(論文 字數：21412 頁數：39)摘 要：本文介紹了基于MATLAB的使用最小二乘法進行參數辨識的設計與仿真方法。系統辨識就是通過對研究對象進行振動測試，量測研究對象在人工激勵下的輸出響應，或正常運行狀態下的輸入/輸出數據，加以必要的分析、計算，識別出對象的動力學方程(數學模型)的理論和方法。這是因為對象的動態特性被認為必然表現在它的變化著的輸入輸出數據中，辨識就是利用數學方法從數據中提煉出對象的數學模型。線性系統的模型辨識和參數估計，人們已經進行了深入的研究，并總結出一套成熟的方法。在現實中非線性是普遍存在的，而非線性系統的研究要比線性系統復雜的多，這里主要研究最小二乘法在非線性系統的研究，給出改進算法并用Matlab仿真。本設計涉及非線性系統、現代控制和Matlab等。首先簡述參數辨識的概念和最小二乘法的基本原理.然后介紹如何采用MATLAB建立系統的仿真對象模型和運用MATLAB的M語言編寫最小二乘遞推算法.最后結合實例給出相應的仿真結果和分析。本文的仿真方法克服了傳統編程語言仿真時繁雜、難度高、周期長的缺點。

關鍵詞： MATLAB,白噪聲,系統建模,系統辨識

Matlab realization of The nonlinear system recognizition

Abstract :This article introduced carries on the design and the simulation method based onMATLAB use least squares method which the parameter recognizes. The system recognizes is throughcarries on the vibration test to the research object, the research object under manual drive output response, or under the normal operation condition input/output data, performs the essential analysis, the computation, distinguishes the object the dynamic equation (mathematical model) theory and method. This is because the object dynamic characteristic was considered inevitably displays in its change input output data, recognizes is uses mathematics method to refine the object from the data the mathematical model. The linear system model recognizes with the parameter estimated that, the people have already conducted the thorough research, and summarizes set of mature methods. In the reality Central Africa linearity is the universal existence, but the nonlinear system research needs compared to linear system complex many, here mainly to study least squares method in the nonlinear system research, produces the improvement algorithm and uses the Matlab simulation. This design involves the nonlinear system, the modern control and Matlab and so on. First summarizes the concept which the parameter recognizes and the least squares method base wooden principle Then introduced how uses the MATLAB establishment system the simulation object model and is smallest using the MATLAB M language compilation two rides the recursion algorithm Finally unifies the example to produce the corresponding simulation result and the analysis. This article simulation method has overcome when the tradition programming language simulation numerous and diverse, the difficulty is high, the cyclical long shortcoming.

Key words：matlab, white noise, system modeling, the system recognizes

目 錄

摘要

Abstract

1 緒論 1

1.1論文研究的目的和意義 1

1.2研究的國內外動態和趨勢 1

1.3 主要研究內容 2

2 系統辨識的介紹 3

2.1 系統辨識概 3

2.2 系統辨識的內容和步驟 5

2.3系統辨識的方法 6

2.4系統辨識的應用 7

2.5 系統辨別的噪聲干擾 8

2.6 最小二乘法的介紹 8

2.6.1 起源 8

2.6.2 最小二乘法概念 9

3 MATLAB簡介 12

3.1 MATLAB概述 12

3.2 MATLAB技術的主要特點 13

4 非線性系統辨識 15

4.1 非線性系統辨識的概述 15

4.2 非線性系統參數估計的特點 15

4.3 非線性解耦問題對系統的影響 15

4.4 深入研究的非線性問題 16

5 系統程序設計 17

5.1白噪聲產生程序 17

5.2 最小二乘一次完成算法辨識程序 18

6 結論 27

參考文獻

致謝

非線性系統辨識Matlab實論

1 緒論

1.1論文研究的目的和意義

人類認識客觀世界和改造世界的歷史進程，總是由低級到高級，由簡單到復雜，由表及里的縱深發展過程。在控制領域方面也是一樣，最先研究的控制系統都是線性的。例如，瓦特蒸汽機調節器、液面高度的調節等。這是由于受到人類對自然現象認識的客觀水平和解決實際問題的能力的限制，因為對線性系統的物理描述和數學求解是比較容易實現的事情，而且已經形成了一套完善的線性理論和分析研究方法。在現實中非線性是普遍存在的，而非線性系統的研究要比線性系統復雜的多，這里主要研究最小二乘法在非線性系統的研究，給出改進算法并用Matlab仿真。在系統辨識領域中,最小二乘法是一種得到廣泛應用的估計方法,可用于動態,靜態,線性,非線性系統。在使用最小二乘法進行參數估計時,為了實現實時控制,必須優化成參數遞推算法,即最小二乘遞推算法。線性系統的模型辨識和參數估計，人們已經進行了深入的研究，并總結出一套成熟的方法。這種辨識方法主要用于在線辨識。對于一個簡單的系統,可以通過分析其過程的運動規律,應用一些已知的定理和原理,建立數學模型,即所謂的“白箱建模”。但對于比較復雜的生產過程,該建模方法有很大的局限性。由于過程的輸入輸出信號一般總是可以測量的,而且過程的動態特性必然表現在這些輸入輸出數據中,那么就可以利用輸入輸出數據所提供的信息來建立過程的數學模型。這種建模方法就稱為系統辨識。把辨識建模稱作“黑箱建模”。社會科學和自然科學的各個領域有很多學者在研究有關線性和非線性的辨識問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 非线性辨识,非线性系统辨识Matlab实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。