系统辨识基础:先验知识与辨识步骤解析
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更新于2024-08-09
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"系统辨识是通过实验数据来构建动态系统数学模型的过程,涉及系统建模、参数估计和模型验证等多个方面。此资源是基于Altium Designer 6.9的经典教程,介绍了系统辨识的基本步骤,并引用了高等学校自动化专业教材《系统建模与辨识》。"
在系统辨识中,先验知识是至关重要的,它分为三个主要类别:
1. 关于模型结构的先验知识:这部分知识来源于对系统本质运动规律的理解,可能是基于物理、化学等科学原理的理论建模,或者是通过对历史数据的分析来判断模型的特性,如线性、非线性、时变性等。
2. 关于数据的先验知识:这包括对数据的限制条件,比如流量的正向性、控制输入的幅度限制,以及数据噪声的统计特性,如通常假设的正态分布。如果实际数据不符合这些假设,可能需要对数据进行预处理,如变换或对数化。
3. 关于参数的先验知识:这包括参数的可能范围、初步估计值和先验概率分布。这些信息可以用来设定估计算法的初始条件,提高估计的准确性。
系统辨识的基本步骤包括:
1. 实验设计:目的是获取合适的输入输出数据,设计时需遵循能充分揭示系统行为的原则。
2. 数据预处理:对收集的数据进行清洗、校正和规范化,以便后续分析。
3. 模型选择:根据先验知识确定可能的模型结构,例如线性、非线性模型。
4. 参数估计:使用合适的算法(如最小二乘法、最大似然估计等)估计模型参数。
5. 模型验证:通过比较模型预测与实际数据的吻合程度,评估模型的性能。
6. 模型修正:根据验证结果调整模型参数或结构,以提升模型的准确性和实用性。
7. 实验结果分析:理解模型揭示的系统动态特性,提出改进措施或为决策提供依据。
《系统建模与辨识》这本书详细介绍了线性、多变量线性、非参数、非线性系统以及特殊领域的建模和辨识方法,如时间序列、房室模型、神经网络模型、模糊系统和遗传算法的应用。书中通过实例和仿真帮助读者理解和应用这些方法。
该教材适合自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业的本科生和研究生,同时也适用于科研人员和技术管理人员作为参考书籍。
2012-07-07 上传
2023-06-08 上传
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