matlab系統(tǒng)辨識

1、（System Identification Tool）系統(tǒng)辨識工具箱早聽說matlab博大精深，神通廣大了，于是乎我確定肯定有更簡單、直觀、強(qiáng)大的工具來完成這小兒科把戲。查資料琢磨之后，我做了個小實驗，在simulink里驗證了該種方法。該方法的大原則是：在確定了系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)（兩個列向量N×1形式，如果是1×N，會提示出錯！）之后，設(shè)計好一定的辨識原則（比如說是2階？3階？，傳遞函數(shù)是零極點(diǎn)形式，還是帶阻尼形式，等等），然后就交給強(qiáng)大的matlab，得到辨識結(jié)果。Step by step，plz！Step1、 建立模型獲取系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)圖1圖1系統(tǒng)的輸入是階躍信號

2、，用Scope1監(jiān)視，并輸出到workspace（這步不會的自己百度哦），采樣周期是0.1s，得到輸入變量u（101×1的矩陣）；本人在系統(tǒng)的階躍響應(yīng)上疊加了一白噪聲，當(dāng)然也可以不加噪聲，加了噪聲就是期望更真實的模擬實際情況，白噪聲參數(shù)設(shè)置見圖2圖2同樣在Scope2監(jiān)視，也將結(jié)果輸出到workspace，得到響應(yīng)數(shù)據(jù)y（同樣也是101×1的矩陣）Step 2、進(jìn)入辨識工具箱&設(shè)置辨識規(guī)則直接在command window 輸入 ident，回車，進(jìn)入辨識工具箱圖3圖3點(diǎn)擊import下拉菜單，選時域數(shù)據(jù)time domain data，見圖4圖4在下圖5紅色圈區(qū)域

3、輸入之前得到的系統(tǒng)輸入和輸出數(shù)據(jù)，u和y圖5 在下圖6綠色圈內(nèi)輸入數(shù)據(jù)的一些信息，因為之前模型中，階躍起點(diǎn)我是放在0s處的，這里也設(shè)置0，如果前面模型仿真是1s，這里應(yīng)該也是1s；采樣時間是0.1s，根據(jù)實際情況設(shè)置統(tǒng)一哦圖6設(shè)置完之后，點(diǎn)擊import此時界面變成圖7圖7如果在下圖8勾選紅框這個選項，就會出現(xiàn)我們剛才設(shè)定輸入輸出數(shù)據(jù)的曲線，如圖9所示，其他勾選項是頻域的分析和顯示，暫不用它。圖8圖9看看與我們實際設(shè)置的輸入輸出是否符合，如果符合，那么我們離成功就不遠(yuǎn)咯，如果發(fā)現(xiàn)異常，那再好好檢查一遍，直到確保數(shù)據(jù)導(dǎo)入沒有問題！下面兩段紅色斜杠之間的內(nèi)容，對于本實驗，可以直接跳過，看一下對后續(xù)

4、復(fù)雜模型的處理有好處哦，也算全面熟悉一下工具。/到這接著選preprocess也就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理了，下拉菜單中有很多種處理方法和手段，有這個心思的人可以挨個試一下功能。圖10圖10預(yù)處理的對象是working data中的數(shù)據(jù)，每進(jìn)行一種預(yù)處理在左邊就會有新的數(shù)據(jù)生成，這時只要將新的數(shù)據(jù)移動到working data的那個方框，就可以將working data換成你所想處理的數(shù)據(jù)了，可以這樣多次進(jìn)行處理，得到你最終想用來辨識的數(shù)據(jù)和用于驗證的數(shù)據(jù)（不需要的數(shù)據(jù)可以拖到那個trash里面刪除，就是回收站了，也可以從回收站中找回的）接下來就是辨識了，首先把辨識用的數(shù)據(jù)拖到working dat

5、a那個方框，再把驗證的數(shù)據(jù)拖到validation data那個方框，這個validation data就是最原始數(shù)據(jù)稍作處理得到的一個更接近理論模型的對象數(shù)據(jù)，在這實驗里，本人用的就是默認(rèn)數(shù)據(jù)，也就是不做任何preprocess處理。/點(diǎn)下拉菜單estimate，選你想要的模型，在彈出的對話框中設(shè)定參數(shù),圖11圖11這里邊的模型種類比較多，有線性的、非線性的、狀態(tài)空間的、經(jīng)典傳遞函數(shù)形式的等等，我們所選的就是圖中紅色方框process models，單擊。彈出如下界面圖12！是否有零點(diǎn)、有延遲、有積分？根據(jù)勾選，傳函自動調(diào)整極點(diǎn)個數(shù)及其他傳遞函數(shù)圖12在本實驗中，我們做如下設(shè)置，見圖13紅框標(biāo)出部分。圖13然后點(diǎn)擊最下方Estimate，就有模型生成了。圖14圖14先勾選上圖綠色框選項，看到了什么？給出了擬合率，best fits 98.72有木有？傳遞函數(shù)具體的數(shù)值，雙擊上圖紅色框，見圖15？圖15在右邊的數(shù)據(jù)欄中；也就是model views中了，下面有很多可以選擇，每選一個就可以生成一幅對應(yīng)的圖，是由用于驗證的數(shù)據(jù)生成的。把模型拖到to workspace那個方框，再去看workspace，多的那個變量就是你所辨識出的模型了注意：在某個模型或某組數(shù)據(jù)上點(diǎn)一下，線變細(xì)了就不會在圖中顯示出來了！最