侯媛彬的系统辨识与MATLAB仿真:非线性模型与应用探讨
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更新于2024-07-20
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系统辨识与Matlab仿真是现代工程领域的重要技术手段,尤其是在系统工程和自动化专业中占据核心地位。该文档由作者侯媛彬提供,虽然扫描版质量有限,但对于理解和应用系统辨识原理仍有价值。文档内容涵盖了辨识的基本概念和方法,强调了非线性系统相对于线性系统复杂性的挑战。
首先,章节一介绍了系统辨识的基本概念,包括辨识问题的重要性。线性系统的模型辨识,如最小二乘法、最大似然法和梯度法,早在上个世纪就被广泛研究并应用于实践中。然而,由于现实中的非线性普遍存在,对非线性系统的研究和控制更具挑战性。这需要针对具体问题深入分析非线性因素,找出关键影响因素,并发展适应性强的辨识与控制理论和方法。
系统模型的多种表现形式是理解辨识的基础:
1. "直觉"模型,如驾驶员对汽车的直觉控制,体现了人类对过程的直观感知。
2. 物理模型,如电力系统模型和控制机床模型,是基于相似原理的真实过程的缩小复制品。
3. 图表模型,如阶跃响应、脉冲响应和频率响应,是非参数化的可视化工具。
4. 数学模型,是最常见的,包括代数方程(如经济模型中的生产关系)、微分方程(如动力学)、差分方程(表示延迟效应)以及状态方程,这些数学结构能够精确描述实际过程的行为特性。
MATLAB作为强大的数值计算平台,被广泛用于系统辨识的仿真。通过MATLAB,可以实现数据采集、模型拟合、误差分析和控制器设计等过程。利用该软件,用户可以方便地构建各种模型,如线性模型、非线性模型,并进行系统识别、辨识结果的优化以及控制系统设计验证。
第2页详细介绍了辨识问题的表达形式和原理,包括模型的定义和分类,以及典型方法如误差准则的介绍。内容涵盖了辨识问题的表述方式,如如何将系统行为转化为数学表达,以及如何通过数据驱动的方法进行辨识,包括选择合适的辨识算法和确定适当的误差评估标准。
侯媛彬的这份文档提供了系统辨识的全面视角,不仅涵盖了理论基础,还展示了MATLAB在实践中的应用。这对于从事系统工程和自动化工作的专业人士来说,是理解和掌握非线性系统建模与控制不可或缺的学习资料。尽管扫描版质量可能不理想,但通过仔细阅读和理解,读者仍能收获丰富的专业知识和技能。
2019-08-13 上传
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