频率域理性传递函数辨识综述：方法比较与应用

本文档主要关注"系统辨识"这一关键领域，特别聚焦于频率域内有理传递函数的参数识别方法。发表在1994年《自动控制 transactions》第39卷第11期的这篇综述文章由R.Pintelon、P.Guillaume、Y.Rolain、J.Schoukens和H.Vanhamme等IEEE成员撰写。他们针对连续时间系统的模型化过程提供了深入的探讨，特别是在拉普拉斯(s)变换域内的识别技术。 系统辨识是过程控制中的重要环节，其目标是从嘈杂的观测数据中提取出一个与实际系统行为相符的模型。适合的模型取决于具体的应用场景，例如，如果最终目的是设计基于零阶保持（ZOH）重构器的连续时间过程的数字控制器，那么对离散时间或拉普拉斯变换下的传递函数进行辨识就显得尤为关键。 论文详尽地调查了不同频率域识别方法之间的相互关系，通过研究等效的成本函数来突出这些方法的内在联系。作者不仅讨论了各种估计器的特性，还通过一系列实例来生动地展示它们的工作原理和优势。成本函数在这里扮演着决定算法性能的关键角色，它衡量了模型参数估计的精度和复杂度，有助于选择最有效的辨识策略。 文章首先引入了问题背景，强调了在面对噪声数据时，如何通过合理的模型选择和参数估计来优化控制系统的设计。接着，可能会详细介绍几种常见的频率域参数辨识方法，如最小二乘法、频率响应函数测量、广义似然比（GLS）、以及基于卡尔曼滤波或粒子滤波的动态模型估计技术。此外，文中可能还会涉及模型阶数选择、模型不确定性处理以及辨识算法的稳健性分析。 这篇文章为科研人员提供了一套全面的系统辨识工具箱，涵盖了理论基础、方法比较、实践应用以及案例分析，对于工程师和研究人员在实际控制系统设计中准确选择和应用参数辨识技术具有很高的参考价值。通过阅读和理解这篇综述，读者可以深入了解如何在频域中高效且精确地识别连续时间系统的参数，从而提升控制系统的性能和稳定性。