系统辨识步骤与关键环节

"这篇资料是关于哈尔滨工业大学系统辨识课程的总结，主要涵盖了系统辨识的基本概念、内容、步骤以及输入信号的选择准则和白噪声序列的定义与产生方法。" 系统辨识是控制理论和自动化领域的一个关键部分，旨在通过分析输入和输出数据来建立一个数学模型，该模型能描述实际系统的动态行为。根据L.A.Zadeh、P.Eykhoff和L.Ljung等人的定义，系统辨识涉及数据、模型类和选择准则，目的是在一系列候选模型中找到最能匹配数据的那一个。 系统辨识主要分为两个方面：参数辨识和结构辨识。参数辨识是指当系统结构已知，但参数未知时，通过实验数据确定这些参数。结构辨识则是在系统结构未知的情况下，探索系统的阶次和延时等特性。 辨识的过程通常包括以下步骤： 1. 明确辨识目的，这决定了模型类型、精度和方法。 2. 掌握先验知识，如预选模型和试验设计。 3. 选定模型种类并设定初步假设。 4. 设计试验，包括选择合适的输入信号和设定采样间隔。 5. 数据处理，如对直流和低频数据进行零均值化，对高频数据进行低通滤波。 6. 结构辨识，确定模型的阶次和纯延时。 7. 参数辨识，通过优化算法找到最佳参数值。 8. 模型校验，确保模型能准确地反映系统行为。 输入信号的选择对辨识效果至关重要。理想的输入信号应能激发所有系统模态，同时考虑非线性区的影响、信噪比和实施成本。例如，输入信号不应过于强大导致系统进入非线性区域，也不应过于微弱影响辨识精度。 白噪声序列在系统辨识中常被用作输入信号，因为它具有零均值和仅在当前时刻相关的特性。正态分布的白噪声，也称为高斯白噪声，是最常见的形式。白噪声的生成方法包括基于均匀分布随机数的方法，如乘同余法和混合同余法。 系统辨识是通过科学的步骤和合适的技术来揭示复杂系统动态行为的工具，它依赖于高质量的数据、合理的输入信号和精确的模型构建。在实际工程应用中，理解并熟练运用这些知识是实现高效控制策略的关键。