解、奇异值分解和模态分析等。
特征值分解是一种通过对系统矩阵进行特征值分解，从而得到系统的特征向量和特征值的方法。
基于系统辨识的飞机飞行动力学模型建模与分析
基于系统辨识的飞机飞行动力学模型建模与分析飞机的飞行动力学模型建模与分析一直是航空工程中重要的研究课题之一。
通过建立准确的模型，我们能够更好地了解飞机的飞行特性，并且能够为设计新型飞机、开展飞行仿真和飞行控制等工作提供有力支持。
本文将介绍一种基于系统辨识的方法来建立飞机的飞行动力学模型，并对其进行分析。
一、系统辨识方法的背景系统辨识是一种通过实验数据分析，从系统输入与输出之间的关系来建立数学模型的方法。
在飞机飞行动力学模型中，通常通过测量飞机的输入（如操纵面的移动、发动机输出等）和输出（如速度、姿态角等）来得到实验数据，然后利用系统辨识方法建立模型。
二、系统辨识方法的步骤1. 数据采集：首先需要设计实验方案，采集飞机的输入和输出数据。
为了获得准确的数据，需要选择合适的传感器和数据记录设备，并保证实验过程的可靠性和安全性。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去除噪声、修正错误、同步数据等。
这一步的目的是保证数据的准确性和可靠性，为后续的处理提供良好的基础。
3. 建立数学模型：通过系统辨识方法，将输入和输出数据之间的关系建立为数学模型。
在飞行动力学模型的建立中，常用的方法包括传递函数模型、状态空间模型等。
通过选择合适的模型结构和参数表示，可以使得模型更加准确地描述飞机的飞行特性。
4. 模型参数辨识：对建立的数学模型进行参数辨识，即通过使模型输出与实验数据拟合，来确定模型的参数。
在飞行动力学模型建立中，通常采用最小二乘法、极大似然法等统计方法进行参数辨识。
5. 模型验证与分析：完成模型参数辨识后，需要对模型进行验证与分析。
通过对比模型输出与实验数据，评估模型的拟合能力和预测精度。
同时，还可以通过灵敏度分析、频率响应分析等方法，进一步了解飞机的飞行特性。
三、飞行动力学模型分析的应用1. 飞机设计与改进：通过建立准确的飞行动力学模型，可以对飞机的性能进行预测和分析。
设计师可以根据模型结果进行飞机结构和参数的优化，以提高飞机的飞行性能和经济性。
(完整)系统辨识的常用方法
系统辨识的常用方法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，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。
传统的系统辨识方法(1）脉冲响应脉冲响应一般是指系统在输入为单位冲激函数时的输出（响应）。
对于连续时间系统来说，冲激响应一般用函数h(t)来表示.对于无随机噪声的确定性线性系统,当输入信号为一脉冲函数δ(t）时，系统的输出响应 h（t)称为脉冲响应函数。
辨识脉冲响应函数的方法分为直接法、相关法和间接法。
①直接法：将波形较理想的脉冲信号输入系统，按时域的响应方式记录下系统的输出响应，可以是响应曲线或离散值。
②相关法：由著名的维纳—霍夫方程得知：如果输入信号u（t)的自相关函数R（t)是一个脉冲函数kδ（t）, 则脉冲响应函数在忽略一个常数因子意义下等于输入输出的互相关函数，即 h(t)=(1/k）Ruy（t)。
实际使用相关法辨识系统的脉冲响应时,常用伪随机信号作为输入信号,由相关仪或数字计算机可获得输入输出的互相关函数Ruy（t），因为伪随机信号的自相关函数 R(t)近似为一个脉冲函数,于是h(t）=（1/k）Ruy(t).这是比较通用的方法。
也可以输入一个带宽足够宽的近似白噪声信号，得到h （t）的近似表示。
③间接法：可以利用功率谱分析方法,先估计出频率响应函数H（ω），然后利用傅里叶逆变换将它变换到时域上，于是便得到脉冲响应h（t）。
（2)最小二乘法最小二乘法（LS）是一种经典的数据处理方法, 但由于最小二乘估计是非一致的、有偏差的, 因而为了克服它的不足, 形成了一些以最小二乘法为基础的辨识方法:广义最小二乘法（GLS）、辅助变量法(IVA)和增广矩阵法(EM），以及将一般的最小二乘法与其它方法相结合的方法,有相关分析——-最小二乘两步法（COR —LS)和随机逼近算法.（3）极大似然法极大似然法（ML）对特殊的噪声模型有很好的性能，具有很好的理论保证;但计算耗费大, 可能得到的是损失函数的局部极小值。
Matlab中的系统辨识与模型预测控制技术
Matlab中的系统辨识与模型预测控制技术引言Matlab是一种广泛应用于工程和科学领域的高级计算环境和编程语言。
它提供了丰富的工具箱和函数，使工程师和科学家能够进行数据分析、模拟和建模。
本文将探讨Matlab中的系统辨识与模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）技术，并介绍其基本原理、应用和优势。
一、系统辨识的基本原理系统辨识是指通过对系统输入和输出数据的分析和处理，来获得对系统动态行为的理解和描述的过程。
在Matlab中，系统辨识工具箱提供了一系列方法和算法来实现系统辨识，其中最常用的方法是基于数据的系统辨识方法。
这些方法根据系统输入和输出的数据样本，通过参数估计和模型拟合来获取系统模型。
在系统辨识中，常用的模型包括线性模型、非线性模型和时变模型等。
线性模型是最简单和最常用的模型类型，它假设系统的行为是线性的，具有参数可调整的特点。
非线性模型考虑了系统的非线性特性，能更准确地描述系统的行为，但参数估计和模型拟合的复杂性也相应增加。
时变模型是指系统参数会随时间变化的模型，能更好地描述实际系统动态行为的变化。
在Matlab中，可以使用系统辨识工具箱中的命令和函数来进行参数估计和模型拟合。
通过对实际系统的输入和输出数据进行采样和记录，然后使用这些数据来拟合和评估系统模型，可以有效地了解和预测系统的行为。
这些模型可以用于系统控制的设计和优化，为工程师和科学家提供决策支持和指导。
二、模型预测控制的基本原理模型预测控制是一种先进的控制技术，它通过预测系统的未来行为来生成控制策略，并根据实际系统的反馈信息进行修正和优化。
在Matlab中，模型预测控制工具箱提供了一系列函数和工具，使工程师和科学家能够轻松地设计和实现模型预测控制算法。
模型预测控制的基本原理是通过建立一个系统模型来预测系统未来的行为，并根据这些预测结果生成相应的控制策略。
通常，系统模型可以使用系统辨识技术获得，也可以采用已知的数学模型。
系统辨识辨识方法性能分析
系统辨识辨识方法性能分析引言系统辨识是指通过观测系统的输入和输出，利用数学模型对系统的动态行为进行建模和预测的过程。
辨识方法的性能分析是评估辨识方法的优劣和适用范围的过程，对于选择合适的辨识方法和优化辨识结果具有重要意义。
本文将对系统辨识中常用的几种方法进行性能分析，包括参数辨识方法、非参数辨识方法和半参数辨识方法。
参数辨识方法参数辨识方法是指通过估计系统的参数来建立系统模型。
常见的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法和支持向量回归等。
这些方法通过寻找最优参数来拟合系统的输入和输出数据，从而得到系统的数学模型。
对于参数辨识方法的性能分析，可以从以下几个方面进行评估：1.拟合优度：拟合优度是指辨识方法得到的模型与实际系统之间的拟合程度。
可以通过计算模型的残差平方和或R方值来评估拟合优度，拟合优度越高，模型与实际系统的拟合程度越好。
2.参数估计误差：参数估计误差反映了辨识方法对系统参数的估计准确程度。
可以通过计算参数估计误差的均方根误差或标准偏差来评估辨识方法的参数估计精度，参数估计误差越小，辨识方法的性能越好。
3.参数可辨识性：参数可辨识性指的是辨识方法是否能够准确地估计系统的参数。
对于具有多个参数的系统，如果某些参数之间存在相关性或冗余性，辨识方法可能无法准确地估计这些参数。
因此，参数可辨识性是评估辨识方法是否适用于系统辨识的重要指标。
非参数辨识方法非参数辨识方法是指通过不对系统模型做任何假设，直接从输入和输出数据中提取系统的特征来进行辨识。
常见的非参数辨识方法包括频域方法、时域方法和小波分析等。
这些方法不需要对系统进行具体的数学建模，对系统的特征进行直接提取和分析。
对于非参数辨识方法的性能分析，可以从以下几个方面进行评估：1.频谱分辨能力：频谱分辨能力是指辨识方法对系统频域特征的提取能力。
通过计算频谱分辨能力指标，可以评估辨识方法在不同频率下对系统信息的提取精度，频谱分辨能力越高，辨识方法对系统频域特征的分析能力越强。
系统辨识第二章2
（2-1）
经典控制理论中，传递函数是系统输入输出关系的常用表达式： （2-1）
Y (s) B( s) G( s) na （2-2） na 1 U ( s ) s a1s ana 1s ana A( s ) 拉氏变换
b1s nb 1 bnb 1s bnb
2） 离散系统的非参数模型 离散系统用非参数模型的表达形式称为权形式，它定义为 在零时刻初始条件为零时，系统受到一个单位脉冲（delta）函 数激励后的系统响应。 k 权序列记为g (k ) ， 0,1, 2, 表示离散系统输入输出关系的卷积公式为：
y(k ) g (k i)u (i)
2）离散系统输入输出模型 离散系统输入输出模型可以用差分方程的形式：
y(k ) a1 y(k 1) ana y(k na ) b1u(k 1) bnb u(k nb ) （2-3）
（2-3）
n 1 2 z y (k ) b1 z b2 z bnb z b G( z) z 变换 z u (k ) 1 a1 z 1 ana z na
3T T 0 0 T 2T 3T
2T
T
2T
y (3T ) g ( )u (3T )d g ( )u (3T )d g ( )u (3T )d g ( )u (3T )d T g (0)u (2T ) g (T )u (T ) g (2T )u (0) y ( NT ) T g (iT )u ( NT i1 b2 z 2 bnb z nb n F ( z 1 ) 1 f1 z 1 f 2 z 2 f n f z f n 1 1 2 C ( z ) 1 c1 z c2 z cnc z c D( z 1 ) 1 d1 z 1 d 2 z 2 d nd z nd
系统辨识si-03
T O O In
co1 1 0 0
0 0 1 0 0 1 0 0 an b1 bn 0 an 1 b2 bn 1 bo 2 0 a2 bn b1 0 1 a1
y(t ) g (t )u( )d g ( )u(t )d
0 0
t
t
y(t ) g (t ) * u(t )
g (t ) 0, 当t
初始松弛、线性时不变系统且是因果系统 g (t , ) 0(t ) 当输入信号为脉冲函数
y(t ) g (t ) ( )d g (t )
y
0 1 a1
可控规范Ⅱ型(能控性标准型) 1
u
s 1 s 1
0 1 0 2 1 3
2
s 1 a1
3
x3
x1
a3
x2 a2
y
23
可观测规范Ⅰ型(能观测性标准型) 1 2 s 1 3 s 1 s 1
y a bx cx 2
7
⑵ 本质线性和本质非线性
针对非线性模型而言 如果模型经过适当的数学变换可将原非线性的模型 转换为线性模型，那么原模型为本质线性，否则， 原模型为本质非线性
Y ALa1 K a2 , a1 0; a2 1 其中Y 为产值，L为劳动力，K为资本。
y log Y , u1 log L, u2 log K , a0 log A y a0 a1u1 a2u2
q 1 y(k ) y(k 1)
单位时移算子
n j 1
A(q 1 ) 1 a1q 1 a2 q 2 L an q n 1 a j q j B(q ) b0 b1q b2 q L bn q
系统辨识
方法
经典方法
现代方法
经典方法
经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析 法、谱分析法、最小二乘法和极大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的 方法。但是，最小二乘估计是非一致的，是有偏差的，所以为了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法为基 础的系统辨识方法：广义最小二乘法(GI S)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(EI，S)和广义最小二乘法(GI S)，以及将一般的最小二乘法与其他方法相结合的方法，有最小二乘两步法(COR—I S)和随机逼近算法等。
其次，建模的目的对于确定模型的结构和辨识方法也有重要意义。用于不同目的的模型可能会有很大的差别。 在估计具有特定物理意义的参数时，主要考虑模型的参数值与真实的参数值是否一致。在建立预测模型时，只需 要考虑预测误差。在建立仿真模型时，就要根据应用的要求去决定仿真的深度，也就是决定模型结构的复杂程度。 而对于设计控制系统的模型，则出于不同的控制目的可选择不同的模型类。
系统辨识
数学模型
01 简介
03 辨识目的
目录
02 基本步骤 04 方法
05 检验07 参考书目目录06 应用
基本信息
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。
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。
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系统辨识的基本原理
再选定一个等价准则
J l e2k l T Tˆ 2
k 1
k 1
l
T k a1T k 1 anT k n b1Qk 1 b2Qk 2 bnQk n2
k 1
而Q与T之间的数学描述就是T/Q的数学模型的辨识问题，即
系统辨识篇
System Identificaton2020/8/29
1
讲述内容
Chapter1系统辨识理论、方法及应用； Chapter2系统辨识的经典方法； Chapter3系统辨识的脉冲响应法 Chapter4智能技术在系统辨识中的应用；
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2
Chapter1
系统辨识与控制理论的联系较为密切。随着计算机
技术的发展以及对系统控制技术要求的提高，控制理论
得到了广泛的应用。但是，控制理论的大多数应用场
合，若想获得理想的使用效果，则与是否能获得被控对
象的数学描述是密不可分的。然而，很多时候，被控对
象的数学模型是不知道的，甚至涉及这个系统的工艺方
面的工程师都无法描述。
在应用控制理论去实施系统控制时，事先建立对象
Gg与对象等价。因此，辨识就是求使准则函数最小的模
型Gg的优化问题[7]。若模型类采用参数模型描述时，辨
识就归结为参数优化问题。
我们发现，准则函数通常表示成误差e的函数，写作
J y, yg f e，而在具体表达中，平方误差准则 f e e2
用得最多，而根据误差的定义形式，又可分为输出误
差、202输0/8/2入9 误差和广义误差形式。
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系统辨识的基本原理—等价准则
① 输出误差：令输出误差为
e y yg 输出误差通常是参数的非线性函数，这种参数辨识
是一种复杂的非线性最优化问题，当误差和参数的关系
是一次函数时，称模型是关于参数线性的。
参数线性模型按照最小均方误差准则，采用最小二
乘（LS，Least Square），可实现对参数辨识。
（A）
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系统辨识的基本原理
（A）式相当于表达了T Tˆ ek 的关系，在这个关
系式中，T表示量测温度，可表示为
T T k a1T k 1 anT k n
Tˆ表示了估计（计算）温度 ，可表示为
Tˆ b1Qk 1 b2Qk 2 bnQk n
ek 表示干扰噪声（量测误差），表达了量测温度
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系统辨识的基本原理
燃料流量Q（输入）和炉膛温度T（输出）之间的关 系：
欲建立T/Q模型，经观测得到一组输入-输出数据，
记为Qk , k 1,2,,l和 T k, k 1,2,,l，其中l为数据
长度，同时，选定一组模型：
T k a1T k 1 anT k n b1Qk 1 b2Qk 2 bnQk n ek
以用最小二乘法辨识得到。
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系统描述的数学模型
前面我们已对数学模型做过分析，对于SI过程，弄 清各类模型的表达形式、相互转换及应用场合十分必要。
间的偏离值（误差）e=y-yg ，采用的准则函数如下：
① 连续信号下，准则函数为
t
t
J y, yg yt yg t2dt e2 tdt
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t T
t T
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系统辨识的基本原理—等价准则
② 离散信号下，准则函数为
J y, yg
N
y yg 2 e 2
在给定的模型类中，k当Gg使准则函数最小时，定义
输入误差示意图
12
系统辨识的基本原理—等价准则
③ 广义误差：将输入、输出误差组合而成，
定义为 et Gg1yt G1ut
其中，G1 和G21称为广义模型。
激励信号u
y 辨识对象
-
模型 G1
+
逆模型 G21
e
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广义误差示意图
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系统辨识的基本原理—等价准则
在广义误差中，特别常用的是方程式误差。例
一种20近20/8似/29描述[6] 。
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系统辨识的基本原理—等价准则
在SI中，有一个很重要的概念，就是等价准则，它
是用来衡量模型接近实际过程的标准。而通常被辨识对
象和模型的等价性是通过引入评价函数来定义的，这个
评价函数称为等价准则函数。
对于相同的输入u，若实际系统的输出为y，模型Gg
的输出为yg，而被辨识对象和模型输出这两个输出量之
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系统辨识的基本原理—等价准则
其中，q-1为后移算子，即
q 1 yk yk 1
则误差准则为
L
2
J A q 1 yt B q 1 ut
k 1
这里， 表示方程中的参数，即ai ,bi ,i 1,2,, n。
当给定输入输出u和y时，误差是线性的，即误差准
则函数J 关于模型参数空间是线性的，其参数可
根据所观测的In-Out数据Qk , k 1,2,,l和 T k , k 1,2,,l
从模型类（A）式中寻找一个模型，也就是确定（A）式中的模型
阶次n及未知参数 ai ,bi ,i 1,2,, n ，使准则J=min。
由于观测到的数据一般都含有噪声，辨识建模实际上是一种实
验统计的方法，所获得的模型只不过是与实际过程外特性等价的
的数学描述（数学模型），成为应用是否成功的关键。
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Chapter1
系统辨识的基本原理； 系统描述的数学模型； 随机信号的描述与分析； 白噪声与伪随机码；
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系统辨识的基本原理
例如，一个工业炉加热过程中，若忽略其他因素， 控制的主要目标是燃料流量Q（输入）和炉膛温度T（输 出）之间的关系：
辨识技术为非参数模型转化为参数模型提供了手段。
这里，系统线性和参数线性是不同的概念。
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系统辨识的基本原理—等价准则
② 输入误差：令输入误差为
et ut ut ut Gg1yt
其中，Gg1 为模型Gg的逆系统，其关系如图：
激励信号u
y 辨识对象
e
系统逆模型
Gg1
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如对于离散时间系统，当G1
、G
1为
2
G21 : A q 1 1 a1q 1 a2 q 2 an q n
G1 : B q 1 b1q 1 b2q 2 bn q n
方程误差表示为
et A q 1 yt B q 1 ut
yk a1 yk 1 a2 yk 2an yk n b1uk 1 b2uk 2 bnuk n