北京科技大学硕士研究生课程：系统辨识与参数估计-模型转换

"系统辨识与参数估计课程讲义2006-系统辨识与参数估计—01模型与模型转换.ppt" 本课程讲义《系统辨识与参数估计》由北京科技大学尹怡欣主讲，专注于系统辨识与参数估计领域的理论与实践。系统辨识是通过对实际系统的观测数据进行分析，构建能够描述系统动态行为的数学模型的过程。参数估计则是确定这些模型中未知参数的具体数值，以使得模型对实际系统行为的拟合度最高。 课程的核心内容围绕着不同类型的系统模型展开，包括线性对象的数学描述形式。这涵盖了： 1. 微分（差分）方程：这是最基础的连续时间系统模型，通过微分方程来描述系统的动态响应。 2. 传递函数：以频率域内的关系来表示系统输入与输出之间的关系，常用于线性定常系统分析。 3. 状态空间描述：通过一组状态变量来表示系统的动态行为，适用于高阶系统和非线性系统的建模。 4. 脉冲响应函数（序列）：在离散时间系统中，脉冲响应函数描述了系统对单位阶跃输入的响应。 5. 模型间的转换：学习如何在这些不同的表示形式之间进行转换，以适应不同的分析和控制需求。 此外，课程还涉及随机系统模型，讨论其与确定性系统的关系。在实际工程应用中，许多系统都存在随机因素，因此理解和处理随机性是系统辨识的重要组成部分。 模型的要素和分类是建模过程中的关键概念。模型是对实际系统本质特征的抽象和简化，它不必完全反映系统的实际结构，而是要能模拟系统的动态行为。建模时需要判断哪些特性是关键的，哪些可以忽略，以达到模型的有效性和适用性。模型的近似程度和有效性是评估模型质量的重要标准，建模策略应从全局最优的角度出发。 课程还可能涵盖模型的辨识方法，包括最小二乘法、最大似然估计等常用技术，以及MATLAB工具在系统辨识中的应用。MATLAB作为强大的数学计算软件，提供了系统辨识工具箱，方便用户进行模型构建、参数估计和模型验证。 通过这个课程，学生将深入理解系统辨识的基本原理和参数估计的技术，掌握在实际工程问题中构建和应用模型的能力，为控制系统设计、故障诊断和系统优化等提供理论基础。