2022年系统辨识方法 .pdf
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1、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也给出了一个定义: “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。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
2、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,
3、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。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 4 页 -
4、- - - - - - - - (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。 在比较不同的模型集合后, 可以得到某个相对稳定的模型,因为所得到的该模型在某模型集合内是最好的一个。四系统辨识的基本应用系统辨识最早在工业上得到应用, 起源于控制系统设计和分析。 应用辨识方法获得被控过程的数学模型之后, 以此模型为基础可以设计出比较合理的控制系统或应用于分析原有控制系统的性能, 以便提出改进。 目前系统辨识已经广泛应用与各个领域,主要有建模与仿真、预测预报、鼓掌诊断、自适应控制、质量检查。五系统辨识的经典方法在经
5、典控制理论中, 所分析研究的是单输入单输出系统,经常用得到的系统模型是频率响应、权函数和传递函数。 所以早期系统辨识工作的主要内容就是寻求描述单变量系统的频率特性、权函数和系统的传递函数。进行系统辨识时, 激励系统时所采用的信号称之为激励信号,也成测试信号。 激励信号可分为非周期激励信号和周期激励信号两大类。通常使用的非周期激励信号有不同波形的脉冲信号、 阶跃信号、斜坡信号。通常使用的周期激励信号有简单的正弦波信号,二位式信号。但是倘若仅仅利用被识对象在正常运行时自然波动的输入输出信号作为激励信号,则往往只能得到不太精确的结果。这是由于系统内部的扰动信号的功率谱可能太窄,而且实际所能得到的输入
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