系统辨识与自适应控制
模糊系统的辨识与自适应控制
模糊系统的辨识与自适应控制在现代控制理论研究中，模糊控制是一种重要的控制方法。
模糊控制是对非线性系统的一种解决方案，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和信息丢失问题，从而提高了控制的效率和精度，因此在自适应控制中得到了广泛的应用。
一、模糊系统辨识模糊系统辨识是指对模糊控制系统进行参数辨识和模型识别，目的是为了找到最佳的控制方案。
模糊系统的辨识过程也是确定模糊控制系统结构和参数的过程。
模糊控制系统需要依赖于模糊规则库和隶属函数来完成参数辨识和模型识别。
模糊规则库是一个包含了各种规则的数据库，其中每个规则由一组条件和一组相应的控制动作组成。
隶属函数用来描述输入变量和输出变量之间的映射关系。
在模糊系统辨识的过程中，需要收集大量的数据来分析和处理，以便从中提取有用的信息。
这里的数据包括输入数据和输出数据，输入数据包括控制输入和环境输入，输出数据包括控制输出和系统响应。
通过对这些数据进行分析、模型识别和参数辨识，可以得到一个模糊控制系统的模型，并对其进行优化调整，以使其更好地适应所需的控制任务。
二、自适应控制模糊系统的自适应控制是利用模糊控制系统的动态特性，不断根据控制系统的变化自动调整控制参数，以达到最优的控制效果。
因此，自适应控制算法是一种重要的控制算法，它可以自动调整控制参数以快速响应外部变化。
自适应控制有多种方法，包括自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应PID控制、自适应模型预测控制等。
其中，自适应模糊控制是一种广泛应用的控制方法，它可以自动调整模糊规则库、隶属函数以及控制输出，以适应不同的控制任务和环境条件。
三、结论总之，在现代控制领域中，模糊控制方法是一种重要的控制方法之一，具有较高的鲁棒性和鲁棒性。
模糊控制方法除了能够处理非线性系统，还可以处理模糊系统，因此在实际控制中被广泛应用。
模糊系统的辨识和自适应控制是模糊控制方法的两个基本方面，它们为模糊控制的优化和应用提供了基础和保障。
系统辨识与自适应控制 教材
系统辨识与自适应控制教材
系统辨识与自适应控制是一门涉及自动化控制、信号处理、人工智能等多个领域的交叉学科。
这门学科主要研究如何从系统的输入输出数据中，通过一定的方法和技术，辨识出系统的数学模型，进而实现对系统的有效控制。
系统辨识的主要方法包括：基于频率响应的方法、基于时间序列的方法、基于状态空间的方法等。
这些方法可以通过对系统的输入输出数据进行处理和分析，提取出系统的模型参数和结构。
自适应控制是一种特殊的控制系统，它可以根据环境的变化或者系统参数的变化，自动调整控制参数，以实现最优的控制效果。
自适应控制的主要方法包括：模型参考自适应控制、自校正控制、多变量自适应控制等。
系统辨识与自适应控制教材有很多种，以下是一些经典的教材：
1. 《System Identification and Adaptive Control》（第二版）- John H. Holland
2. 《Adaptive Control of Linear Systems》- Michael C. Corsini
3. 《Nonlinear System Identification and Control》- Massimo Ippolito
4. 《System Identification: Theory for the User》- Jack W. Newbold
5. 《Introduction to System Identification》- Mark H. Sager
这些教材都是系统辨识与自适应控制的经典之作，它们详细介绍了系统辨识与自适应控制的基本概念、方法和技术，以及它们在各个领域的应用。
如果您想深入学习系统辨识与自适应控制，建议阅读这些教材。
自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略
自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略引言自动控制系统是现代工程领域中很重要的一个研究方向，它涉及到各种各样的应用，如工业自动化、航天技术、机器人技术等。
在自动控制系统中，模型辨识和自适应控制策略是两个关键领域。
本文将讨论自动控制系统中的模型辨识和自适应控制策略的原理、方法和应用。
模型辨识模型辨识是自动控制系统中的一个重要研究领域，它旨在从系统的输入和输出数据中构建出一个有效的数学模型。
该数学模型能够描述和预测系统的动态行为，从而为系统设计和控制提供依据。
常用的模型辨识方法包括参数辨识、结构辨识和非参数辨识。
参数辨识方法是基于假设系统模型是已知结构的情况下进行的。
通过对系统的输入和输出数据进行拟合，参数辨识方法能够估计出系统模型中的参数。
这些参数可以被用于描述系统的动态性能，并且可以用于设计稳定的自适应控制器。
结构辨识方法是在没有先验知识的情况下，通过试探不同的系统结构来辨识系统模型。
这种方法常常使用组合算法和优化算法，通过对系统数据进行训练，筛选出最符合系统动态特性的模型结构。
结构辨识方法在辨识非线性系统和复杂系统方面具有很大的优势。
非参数辨识方法是一种基于经验分布函数和核函数的统计方法。
该方法不依赖于特定模型的假设，而是直接从数据中提取系统的动态信息。
非参数辨识方法可以用于辨识非线性系统和时变系统，适用范围广泛。
自适应控制策略自适应控制策略是一种可以根据系统的实时信息进行不断更新和优化的控制策略。
自适应控制器能够自动调整控制参数，以适应系统的变化和不确定性。
常用的自适应控制策略包括模型参考自适应控制和直接自适应控制。
模型参考自适应控制是一种基于模型参考思想的控制策略。
该策略通过引入一个参考模型来指导控制器的参数调整。
控制器的目标是使系统的输出与参考模型的输出保持一致。
模型参考自适应控制可以有效地抑制扰动和噪声的影响，提高系统的鲁棒性。
直接自适应控制是一种通过在线辨识系统模型的控制策略。
该策略通过对系统的输入和输出数据进行递归估计，不断更新模型参数。
系统辩识与自适应控制 教材(电子版)
系统辩识与自适应控制教材（电子版）第一章系统辩识引论§１—１系统辨识的基本概念（要求：掌握什么是系统系统辨识、定义、主要步骤，对系统辨识有比较全面的初步了解）一、什么是系统辨识System Identification系统辩识，又译为“系统识别”和“系统同定”，目前尚无公认的统一定义。
《中国大百科全书》中记述为：系统辩识是根据系统的输入/输出时间函数，确定系统行为的数学模型，是现代控制理论的一个分支（中国大百科自动控制卷486-488页）。
通俗地说，系统辩识是研究怎样利用对未知系统的试验数据或在线运行数据（输入/输出数据）建立描述系统的数学模型的科学。
钱学森把系统广义概括为“依一定顺序相互联系着的一组事物”。
“系统辩识”是“系统分析”和“控制系统设计”的逆问题。
基于实际系统的复杂性，描述其特性的数学模型具有“近似性”和“非唯一性”；辩识方法亦有多样性。
没有绝对好的数学模型和绝对好的辩识方法。
什么是较好的模型？依据辩识的不同目的，有不同答案。
一般说，能够满足目的要求的，比较简单的模型，是较好的模型。
二、系统辩识的目的通常有四类：1．为了估计具有特定物理意义的参数（如：时间常数；转动惯量；经济、生物、生态系统的参数）；2．为了预测（如：气象、大气污染、市场、故障等）；3．为了仿真（“性能仿真”与“过程仿真”对模型的要求不同）；4．为了控制（如设计控制系统的需要）。
三、统辩识的基本步骤系统辩识包括结构辩识和参数估计两个主要内容。
辩识的内容和一般步骤如下：（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（§3—３）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（§3—２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。
系统辨识与自适应控制实验
中南大学系统辨识及自适应控制实验指导老师贺建军姓名史伟东专业班级测控1102班0909111814号实验日期2014年11月实验一 递推二乘法参数辨识设被辨识系统的数学模型由下式描述：2341231232.0 1.51()()()1 1.50.70.11 1.50.70.1z z z y k u k k z z z z z zξ---------++=+-++-++ 式中ξ(k )为方差为0.1的白噪声。
要求：（1） 当输入信号u (k )是方差为1的白噪声序列时，利用系统的输入输出值在线辨识上述模型的参数；（2） 当输入信号u (k )是幅值为1的逆M 序列时，利用系统的输入输出值在线辨识上述模型的参数；分析比较在不同输入信号作用下，对系统模型参数辨识精度的影响。
（1）clear all; close all;a=[1 -1.5 0.7 0.1]';b=[1 2 1.5]';d=3; %对象参数na=length(a)-1;nb=length(b)-1; %计算阶次L=500; %数据长度uk=zeros(d+nb,1);yk=zeros(na,1); %输入输出初值u=randn(L,1); %输入采用方差为1的白噪声序列xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); % 方差为0.1的白噪声干扰序列theta=[a(2:na+1);b]; %对象参数真值thetae_1=zeros(na+nb+1,1); %参数初值P=10^6*eye(na+nb+1);for k=1:Lphi=[-yk;uk(d:d+nb)]; %此处phi为列向量y(k)=phi'*theta+xi(k); %采集输出数据%递推公式K=P*phi/(1+phi'*P*phi);thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phi'*thetae_1);P=(eye(na+nb+1)-K*phi')*P;%更新数据thetae_1=thetae(:,k);for i=d+nb:-1:2uk(i)=uk(i-1);enduk(1)=u(k);for i=na:-1:2yk(i)=yk(i-1);endyk(1)=y(k);endplot([1:L],thetae); %line([1:L],[theta,theta]); xlabel('k');ylabel('参数估计a,b');legend('a_1','a_2','a_3','b_0','b_1','b_2');axis([0 L -2 2]);（2）clear all;a=[1 -1.5 0.7 0.1]';b=[1 2 1.5]';d=2; %对象参数na=length(a)-1;nb=length(b)-1; %计算阶次L=20; %数据长度uk=zeros(d+nb,1);yk=zeros(na,1); %输入初值x1=1;x2=1;x3=1;x4=0;S=1;%移位寄存器初值，方波初值xi=rand(L,1);%白噪声序列theta=[a(2:na+1);b]; %对象参数真值for k=1:Lphi(k,:)=[-yk;uk(d:d+nb)]'; % phi(k,:)为行向量，便于组成phi矩阵y(k)=phi(k,:)*theta+xi(k); %采集输出数据IM=xor(S,x4);if IM==0u(k)=-1;elseu(k)=1;endS=not(S);M=xor(x3,x4); %产生M序列%更新数据x4=x3;x3=x2;x2=x1;x1=M;for i=nb+d:-1:2uk(i)=uk(i-1);enduk(1)=u(k);for i=na:-1:2yk(i)=yk(i-1);endyk(1)=y(k);End实验二 最小方差自校正控制实验设二阶纯滞后被控对象的数学模型参数未知或慢时变，仿真实验时用下列模型：34112122.5 1.510.5()()()1 1.50.71 1.50.7z z z y k u k k z z z zξ-------++=+-+-+ 式中ξ(k )为方差为0.1的白噪声。
控制系统中的系统辨识与自适应控制
控制系统中的系统辨识与自适应控制在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个关键的方面。
系统辨识是指通过实验或推理的方法，从输入和输出的数据中提取模型的参数和结构信息，以便更好地理解和控制系统的行为。
而自适应控制是指根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，实时地调整控制器的参数以适应系统变化，以提高控制性能。
一、系统辨识1.1 参数辨识参数辨识是指确定系统动态模型中的参数。
常用的方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
最小二乘法是一种常见的参数辨识方法，通过最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和来确定参数。
1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统动态模型的结构，包括确定系统的阶数、输入输出关系等。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型等。
ARX模型是指自回归外部输入模型，适用于输入输出具有线性关系的系统。
ARMA模型是指自回归滑动平均模型，适用于输入输出关系存在滞后效应的系统。
二、自适应控制自适应控制是根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，动态地调整控制器的参数以适应系统的变化。
常用的自适应控制方法有模型参考自适应控制、模型预测控制等。
2.1 模型参考自适应控制模型参考自适应控制是建立在系统辨识模型基础上的控制方法。
通过将系统输出与参考模型输出进行比较，通过调整控制器参数来减小误差。
常见的模型参考自适应控制方法有自适应PID控制、自适应模糊控制等。
2.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于系统辨识模型的控制策略，通过对系统未来的状态进行预测，以求得最优控制输入。
模型预测控制可以同时考虑系统的多个输入和多个输出，具有较好的控制性能。
三、应用案例3.1 机械控制系统在机械控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于伺服控制系统。
通过系统辨识可以得到伺服电机的动态模型，然后利用自适应控制方法调整PID控制器的参数，以提高伺服系统的响应速度和稳定性。
3.2 化工控制系统在化工控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于控制某个反应器的温度。
系统辨识算法在自适应控制中的应用研究
系统辨识算法在自适应控制中的应用研究一、引言随着现代科技的发展，控制系统的智能化和自适应性的要求越来越高。
系统辨识算法作为现代控制理论中的基础算法之一，已经被广泛应用于自适应控制中。
本文将重点介绍系统辨识算法在自适应控制中的应用研究。
二、系统辨识算法概述系统辨识算法是指通过对系统输入输出数据的统计分析，确定系统的数学模型或某些特征参数的过程。
目前，常见的系统辨识算法有经验模型法、时域法、频域法、模型结构选择法等。
1. 经验模型法经验模型法是指通过对系统的输入输出数据进行尝试，并挑选出最符合实际情况的模型来描述系统的行为。
这种方法的优点是简单易学、计算速度快。
但是由于只是通过试错来确定模型，所以误差较大。
2. 时域法时域法是指对系统的时间序列进行统计分析，从而确定系统的数学模型。
这种方法的优点是计算简单，但是需要输入输出信号进行离散化，因此可能会引入噪声误差。
3. 频域法频域法是指通过对系统输入输出信号的频谱进行分析，得到系统动态特性的数学表达式。
这种方法的优点是能够有效地消除噪声，但是计算比较复杂。
4. 模型结构选择法模型结构选择法是指对不同种类的数学模型进行比较，通过评估模型的统计拟合程度，选择最优的模型。
这种方法的优点是能够较为准确地描述系统的动态特性。
三、系统辨识算法在自适应控制中的应用在自适应控制中，系统辨识算法被广泛应用于参数估计、模型预测控制、自调整控制和基于模型的控制等方面。
1. 参数估计自适应控制需要根据实时的系统输入输出数据对控制对象进行建模，确定控制参数，从而实现自适应控制。
系统辨识算法可以通过对系统输入输出数据进行处理，得到系统的动态特性，从而确定控制参数，实现自适应控制。
2. 模型预测控制模型预测控制是指通过对系统输入输出数据进行处理，建立系统的预测模型，进行系统状态的预测，并根据预测结果进行控制。
系统辨识算法可以生成系统的数学模型，进而实现模型预测控制。
3. 自调整控制自调整控制是指对控制对象进行调整以满足控制要求的过程。
系统辨识与自适应控制实验报告
系统辨识与自适应控制实验报告一、实验目的1.了解最小二乘算法的实现；2.使用最小二乘法一次完成算法、递推最小二乘法以及广义最小二乘法对系统进行辨识。
二、实验容设单输入-单输出系统的差分方程为y（k）=-取真实值=[ 1.642 0.715 0.39 0.35] ，输入数据如下表所列。
k u(k) k u(k) k u(k)1 1.147 11 -0.958 21 0.4852 0.201 12 0.810 22 1.6333 -0.787 13 -0.044 23 0.0434 -1.589 14 0.947 24 1.3265 -1.052 15 -1.474 25 1.7066 0.866 16 -0.719 26 -0.3407 1.152 17 -0.086 27 0.8908 1.157 18 -1.099 28 1.1449 0.626 19 1.450 29 1.177 10 0.43320 1.15130 -0.390用的真实值利用查分方程求出作为测量值，为均值为0，方差为0.1，0.5的不相关随机序列。
（1） 用最小二乘法估计参数（2） 用递推最小二乘法估计参数θ。
（3） 用辅助变量法估计参数θ。
（4） 设，用广义最小二乘法估计参数θ。
（5） 用增广矩阵法估计参数θ详细分析和比较所获得的参数辨识结果，并说明上述参数辨识方法的优点。
三、 实验设备Matlab 软件，PC 机一台。
四、实验原理4.1 最小二乘一次完成算法 4.1.1 公式 辨识参数L T LL TL LS y XX X 1)(-Λ=θ上式中4.1.2 程序流程图图 1最小二乘一次完成程序流程图4.2 递推最小二乘算法4.2.1 递推公式公式为其中，4.2.2 算法流程图图 2 递推最小二乘法实现程序框图4.3 增广最小二乘递推算法4.3.1 递推公式公式为：其中，4.3.2 算法流程图图 3 增广最小二乘法算法流程图五、实验结果5.1 最小二乘法一次完成实验结果XL =0 0 0 00 0 0 00 0 0.2010 1.1470-0.4798 0 -0.7870 0.20101.0245 -0.4798 -1.5890 -0.7870-0.4439 1.0245 -1.0520 -1.5890 0.9629 -0.4439 0.8660 -1.0520 -1.2332 0.9629 1.1520 0.8660 0.5840 -1.2332 1.5730 1.1520 -1.0939 0.5840 0.6260 1.5730 0.5840 -1.0939 0.4330 0.6260 -0.5647 0.5840 -0.9580 0.4330 0.7317 -0.5647 0.8100 -0.9580 -0.7784 0.7317 -0.0440 0.8100 0.4885 -0.7784 0.9470 -0.0440 -0.5996 0.4885 -1.4740 0.9470 0.8786 -0.5996 -0.7190 -1.4740 -0.2177 0.8786 -0.0860 -0.7190 0.0144 -0.2177 -1.0990 -0.0860 0.5907 0.0144 1.4500 -1.0990 -1.1611 0.5907 1.1510 1.4500 0.5277 -1.1611 0.4850 1.1510 -0.6284 0.5277 1.6330 0.4850 -0.1521 -0.6284 0.0430 1.6330 0.1108 -0.1521 1.3260 0.0430 -0.6053 0.1108 1.7060 1.3260 -0.2147 -0.6053 -0.3400 1.70600.3208 -0.2147 0.8900 -0.3400 -0.6014 0.3208 1.1440 0.8900 0.0005 -0.6014 1.1770 1.1440 yL =0.4798-1.02450.4439-0.96291.2332-0.58401.0939-0.58400.5647-0.73170.7784-0.48850.5996-0.87860.2177-0.0144-0.59071.1611-0.52770.62840.1521-0.11080.60530.2147-0.32080.6014-0.00050.4302辨识参数矩阵c =1.64200.71500.39000.3500a1 =1.6420；a2 =0.7150；b1 =0.3900；b2 =0.3500 下图为输入、输出矩阵的根径图图 4最小二乘法一次实现输入输出根径图5.2 递推最小二乘法算法辨识结果系统输出矩阵：y =Columns 1 through 130 0 0.4798 -1.0245 0.4439 -0.9629 1.2332 -0.5840 1.0939 -0.5840 0.5647 -0.7317 0.7784Columns 14 through 26-0.4885 0.5996 -0.8786 0.2177 -0.0144 -0.5907 1.1611 -0.5277 0.6284 0.1521 -0.1108 0.6053 0.2147Columns 27 through 30-0.3208 0.6014 -0.0005 0.4302辨识参数矩阵（辨识过程执行26次即满足了误差要求）：c =Columns 1 through 130.0010 0 0.0010 0.5690 1.3863 1.64201.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.0010 0 0.0010 0.0010 -0.2821 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.71500.0010 0 0.0719 1.0162 0.5392 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.39000.0010 0 0.4057 0.2403 0.3239 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500Columns 14 through 261.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.71500.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.39000.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500辨识误差矩阵：e =Columns 1 through 130 0 0 567.9876 1.4365 0.1844 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000 0 0 0 -283.1457 -3.5341 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000 0 70.9263 13.1283 -0.4694 -0.2767 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.00000 0 404.7388 -0.4078 0.3479 0.0807 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Columns 14 through 260.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.00000.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000输入输出根径图图 5 递推最小二乘法输入输出根径图辨识参数过程图 6 递推最小二乘法辨识参数（辨识过程）辨识误差：图 7 递推最小二乘法辨识过程中的误差曲线5.3 增光最小二乘法实验结果随机噪声e0 =Columns 1 through 130.8017 0.3112 0.0400 1.5927 2.1796 -0.2063 0.4197 -0.4914 0.9967 -2.0484 1.3063 0.5351 0.5779Columns 14 through 261.5297 0.0416 0.1831 -0.9543 -1.3474 -0.3873 0.5971 -0.2250 -1.0173 1.3889 -0.3959 0.3049 0.3154Columns 27 through 300.0668 0.7128 0.0522 -1.3478考虑噪声的系统输出矩阵y =Columns 1 through 130 0 1.3292 -2.8976 3.0444 -3.4535 4.0637 -1.2169 1.8419 -1.5061 0.3942 -3.0734 2.3278Columns 14 through 26-0.7705 1.1973 -0.1962 0.3711 -0.4941 -1.4314 1.2987 -1.5689 0.0303 1.8310 0.3403 -0.3472 0.5176Columns 27 through 30-1.1419 -0.4368 0.0696 1.6791不考虑噪声的系统输出矩阵ys =Columns 1 through 130 0 0.4798 -2.4191 2.9124 -3.8936 3.4635 -3.4509 0.1092 -1.3596 1.5440 0.2076 4.7453Columns 14 through 26-1.3584 -0.0452 -1.6585 -1.3303 -0.7543 0.0873 2.8846 -0.1526 2.2396 1.8786 -2.4398 -1.3358 1.4562Columns 27 through 30-0.1371 1.7331 2.2914 1.0575不考虑噪声时的模型输出ym =Columns 1 through 130 0 0.8502 -2.7124 3.2115 -4.4770 4.5771 -3.4086 0.1092 -1.3596 1.5440 0.2076 4.7453Columns 14 through 26-1.3584 -0.0452 -1.6585 -1.3303 -0.7543 0.0873 2.8846 -0.1526 2.2396 1.8786 -2.4398 -1.3358 1.4562Columns 27 through 30-0.1371 1.7331 2.2914 1.0575考虑噪声时的模型输出ymd =Columns 1 through 130 0 1.3292 -2.8976 3.0444 -3.4535 4.0637 -1.2169 1.8419 -1.5061 0.3942 -3.0734 2.3278Columns 14 through 26-0.7705 1.1973 -0.1962 0.3711 -0.4941 -1.4314 1.2987 -1.5689 0.0303 1.8310 0.3403 -0.3472 0.5176Columns 27 through 30-1.1419 -0.4368 0.0696 1.6791辨识参数矩阵：c =Columns 1 through 130.0010 0 0.0010 1.5171 1.6829 1.84351.8250 1.6529 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.0010 0 0.0010 0.0010 -0.1409 0.7419 0.6281 0.7388 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.71500.0010 0 0.1268 1.0576 0.8180 0.3002 0.4168 0.3921 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.39000.0010 0 0.7190 0.6789 0.7019 0.4396 0.1656 0.3522 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.35000.0010 0 -0.1988 0.0261 0.0572 -0.0988 -0.0852 1.0030 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.00000.0010 0 0.2540 0.6848 0.6545 1.34961.4284 1.6100 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.0010 0 0.4430 0.0984 0.1605 0.2657 0.6386 0.7305 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150Columns 14 through 261.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.71500.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.3900 0.39000.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.35000.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.3500 0.35001.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.00001.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.6420 1.64200.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150 0.7150Columns 27 through 301.6420 1.6420 1.6420 1.64200.7150 0.7150 0.7150 0.71500.3900 0.3900 0.3900 0.39000.3500 0.3500 0.3500 0.35001.0000 1.0000 1.0000 1.00001.6420 1.6420 1.6420 1.64200.7150 0.7150 0.7150 0.7150辨识参数误差矩阵e =1.0e+003 *Columns 1 through 130 0 0 1.5161 0.0001 0.0001 -0.0000 -0.0001 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.00000 0 0 0 -0.1419 -0.0063 -0.0002 0.0002 -0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.00000 0 0.1258 0.0073 -0.0002 -0.0006 0.0004 -0.0001 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.00000 0 0.7180 -0.0001 0.0000 -0.0004 -0.0006 0.0011 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.00000 0 -0.1998 -0.0011 0.0012 -0.0027 -0.0001 -0.0128 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.00000 0 0.2530 0.0017 -0.0000 0.0011 0.0001 0.0001 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.00000 0 0.4420 -0.0008 0.0006 0.0007 0.0014 0.0001 -0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000Columns 14 through 260.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000-0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.00000.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000-0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000-0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000Columns 27 through 300.0000 -0.0000 -0.0000 0.00000.0000 -0.0000 -0.0000 0.00000.0000 -0.0000 -0.0000 -0.0000-0.0000 0.0000 -0.0000 -0.00000.0000 0.0000 0.0000 -0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 -0.0000 0.0000 0.0000输入输出根径图：图 8 增广最小二乘法输入输出根径图辨识过程的参数：图 9 增广最小二乘法辨识过程参数辨识过程中的误差图 10 增广最小二乘法辨识过程中的误差系统输出矩阵和模型输出矩阵的对比：图 11 系统输出矩阵和模型输出矩阵的对比图六、结果分析利用最小二乘法对系统进行辨识，能够在最小误差平方的意义上对实验数据实现最好的拟合。
基于系统辨识的自适应控制方法研究
基于系统辨识的自适应控制方法研究引言：随着现代科学技术的不断发展，自适应控制的研究与应用越来越受到人们的关注。
自适应控制方法的核心是利用系统辨识技术对被控对象进行建模和参数估计，从而实现对系统的自适应控制。
本文将针对基于系统辨识的自适应控制方法进行研究，探讨其原理、应用和发展趋势。
一、自适应控制方法的原理自适应控制方法是一种能够根据系统运行状况自动调整控制器参数的控制方法。
其原理基于系统辨识技术，通过对被控对象进行建模和参数估计，从而实现对系统的自适应控制。
自适应控制方法通常包括如下几个步骤：1. 数据采集：通过传感器对系统输出和控制输入进行采集，并将数据传输至控制器。
2. 参数辨识：利用系统辨识技术对被控对象的动态特性进行建模和参数估计。
常用的系统辨识方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
3. 控制器设计：根据被控对象的模型和参数，设计自适应控制器。
自适应控制器通常包括反馈调节器和辨识器两部分，反馈调节器用于根据辨识结果调整控制器参数，辨识器则用于对系统动态特性进行辨识。
4. 控制策略更新：根据辨识器的辨识结果更新控制策略，实现对系统的自适应调节。
通常采用最优控制理论和优化算法进行控制策略的更新和优化。
二、自适应控制方法的应用自适应控制方法在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用案例：1. 工业控制：在工业自动化领域，自适应控制方法可以用于控制电机、传感器等各种工业设备。
通过对被控对象的辨识和参数估计，自适应控制器能够根据系统变化自动调整控制策略，实现对工业过程的精确控制。
2. 交通控制：在交通管理领域，自适应控制方法可以用于智能交通系统中的信号灯控制、交通流量调节等。
通过对交通系统的建模和参数估计，自适应控制器能够对交通信号进行即时调整，提高交通效率和道路通行能力。
3. 机器人控制：在机器人控制领域，自适应控制方法可以用于机器人的路径规划、动力学控制等。
通过对机器人的辨识和参数估计，自适应控制器能够根据实时环境变化调整机器人的移动路径和动作，实现对复杂环境中的机器人控制。
控制系统参数辨识及自适应控制技术研究
控制系统参数辨识及自适应控制技术研究摘要：控制系统参数辨识及自适应控制技术是当今控制领域中的热门研究方向之一。
本文旨在探讨控制系统参数辨识及自适应控制技术的研究现状、应用领域以及未来的发展方向。
我们将从理论基础、方法和算法、应用案例以及挑战与前景等方面进行论述，以期对读者深入理解和掌握相关的知识。
1. 引言控制系统参数辨识及自适应控制技术是指通过对控制系统内部参数进行辨识和实时调整的方法，实现对系统动态性能的优化和改进。
该技术在工业控制、机器人控制、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
2.理论基础控制系统参数辨识及自适应控制技术的理论基础主要包括系统辨识和自适应控制两个方面。
系统辨识涉及参数辨识的方法和模型的建立，可以通过频域分析、时域分析、最小二乘法等方法来完成。
自适应控制则是指通过对系统参数的实时调整，使得系统能够自动跟踪和抑制外部扰动，提高系统性能。
3. 方法与算法控制系统参数辨识及自适应控制技术的方法和算法繁多。
其中，模型参考自适应控制、模型预测控制、直接自适应控制等是常用的自适应控制方法。
而广义最小二乘法、神经网络、遗传算法等则是常用的参数辨识算法。
4. 应用案例控制系统参数辨识及自适应控制技术在工业、交通、机器人等领域都有广泛的应用。
在工业领域中，该技术可以应用于控制系统的优化和提升，实现生产效率的最大化。
在交通领域中，自适应控制可以用于智能交通信号灯的优化调度和交通流量的控制。
而在机器人领域中，该技术可以应用于机器人路径规划和运动控制，提高机器人的精确度和灵活性。
5. 挑战与前景尽管控制系统参数辨识及自适应控制技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。
首先，参数辨识需要大量的实验数据，而现实系统中往往很难获取充足的数据。
其次，自适应控制算法的设计和实现复杂，需要解决多变量、非线性以及时变系统的控制问题。
未来的发展方向主要包括改进参数辨识算法、研究更高级的自适应控制方法以及跨学科领域的合作。
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。
系统辨识及自适应控制实验报告
系统辨识及自适应控制实验报告实验报告：系统辨识及自适应控制1.引言系统辨识和自适应控制是现代自动控制领域中的重要研究内容。
系统辨识是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型描述系统的动态行为。
自适应控制则是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。
本实验旨在通过实际操作，掌握系统辨识和自适应控制的基本原理和方法。
2.实验目的1）了解系统辨识的基本原理和方法；2）掌握常见的系统辨识方法，包括参数辨识和频域辨识；3）理解自适应控制的基本原理和方法；4）熟悉自适应控制的实现过程；5）通过实验验证系统辨识和自适应控制的有效性。
3.实验原理3.1系统辨识原理系统辨识的目标是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性。
常见的系统辨识方法包括参数辨识和频域辨识两种。
参数辨识是通过拟合实际测量数据，找到最佳的模型参数。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然法和最小误差平方等。
频域辨识则是通过对输入输出信号的频谱分析，得到系统的频率响应特性。
常用的频域辨识方法有傅里叶变换法、相关分析法和谱估计法等。
3.2自适应控制原理自适应控制是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。
自适应控制分为基于模型的自适应控制和模型无关的自适应控制。
基于模型的自适应控制利用系统辨识得到的模型参数，设计相应的控制器来实现自适应控制。
常见的基于模型的自适应控制方法有模型参考自适应控制和模型预测自适应控制等。
模型无关的自适应控制则不依赖于系统辨识的模型，而是根据实际测量数据直接调整控制器参数。
常见的模型无关的自适应控制方法有自适应滑模控制和神经网络控制等。
4.实验内容4.1系统辨识实验在实验中，我们通过采集系统输入输出数据，根据最小二乘法进行参数辨识。
首先设置系统的输入信号，如阶跃信号或正弦信号，并记录对应的输出数据。
然后根据采集到的数据，选取适当的模型结构，通过最小二乘法求解最佳的模型参数。
系统辨识与自适应控制
1.白噪声（white noise ）系统辨识中所用到的数据通常都含有噪声。
从工程实际出发，这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程，是由一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。
白噪声的数学描述如下：如果随机过程()t ξ均值为0、自相关函数为2()σδτ，即2()()R ξτσδτ=式中，()δτ为单位脉冲函数（亦称为Dirac 函数），即,0(),0,τδττ∞ =⎧=⎨ ≠0⎩且()1d δττ∞-∞=⎰ 则称该随机过程为白噪声。
2.白噪声序列白噪声序列是白噪声过程的一种离散形式，可以描述如下：如果随机序列{}()k ξ均值为0，且两两不相关，对应的自相关函数为2()(),0,1,2,R k k k ξσδ= =±±⋅⋅⋅式中，()k δ为Kronecker 函数，即1,0()0,k k k δ =⎧=⎨ ≠0⎩ 则称随机序列{}()k ξ为白噪声序列。
可以将标量白噪声序列的概念推广到向量的情况，向量白噪声序列{}()k ξ定义如下：{}{}{}()0(),()()()()T E k Cov k k l E k k l R l ξξξξξδ=⎧⎪⎨+=+=⎪⎩ 式中，R 为正定常数矩阵，()l δ为Kronecker 函数。
3.有色噪声（colored noise ）从上述定义可知，理想白噪声只是一种理论上的抽象，在物理上是不能实现的，现实中并不存在这样的噪声。
因而，工程实际中测量数据所包含的噪声往往是有色噪声。
所谓有色噪声（或相关噪声）是指噪声序列中每一时刻的噪声和另一时刻的噪声相关。
“表示定理”表明，有色噪声序列可以看成由白噪声序列驱动的线性环节的输出，如图2.6所示。
{}{}1()()()k e k G z ξ-−−−→−−−−→白噪声有色噪声图2.6有色噪声图2.6中，1()G z -为线性传递函数，也称为成形滤波器，可写成111()()()C z G z D z ---= 式中1121211212()1()1c c d d n n n n C z c z c z c z D z d z d z d z--------⎧=+++⋅⋅⋅⎪⎨=+++⋅⋅⋅⎪⎩ 且1()C z -、1()D z -均为稳定多项式，即其根均在z 平面的单位圆内。
系统辨识与自适应控制第8章 自适应控制概论
J=E[J]
• 当前的研究结果仅能对特定的控制系统求解，即(8.4.1)，(8.4.2) • ①G1,G2 • ②I • ③v,ω都是高斯分布的随机向量序列。
• （2）对自适应控制的理解 • 根据上述讨论，对自适应控制可以有如下的基本认识：
(8.4.3)
20
•① • ②总是与假设模型的系数的不确定性有关； • • （3 • 主要包括3 • ①稳定性 • ②参数收敛性 • ③鲁棒性
21
17
• ②MRAS源于确定性的伺服问题；STC • ③内环外环的设计方法不同：如MRAS中调节器参数是直接更新，而STC中调 • 8.3.4 自整定PID(PID Auto-tuner) • 8.4 • 8.4.1 对控制器设计的基本要求 • 8.4.2 自适应控制器设计的主要内容
18
• 8.4.3 对自适应控制的理解及主要理论问题 • （1）随机最优控制 • 设被控过程的数学模型用随机离散-时间方程表示为： • 根据随机最优控制理论，要求出一个控制律使得它最小化下列损失函数：
图8.3.2 模型参考自适应控制系统MRAS原理框图
14
• 模型参考自适应控制系统MRAS的主要特点： • ①通过输出误差信号e(e=y0-y) • ②自适应机构不是明显地去获得控制u驱动被控过程，而是通过获得一组控制器
可调参数去驱动； • • 模型参考自适应控制系统MRAS的主要优缺点： •
15
10
图8.2.3 两轴机器人臂的角 速度伺服系统原理框图
11
图8.2.4 两轴机器人臂的角速度伺服系 统在不同惯性矩下的阶跃响应特性
12
• 8.3 • 8.3.1 增益程序(调度)控制(Gain Scheduling)
系统辨识与自适应控制
什么是数学模型
根据模型不同的基本特征，数学模型划分为： （1）静态模型与动态模型； （2）线性模型与非线性模型； （3）参数模型与非参数模型； （4）确定性模型与随机性模型； （5）连续时间模型与离散时间模型； （6）时不变模型与时变模型； （7）时间域模型与频域模型； （8）集中参数模型与分布参数模型；
关于系统辨识
在经典的控制理论中，为了确定闭环系统是否稳定，我们 就需要数学模型。可以①在已知系统微分方程的情况下，求取 闭环传递函数，求解闭环特征方程，判断根是否都具有负实部， 或利用劳斯判据（霍尔维茨判据），确定是否所有极点位于S平 面的左半平面；②获得开环系统传递函数，绘制根轨迹，确定 系统特征方程的根在S平面的分布情况；③在没有获得系统数学 模型的情况下，实验室的方法变得切实可行，利用开环系统的 对数幅频特性曲线（Bode图）或者奈奎斯特曲线（奈氏图）， 判断闭环系统的稳定性。
自适应控制系统的应用与发展
飞行器控制是最早应用自适应控制的领域。 例如，在工业方面，加热反应炉的升温自适应控 制，可使升温图曲线尽量接近试验所确定的理想曲线。 现有的自适应控制系统主要遵循两个原则： 1、一般只假定系统是线性定常的； 2、设计从系统的稳定性出发；按照Lyapunov分析 稳定性的观点，稳定性是保证如果系统的初始偏差在一 定范围内，随着系统运行时间的加大，偏差逐渐趋于 零。
自适应控制系统的应用与发展
但是一个实际系统，只具备稳定性是不够的，还要 具备一定的稳定速度，太慢了是没有意义的。
自适应控制所着力追求的是具有真正适应能力的 系统，自适应是生命系统的一种基本能力，体现为系统 的学习能力和智能水平。因此，自适应控制的进一步发 展将借鉴人工智能（AI）的推动。
系统辨识与自适应控制读书报告
系统辨识与自适应控制读书报告1、概述20世纪60年代，自动控制理论发展到了很高的水平。
与此同时，工业大生产的发展，也要求将控制技术提高到更高的水平。
现代控制理论的应用是建立在已知受控对象的数学模型这一前提下的，而在当时对受控对象数学模型的研究相对较为滞后。
现代控制理论的应用遇到了确定受控对象合适的数学模型的各种困难。
因此，建立系统数学模型的方法——系统辨识，就成为应用现代控制理论的重要前提。
在另一方面，随着计算机科学的飞速发展，计算机为辨识系统所需要进行的离线计算和在线计算提供了高效的工具。
在这样的背景下，系统辨识问题便愈来愈受到人们的重视，成为发展系统理论，开展实际应用工作中必不可少的组成部分。
“系统辨识”是研究如何利用系统试验或运行的、含有噪声的输入输出数据来建立被研究对象数学模型的一种理论和方法。
系统辨识是建模的一种方法，不同的学科领域，对应着不同的数学模型。
从某种意义上来说，不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。
辨识问题可以归结为用一个模型来表示客观系统本质特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。
当然也可以有另外的描述，辨识有三个要素：数据，模型类和准则。
辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型。
总而言之，辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性。
自适应系统利用可调系统的输入量、状态向量及输出量来测量某种性能指标，根据测得的性能指标与给定的性能指标的比较，自适应机构修改可调系统的参数或者产生辅助输入量，以保持测得的性能指标接近于给定的性能指标，或者说测得的性能指标处于可接受性能指标的集合内。
自适应系统的基本结构如图1所示。
图中所示的可调系统可以理解为这样一个系统，它能够用调整它的参数或者输入信号的方法来调整系统特性。
未知扰动已知扰动图1 自适应系统的基本结构2、系统辨识的方法2.1 经典的系统辨识办法在经典控制理论中，所分析研究的是单输入单输出系统，经常用到的系统模型是频率响应、权函数和传递函数。
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《系统辨识与自适应控制》课程论文
自动控制理论发展到了很高的水平，经典控制论被更有前途的现代控制理论所超越，控制技术的水平越来越高。
现代控制理论的应用是建立在已知受控对象的数学模型这一前提下的，而在当时对受控对象数学模型的研究相对较为滞后。
现代控制理论的应用遇到了确定受
控对象合适的数学模型的各种困难。
因此，建立系统数学模型的方法一一系统辨识，就成为
应用现代控制理论的重要前提。
在另一方面，随着计算机科学的飞速发展，计算机为辨识系统所需要进行的离线计算和在线计算提供了高效的工具。
在这样的背景下，系统辨识问题便
愈来愈受到人们的重视，成为发展系统理论，开展实际应用工作中必不可少的组成部分。
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卩={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。
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(Gl S)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(El , S)和广义最小二乘法(Gl 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
经典的系统辨识方法还存在着一定的不足：
(1)利用最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，并且必须具有较丰富的变化，然而，这一点在某些动态系统中，系统的输入常常无法保证；
(2)极大似然法计算耗费大，可能得到的是损失函数的局部极小值；
(3)经典的辨识方法对于某些复杂系统在一些情况下无能为力。
现代方法
随着系统的复杂化和对模型精确度要求的提高，系统辨识方法在不断发展，特别是非线
性系统辨识方法。
1、集员系统辨识法
在1979年集员辨识首先出现于Fogel撰写的文献中，1982年Fogel和Hua ng又对
其做了进一步的改进。
集员辨识是假设在噪声或噪声功率未知但有界UBB(U nknown But Bounded)的情况下，利用数据提供的信息给参数或传递函数确定一个总是包含真参数或传递函数的成员集(例如椭球体、多面体、平行六边体等)。
不同的实际应用对象，集员成员集的
定义也不同。
集员辨识理论已广泛应用到多传感器信息融合处理、软测量技术、通讯、信号
处理、鲁棒控制及故障检测等方面。
2、多层递阶系统辨识法
多层递阶方法的主要思想为：以时变参数模型的辨识方法作为基础，在输入输出等价的意义下，把一大类非线性模型化为多层线性模型，为非线性系统的建模给出了一个十分有效的途径。
3、神经网络系统辨识法
由于人工神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路。
与传统的基于算法的辨识方法相比较，人工神经网络用于系统辨识具有许多优点。
4、模糊逻辑系统辨识法模糊逻辑理论用模糊集合理论，从系统输入和输出的量测值来辨识系统的模糊模型，也是系统辨识的一个新的，有效的方法，在非线性系统辨识领域中有十分广泛的应用。
模糊逻辑辨识具有独特的优越性。
典型的模糊结构辨识方法有：模糊网格法、自适应模糊网格法、模糊聚类法及模糊搜索树法等。
5、小波网络系统辨识法小波网络是在小波分解的基础上提出的一种前馈神经网络口，使用小波网络进行动态系统辨识，成为神经网络辨识的一种新的方法。
小波分析在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。
小波理论在系统辨识中，尤其在非线性系统辨识中的应用潜力越来越大，为不确定的复杂的非线性系统辨识提供了一种新的有效途径，其具有良好的应用前景。
所以凡是需要通过实验数据确定数学模型和估计参数的场合都要利用辨识技术，辨识技术已经推广到工程和非工程的许多领域，如化学化工过程、核反应堆、电力系统、航空航天飞行器、生物医学系统、社会经济系统、环境系统、生态系统等。
适应控制系统则是辨识与控制相结合的一个范例，也是辨识在控制系统中的应用。
系统辨识是描述各种各样系统运动规律的一种方法论，是研究系统的一种有效工具。
利用这个工具可以对我们要研究的系统进行定量的描述，尽管随着现代控制理论的迅速发展，系统辨识得到了迅速而蓬勃发展，并已经成功运用于多种工程应用领域。
但仍有很多问题要解决，上述研究有色噪声干扰下的系统辨识，也正是试图探索新的辨识方法。
对于有色噪声干扰的一类广义输出误差模型，借助有限脉冲响应模型辨识思想和增广最小二乘结合（简称 FIR-RELS ）提出一种新的基于有色噪声干扰CARMA 模型的 ARMAX 辨
识方法。
提出的算法原理简单、计算量小、精度高、能实现在线辨识，同样这种方法可以推广到其他有色噪声系统。
理论分析和仿真结果验证了这些结论。
类似地方法还可以推广到辨识其他模型，与辅助模型相结合可以辨识多率系统。
自适应控制的定义：不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。
自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。
从系统内部来讲，描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准确知道。
作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表示。
这些扰动通常是不可预测的。
此外，还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。