MATLAB系统辨识:模型建立与转换函数概览
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更新于2024-08-14
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在MATLAB系统辨识中,模型建立和转换是关键环节,利用内置的工具箱提供了强大的支持。该工具箱涵盖了多个方面的功能,有助于系统建模和优化控制。以下是主要知识点的详细介绍:
1. **模型建立函数**:
- `iddata`: 用于创建标准的包含输入输出数据的对象,是模型分析的基础。
- `idmodel`: 基本模型对象,集成了许多模型类型的共性,方便模型构建。
- `idarx`: 从ARX(AutoRegressive with eXogenous inputs)多项式出发,构建ARX模型,适用于线性系统。
- `idgrey`: 通过M文件定义灰色模型,适用于处理不确定性和噪声较高的数据。
- `idpoly`: 建立基于输入输出数据的多项式模型,适用于对模型的阶次有明确要求的情况。
- `idss`: 构造状态空间模型,这是动态系统建模的重要形式,考虑了系统的内部状态。
- `idfrd`: 创建频率响应数据模型,适用于频域分析。
2. **模型类别与转换**:
- 提供了不同模型类别的建立和转换函数,如ARX、灰色模型和多项式模型,满足不同复杂度和适用场景的需求。
- 包括参数模型和非参数模型的辨识,前者基于特定模型结构,后者则不依赖于预设模型形式。
3. **辨识方法**:
- 参数模型辨识涉及递推参数估计,即通过迭代优化算法寻找模型参数,使模型与实际数据拟合度最优。
- 非参数模型辨识,如通过频谱分析或自回归积分移动平均(ARIMA)模型,不需要预先设定模型结构。
4. **辨识过程**:
- 辨识过程包括实验设计,如选择合适的输入信号、采样频率以及确定辨识的时间窗口和策略。
- 模型结构辨识不仅限于模型类型的选择,还包括确定模型阶次、滞后等参数。
5. **等价准则与误差评估**:
- 辨识过程中的等价准则(误差推则)衡量模型与实际系统误差的大小,如输出误差、输入误差或广义误差。
- 这是评估模型性能的关键指标,决定了选择哪个模型作为最终的系统模型。
6. **图形用户界面**:
- MATLAB的系统辨识工具箱提供了一个集成的图形用户界面,简化了整个辨识流程,便于用户直观操作和结果可视化。
MATLAB系统辨识工具箱提供了丰富的函数和工具,使得模型的建立、转换、评估和优化成为可能,极大地促进了动态系统的研究和控制系统的开发工作。通过合理选择模型类、应用辨识方法和评估准则,用户可以准确地捕捉到系统的动态特性,为后续的控制设计奠定基础。
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