系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)報(bào)告.

1、.系統(tǒng)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)院：電子信息學(xué)院班級(jí)：電氣105姓名：郝永旭學(xué)號(hào)：201000474511實(shí)驗(yàn)一：用相關(guān)分析法辨識(shí)系統(tǒng)脈沖響應(yīng)（1）M序列產(chǎn)生程序Np=(26-1)*4;%初始化M序列的長度for i=1:6 M(i)=1;endfor i=7:Np;%根據(jù)M序列特征式計(jì)算M序列的其余項(xiàng) M(i)=xor(M(i-5),M(i-6);endinput=zeros(1,Np); %初始化輸入for i=1:Npif M(i)=1 input(i)=-1;elseif M(i)=0 input(i)=1;end;endtime=1:Np;simin=time' input' （

2、2）正態(tài)分布白噪聲程序 A=6; x0=1; N=100; M=8;for k=1:N x2=A*x0; x1=mod (x2,M); v1=x1/M; v(1,k)=v1; x0=x1;end （3）系統(tǒng)simulink構(gòu)建（4）脈沖響應(yīng)辨識(shí)程序z=simout.signals.values(1:Np,1);Ruz=zeros(1,26-1); %產(chǎn)生相關(guān)函數(shù)N=Np-26+1;for k=1:26-1 for i=26:Np Ruz(k)=Ruz(k)+input(i-k)*z(i); end Ruz(k)=Ruz(k)/N;endc=-Ruz(62);%求g(k)for k=1:26-1

3、 g(k)=N/(N+1)*(Ruz(k)+c);%脈沖響應(yīng)的估計(jì)值；endnum=1;%畫圖den=8.3*6.2 14.5 1;sys=tf(num,den);t=0:62;y=impulse(sys,t);%真實(shí)的脈沖響應(yīng)函數(shù)；figureplot(t,g(t+1),'r',t,y,'b');實(shí)驗(yàn)二：利用Matlab中的ident模塊對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理X=2.8 2.9 3.0 3.0 3.0 2.9 2.7 2.5 2.3 2.2 2.0 1.8 1.6 1.5 1.4 1.6 1.7 1.8 2.0 2.3 2.4 2.6 2.9 2.9 3.0

4、 3.0 3.0 2.9 2.8 2.6 2.3 2.1 2.0 1.8 1.6 1.5 1.5 1.8 1.7 1.8'Y=2.7 2.8 2.9 3.0 2.9 2.8 2.7 2.5 2.3 2.1 1.8 1.4 1.1 0.9 0.7 0.8 1.0 1.3 1.6 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 2.9 2.9 2.8 2.8 2.7 2.6 2.3 2.1 1.8 1.2 1.1 0.9 0.8 0.8 1.1 1.2'間隔時(shí)間0.5把數(shù)據(jù)的間隔時(shí)間變成0.05在PC機(jī)上打開Matlab后，先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入，再用ident指令打開如圖：實(shí)驗(yàn)三：利用Matlab

5、的窗口指令對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理X=2.8 2.9 3.0 3.0 3.0 2.9 2.7 2.5 2.3 2.2 2.0 1.8 1.6 1.5 1.4 1.6 1.7 1.8 2.0 2.3 2.4 2.6 2.9 2.9 3.0 3.0 3.0 2.9 2.8 2.6 2.3 2.1 2.0 1.8 1.6 1.5 1.5 1.8 1.7 1.8'Y=2.7 2.8 2.9 3.0 2.9 2.8 2.7 2.5 2.3 2.1 1.8 1.4 1.1 0.9 0.7 0.8 1.0 1.3 1.6 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 2.9 2.9 2.8 2.8 2.7

6、 2.6 2.3 2.1 1.8 1.2 1.1 0.9 0.8 0.8 1.1 1.2'dry=iddata(X,Y,0.5);ze=dry(1:20);ze1=detrend(ze);m1=arx(ze1,4,3,4);zv=dry(20:40);zv1=detrend(zv);compare(zv1,m1);實(shí)驗(yàn)總結(jié)：通過對(duì)系統(tǒng)辨識(shí)的學(xué)習(xí)，讓我知道了他的重要性，尤其是近二十年來，系統(tǒng)辨識(shí)獲得了長足的發(fā)展，已經(jīng)為控制理論的一個(gè)十分活躍而又要的分支。隨著智能控理論、遺傳算法理論等的不斷成熟，逐漸形成了形式多樣的現(xiàn)代的系統(tǒng)辨識(shí)方法，并且已在實(shí)際問題應(yīng)用中取得了較好的使用效果。我們可以預(yù)見對(duì)不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)的辨識(shí)研究很難或根本不可能找到一種統(tǒng)的辨識(shí)方法來處理，這就需要人們分門別