系统辨识与实验设计准则探索

"《系统建模与辨识》- 王秀峰 卢桂章 编著" 在《系统辨识-Altium Designer 6.9 经典教程》的第14章中，主要讨论了系统辨识的实验设计问题，特别是如何实施有效的辨识策略。辨识是系统建模的重要组成部分，它涉及到从实测数据中提取系统特性的过程。本章首先介绍了辨识实验设计的重要性，强调了在实际操作中，数据的获取方式和其质量对辨识结果有直接影响。 14.1 辨识的实验设计 这一节提出了辨识实验设计的关键问题，即如何通过改变数据采集方式来提升数据的信息含量。通常，前几章的辨识工作都是基于已有的离散采样数据，但未涉及数据获取的过程。作者指出，数据的质量是辨识工作的基石，因此提出如何获得“更好”的数据是一个核心问题。 为了评估数据的好坏，我们需要建立一个衡量数据信息含量的标准。而在实际操作中，我们可能无法实现最优设计，因此也需要讨论满足基本需求的最小条件。此外，实验设计时还需考虑各种约束条件，如输入和输出的幅度和功率限制、实验时间、采样数量、最大采样速率以及设备限制。这些约束是相互关联的，并且其重要性取决于具体应用场景。 14.1.2 设计准则 为比较不同实验方案，定义一个衡量实验"优良性"的准则至关重要。这一部分可能介绍了某种用于评估实验设计的度量标准，虽然具体细节没有给出，但可以理解为一种评估数据质量和信息提取效率的方法。 该教程可能属于《高等学校自动化专业教材-系统建模与辨识》的一部分，这本书全面系统地介绍了不同领域的建模与辨识技术，包括线性系统、多变量系统、非参数表示、非线性系统、时间序列、房室模型、神经网络、模糊系统以及遗传算法在辨识中的应用等。书中提供了详细的计算步骤和实例，旨在帮助读者理解和应用这些方法。 本书适合自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业的本科生和研究生作为教材或参考书，同时也可供科研人员和技术人员参考。书中强调了实践操作，旨在使读者能够掌握并应用辨识技术。