matlab系统辨识工具箱多输入多输出

### MATLAB系统辨识工具箱中的MIMO系统建模与辨识

#### 工具准备
为了在MATLAB中实现多输入多输出(MIMO)系统的建模与辨识，需先确认已安装了MATLAB及其系统辨识工具箱[^1]。

#### 数据收集
对于MIMO系统的辨识，首要的是获取足够的输入和输出数据。这些数据可以来自实验测试或是仿真环境。确保采集的数据质量良好，噪声水平低，并覆盖整个工作范围内的不同工况，以便于后续的模型训练更加精确[^2]。

#### 创建IDDATA对象
一旦拥有了合适的I/O数据集之后，下一步就是创建`iddata`对象用于存储时间序列形式下的输入/输出信号：

% 假设y为m×n维矩阵表示n个采样点上m路输出变量；
% u同理代表p×n维矩阵对应着p个控制量随时间变化的情况。
Data = iddata(y,u,Ts); % Ts指明采样周期

此命令会构建一个名为`Data`的对象实例，它包含了所有必要的信息来描述一个多变量动态过程。

#### 初始化线性黑盒模型结构
针对特定的应用场景可以选择不同的预定义模型类作为初始猜测值。例如ARX、BJ等形式都是较为常用的离散状态空间表达方式之一:

% nx: 状态向量维度; nu: 输入数量; ny: 输出数目;
Model = idss(nx,nu,ny,'Ts',Ts);
set(Model,'Structure','Free'); % 设置自由参数估计模式

上述代码片段展示了怎样通过指定阶数nx以及其他相关属性（如采样间隔Ts），初始化了一个连续到离散转换后的随机初值版本的状态方程组框架——即所谓的“白板假设”。

#### 执行参数化拟合操作
利用之前建立好的`iddata`格式的历史记录以及所选类型的模板架构来进行最小二乘意义下最优解搜索的过程称为“校准”。具体来说，可以通过调用内置函数完成这一目标：

opt = ssestOptions('Display','on');
sys_estimated = ssest(Data, Model,opt);

这里`ssest()`接受三个主要参数：一是前述提到过的观测资料；二是待调整的目标函数原型；三是选项设定列表（比如是否开启进度条显示功能）。最终返回的结果保存到了新的变量名`sys_estimated`当中去了[^3]。

#### 结果验证
最后一步是对得到的新颖表述执行有效性检验程序。这可能涉及到绘制Bode图对比原始响应曲线形状差异度量指标计算等方面的工作内容。借助MATLAB丰富的绘图接口很容易达成此类目的。

compare(Data, sys_estimated);
bodemag(sys_estimated);

以上便是使用MATLAB系统辨识工具箱进行MIMO系统建模与辨识的一个基本流程概述。