基于遗忘因子的系统辨识与自适应控制仿真分析

本资源是一份关于“系统辨识与自适应控制”的作业文档，主要关注于系统的识别过程和自适应控制方法的应用。首先，作业涉及了系统辨识中的残差检验，即通过对比估计得到的测量值和实际值的差异，确保模型的准确度。具体示例中，通过使用移位寄存器和随机噪声序列，以及M序列，计算出的估计值θe与真值存在一定的差距，但误差在可接受范围内。 其次，作业展示了遗忘因子递推最小二乘参数估计的实现。这是一种自适应控制算法，用于估计系统动态模型的参数。该方法通过白噪声输入和在线估计，不断调整参数θe，以减小输出残差。仿真结果显示，遗忘因子设置为0.95，参数估计的波动较小，表明辨识效果较好。通过计算输出残差的平方和，观察到随着数据长度L增大，损失函数Jn先快速下降，然后趋于稳定，这体现了定阶过程的关键原理。 作业还包含了针对SISO过程差分方程模型的辨识，通过设定阈值控制输入信号，以适应性地调整控制器的决策。此外，辨识主程序部分展示了初始状态变量的初始化以及数据处理流程，包括输出残差的记录和控制器的响应。 这份作业着重考察了系统辨识技术在实际问题中的应用，如参数估计、误差分析和自适应控制策略，这对于理解和掌握相关理论以及在实际工程中的应用具有重要意义。