系统辨识试卷A
《系统安全评价与预测》A卷答案与评分标准
《系统安全评价与预测》试卷(A卷)答案与评分标准总得分阅卷人复查人考试方式本试卷考试分数占学生总评成绩比例闭卷70%分数10得分一、选择题(每小题2分)1．a和b为某集合中的两个子集，根据布尔代数的运算定律，布尔代数式(a+ab)的简化式为 A 。
A．a B．ab C．b D．b+a2．根据经验和直观判断能力对生产系统的工艺、设备、设施、环境、人员和管理等方面的状况进行的分析评价是 B 。
A．定量安全评价方法B．定性安全评价方法C．系统安全评价方法D．概率风险评价方法3．系统的安全性评价是运用 A 的方法对系统中存在的危险进行评价和预测。
A．系统工程B．人机工程C．运筹学D．统计学4．主要用于预测事故发展趋势，调查事故发生、发展过程，找出事故隐患，研究事故预防的最佳对策的安全分析方法是 C 。
A．安全检查表法B．系统危险性分析法C．事件树分析法 D．作业安全分析法5．日本劳动省的《化工厂安全评价指南》，是一种 D 的安全评价方法。
A．半定量B．纯定性C．完全定量D．定性和定量相结合分数15得分二、多项选择题(每小题3分，每题至少两个或两个以上答案)1. 安全评价基本原理有BCD 。
A、因果对应原理；B、相关性原理；C、类推性原理；D、惯性原理2. 下列哪些属于定量分析的方法CD 。
A.预先危险性分析法B.安全检查表法C.日本六阶段安全评价法D.美国道化学公司的火灾、爆炸指数法3．在开展危害辨识、风险评价和风险控制策划时，应考虑的因素有ABE 。
A．常规活动和非常规活动B．作业场所内所有物料、装置和设备C．政府部门的支持程度D．当地经济承受力E．进入作业场所所有人员的活动4．下列评价方法中，那些属于可靠性评价法BC 。
A．道化学评价法B．ETA C．FTA D．安全检查表5．以下各种评价方法中不属于定量评价方法的有AB 。
A．故障类型及影响分析B．事故树分析C．作业条件危险性评价法D．危险指数评价法分数10得分二、填空题(每空1分)1．系统是由两个以上相互作用和相互依赖的部分组成的具有特定功能的有机整体。
系统辨识试卷A参考答案
襄樊学院2008-2009学年度上学期《系统辨识》试题A卷参考答案及评分标准一、选择题：（从下列各题的备选答案中选出一个或几个正确答案，并将其代号写在题干后面的括号内。
答案选错或未选全者，该题不得分。
每空2分，共12分）1、（C）2、（D）3、（ACD）4、（D）5、（A）6、（ABC）二、填空题：（每空2分，共14分）1、计算。
2、阶次和时滞3、极大似然法和预报误差法4、渐消记忆的最小二乘递推算法和限定记忆的最小二乘递推算法三、判断题（下列命题你认为正确的在题后括号内打“√”；错误的打“×”并改正；每小题2分，共20分）（注：正确的题目括号内打“√”得2分，打“×”得0分；错误的题目括号内打“×”得1分，改正正确再得1分，错误的题目括号内打“√”得0分；）1、（√）2、（×）参数型→非参数型3、（√）4、（×）没有→有5、（√）6、（×）考虑→基本不考虑7、（√）8、（√）9、（×）完全相同→不完全相同 10、（×）不需要→需要四、简答题：（回答要点，并简明扼要作解释，每小题6分，共18分）1、答：相关分析法的主要优点是由于M序列信号近似于白噪声，噪声功率均匀分布于整个频带，从而对系统的扰动甚微，保证系统能正常工作（1.5分）。
此外。
因为相关函数的计算是一种统计平均的方法，具有信息滤波的功能，因此，在有噪声污染下，仍可提取有用信息，准确地求出系统的脉冲响应（1.5分）。
相关辨识技术在工程中的应用、可归结为下述几个方面：（1）系统动态特性的在线测试。
包括机、炉、电等一次设备，风机、水泵等辅机以及二次自动控制系统；（1分）（2）对控制系统进行在线调试，使调节系统参数优化；（1分）（3）自适应控制中的非参数型模型辨识等。
（1分）2、答：计算中用一个数值来表示对观测数据的相对的“信任程度”，这就是权。
（2分）对于时变参数系统，其当前的观测数据最能反映被识对象当前的动态特性，数据愈“老”，它偏离当前对象特性的可能性愈大。
期末考试试题集-自动控制原理(含完整答案)
期末考试—复习重点自动控制原理1一、单项选择题(每小题1分,共20分)1。
系统和输入已知,求输出并对动态特性进行研究,称为（ )A 。
系统综合B 。
系统辨识C 。
系统分析 D.系统设计2. 惯性环节和积分环节的频率特性在( ）上相等.A 。
幅频特性的斜率 B.最小幅值 C 。
相位变化率 D 。
穿越频率3. 通过测量输出量,产生一个与输出信号存在确定函数比例关系值的元件称为（ )A.比较元件B.给定元件C.反馈元件D.放大元件4. ω从0变化到+∞时，延迟环节频率特性极坐标图为( ）A.圆B.半圆 C 。
椭圆 D 。
双曲线5。
当忽略电动机的电枢电感后，以电动机的转速为输出变量,电枢电压为输入变量时,电动机可看作一个（ )A 。
比例环节 B.微分环节 C.积分环节 D 。
惯性环节6。
若系统的开环传 递函数为2)(5 10+s s ，则它的开环增益为（ ) A.1 B 。
2 C.5 D.107. 二阶系统的传递函数52 5)(2++=s s s G ，则该系统是（ ） A 。
临界阻尼系统 B 。
欠阻尼系统 C.过阻尼系统 D.零阻尼系统8。
若保持二阶系统的ζ不变，提高ωn ,则可以（ ）A 。
提高上升时间和峰值时间 B.减少上升时间和峰值时间C 。
提高上升时间和调整时间 D.减少上升时间和超调量9。
一阶微分环节Ts s G +=1)(，当频率T1=ω时，则相频特性)(ωj G ∠为（ ) A.45° B.—45° C 。
90° D 。
—90°10。
最小相位系统的开环增益越大，其（ )A.振荡次数越多 B 。
稳定裕量越大C 。
相位变化越小D 。
稳态误差越小11。
设系统的特征方程为()0516178234=++++=s s s s s D ，则此系统 ( ）A.稳定B.临界稳定 C 。
不稳定 D.稳定性不确定。
12。
某单位反馈系统的开环传递函数为：())5)(1(++=s s s k s G ，当k =（ ）时，闭环系统临界稳定。
系统辨识习题解答（最新）
系统辨识习题解答1-14、若一个过程的输入、输出关系可以用MA 模型描述，请将该过程的输入输出模型写成最小二乘格式。
提示：①提示：① MA MA 模型z k D z u k ()()()=-1②定义tt q )](,),1(),([)(,],,,[10n k u k u k u k d d d n --== h 解：因为MA 模型z k D z u k ()()()=-1，其中n n z d z d d z D ---+++= 1101)(，从而)()1()()(10n k u d k u d k u d k z n -++-+= 所以当定义t t q )](,),1(),([)(,],,,[10n k u k u k u k d d d n --== h ，则有最小二乘格式：)()()()()(0k e k h k e k h d k z ni i i +=+=å=q t，其中e(k)e(k)是误差项。
是误差项。
2-3、设)}({k e 是一个平稳的有色噪声序列，为了考虑这种噪声对辨识的影响，需要用一种模型来描述它。
请解释如何用白噪声和表示定理把)(k e 表示成AR 模型、MA 模型和ARMA 模型。
解：根据表示定理，在一定条件下，有色噪声e(k)可以看成是由白噪声v(k)驱动的线性环节的输出，该线性环节称为成形滤波器，其脉冲传递函数可写成)()()(111---=z C z D z H 即)()()()(11k v z D k e z C --=其中cc n n zc z c z C ---+++= 1111)(dd nn zd z d z D ---+++= 1111)(根据其结构，噪声模型可区分为以下三类：根据其结构，噪声模型可区分为以下三类：自回归模型（自回归模型（AR AR 模型）： )()()(1k v k e z C =- 平均滑动模型（平均滑动模型（MA MA 模型）： )()()(1k v z D k e -= 自回归平均滑去模型（自回归平均滑去模型（ARMA ARMA 模型）： )()()()(11k v z D k e z C --=3－4、根据离散Wiener-Hopf 方程，证明å-=D -D +=10221P N j P P P Mz j g N t a k g N t a N k R )(ˆ)(ˆ)()(解：由于M 序列是循环周期为t N P D ，12-=PP N ，t D 为M 序列移位脉冲周期，自相关函数近似于d 函数，a 为M 序列的幅度。
系统辨识大作业1201张青
《系统辨识》大作业学号：********班级：自动化1班姓名：**信息与控制工程学院自动化系2015-07-11第一题模仿index2，搭建对象，由相关分析法，获得脉冲响应序列ˆ()g k，由ˆ()g k，参照讲义，获得系统的脉冲传递函数()G z和传递函数()G s;应用最小二乘辨识,获得脉冲响应序列ˆ()g k;同图显示两种方法的辨识效果图；应用相关最小二乘法，拟合对象的差分方程模型；构建时变对象，用最小二乘法和带遗忘因子的最小二乘法，(可以用辨识工具箱) 辨识模型的参数，比较两种方法的辨识效果差异;答：根据index2搭建结构框图：相关分析法：利用结构框图得到UY 和tout其中的U就是题目中要求得出的M序列，根据结构框图可知序列的周期是1512124=-=-=npN。
在command window中输入下列指令，既可以得到脉冲相应序列()g k：aa=5;NNPP=15;ts=2; RR=ones(15)+eye(15); for i=15:-1:1UU(16-i,:)=UY(16+i:30+i,1)'; endYY=[UY(31:45,2)];GG=RR*UU*YY/[aa*aa*(NNPP+1)*ts]; plot(0:2:29,GG) hold onstem(0:2:29,GG,'filled') Grid;title('脉冲序列g(τ)')最小二乘法建模的响应序列由于是二阶水箱系统，可以假设系统的传递函数为221101)(sa s a sb b s G +++=，已知)(τg ，求2110,,,a a b b已知G （s ）的结构，用长除法求得G(s)的s 展开式，其系数等于从 )( g 求得的各阶矩，然后求G(s)的参数。
得到结果： a1 =-1.1561 a2 =0.4283 b0 =-0.0028 b1=0.2961在command window 中输入下列指令得到传递函数：最小二乘一次算法相关参数%最小二乘法一次完成算法 M=UY(:,1); z=UY(:,2); H=zeros(100,4); for i=1:100 H(i,1)=-z(i+1); H(i,2)=-z(i); H(i,3)=M(i+1); H(i,4)=M(i); endEstimate=inv(H'*H)*H'*(z(3:102)) %结束得到相关系数为：Estimate =-0.7866 0.1388 0.5707 0.3115带遗忘因子最小二乘法：%带遗忘因子最小二乘法程序M=UY(:,1);z=UY(:,2);P=1000*eye(5); %Theta=zeros(5,200); %Theta(:,1)=[0;0;0;0;0];K=zeros(4,400); %K=[10;10;10;10;10];lamda=0.99;%遗忘因数for i=3:201h=[-z(i-1);-z(i-2);M(i);M(i-1);M(i-2)];K=P*h*inv(h'*P*h+lamda);Theta(:,i-1)=Theta(:,i-2)+K*(z(i)-h'*Theta(:,i-2));P=(eye(5)-K*h')*P/lamda;endi=1:200;figure(1)plot(i,Theta(1,:),i,Theta(2,:),i,Theta(3,:),i,Theta(4,:),i,Theta(5,:) )title('带遗忘因子最小二乘法')grid%结束Estimate 可由仿真图得出，可知两种方法参数确定十分接近。
系统辨识大作业加学习心得
论文系统辨识姿态角控制1.系统辨识概述辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的领域。
辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。
随着控制过程复杂性的提高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。
然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型。
系统辨识正是适应这一需要而形成的，他是现代控制理论中一个很活跃的分支。
社会科学和自然科学领域已经投入相当多的人力去观察、研究有关的系统辨识问题。
系统辨识是建模的一种方法，不同的学科领域，对应着不同的数学模型。
从某种意义上来说，不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。
辨识问题可以归结为用一个模型来表示可观系统（或将要改造的系统）本质特征的一种演算，并用这个模型吧对客观系统的理解表示成有用的形式。
当然可以刻有另外的描述，辨识有三个要素：数据，模型类和准则。
辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型。
总而言之，辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。
通常，预先给定一个模型类{}M（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则(,)JLyyM（一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函）；然后选择是误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。
MSA考试试题
MSA考试试题MSA考试试题库一、填空题：1.测量系统的通常被称为测量设备的变差。
2.测量系统的通常被称为评价人的变差。
3.数据的类型分为数据和数据。
4.MSA评审的二个阶段分别为阶段和阶段。
5.评价测量数据的质量，即评价随机现象的结果，应以在条件下运行的某一测量系统得到的测量结果的统计特性来确定。
6.如果一个测量系统用于过程控制，其变异性通常与进行比较，如果用于产品检验，其变异性通常与进行比较。
二、选择填空:1：分辨力和解析度是： ( )A最小的可读单位的术语B使用设备由过程定义的变化特性的所有名称C与所进行的测量有比例关系的仪器的所有最大测量单位D也叫做“偏倚”2：当再现性大于重复性的时候，原因可能是：( )A 仪器需要维护B 评价者需要更好的培训C 零件变差中有过度D 以上答案都正确3．不确定性是：( )A由量具重复性与再现性决定B对于测量值，包括实际值的一组估计值范围C由方差决定 D与某一量具的偏差测量相同4. GRR是对于重复性和再现性的波动测量系统，以下哪项是正确的？( )A 量具的重复性和再现性=重复性+再现性B 量具的重复性和再现性=（重复性）2+（再现性）2C（量具的重复性和再现性）2=（重复性）2+（再现性）2 D以上都错5.属于系统的随机误差的变差是（）：A偏倚B线性C重复性D精确度6．测量过程的分别有( )五个输入要素，输出则为测量值。
A.操作者B.量具C.产品D.测量方法E.操作程序F.环境7．测量系统的宽度误差包括( )A.偏倚B.稳定性C.线性D.重复性E.再现性8．以下哪种原因可能导致测量结果的变差（）A.零件的变差B.测量人内部变差C.测量仪器的变差D.测量环境导致的变差9．以下属于测量设备的计量特性的有（）A.分辨力B.最大允许误差C.测量范围D.重量E.长度10．在测量系统分析中，评价一个人使用一件测量设备，对同一零件的某一个特性进行多次测量下的变差，为（）A.重复性B.偏倚C.稳定性D.线性E.再现性11．以下描述错误的是（）A.零件的真值永远无法得到，只能无限与之接近B.数显卡尺的准确度是0.02mm；C.产品控制理论关注的是零件是否在指定的范围内D.过程控制理论关注的是过程变差是否稳定并可接受12．重复性是由( )个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。
系统辨识考试答案
系统辨识考试答案2.描述用随机信号测试线性系统的动态响应的原理与方法。
用伪随机噪声作为输入测试系统的动态响应：伪随机信号的自相关函数是周期为T 的周期函数，其互相关函数为：R x y( ) T 0 g( )R ( )d x 2T g( )RT x( ) d ..... kg( )kg(T) ...... T ＞系统的脉冲响应时间时， g(T ) =0，? ，则R ( ) kg( ) xy ，与白噪声作输入信号时结果相同，但此处R xy ( ) 的计算只需在0～T 一个周期的时间内进行。
这就是采用伪随机信号测试系统动态特性的优越性。
用随机信号测试线性系统的动态响应的原理是相关滤波原理利用随机信号测试线性系统的动态特性的理论基础是维纳一霍夫积分方程，即R xy ( ) g( )R x ( )d= g ( ) R x ( )当系统输出端存在干扰n (t ) 时，系统的实际输出 y(t)与输入 x(t)的互相关函数为：R xy ( ) E{ x(t) y(t )} E{ x(t )[ z(t ) n(t ) ] } R xz ( ) R xn ( ) 为了测试系统的动态响应特性，选用与测量噪声 n(t)无关的激励信号 x(t)，即 x(t)与 n(t)无关，故其互相关函数 R xn ( ) =0，所以 R xy ( ) R xz ( ) ，即实际输入与输出 (带测量噪声 )的互相关函数 R ( ) 等价于真实输入与输出 (不带测量噪声 )xy的互相关函数 R ( ) 。
这就是相关滤波原理。
利用相关滤波原理测试测试线性系xz 统的动态响应的突出优点是抗干扰能力强。
用白噪声作为输入测试系统的动态响应：维纳一霍夫积分方程变为：R xy ( ) g ( )R x 0 ( )d g ( )k ( )dkg( ) 0可见，当输入为自噪声时，系统输入输出的互相关函数 R ( ) 与脉冲响应函xy 数 g ( )成正比。
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1、相关分析法的主要优点是什么，其在工程中的应用有哪些方面？
答：相关分析法的主要优点是由于M序列信号近似于白噪声，噪声功率均匀分布于整个频带，从而对系统的扰动甚微，保证系统能正常工作（1.5分）。
此外。
因为相关函数的计算是一种统计平均的方法，具有信息滤波的功能，因此，在有噪声污染下，仍可提取有用信息，准确地求出系统的脉冲响应（1.5分）。
相关辨识技术在工程中的应用、可归结为下述几个方面：
（1）系统动态特性的在线测试。
包括机、炉、电等一次设备，风机、水泵等辅机以及二次自动控制系统；（1分）
（2）对控制系统进行在线调试，使调节系统参数优化；（1分）
（3）自适应控制中的非参数型模型辨识等。
（1分）
2、什么是权？叙述加权在渐消记忆的最小二乘递推算法中的作用。
计算中用一个数值来表示对观测数据的相对的“信任程度”，这就是权。
（2分）
对于时变参数系统，其当前的观测数据最能反映被识对象当前的动态特性，数据愈“老”，它偏离当前对象特性的可能性愈大。
因此要充分重视当前的数据而将“过时的”、“陈旧的”数据逐渐“遗忘”掉，这就是加权的概念。
（2分）具体的方法是，每当取得一个新的量测数据，
ρ<1）,这个加权因子体现出对老数据逐步衰就将以前的所有数据都乘上一个加权因子ρ（0<
减的作用，所以ρ也可称为衰减因子，因此在L次观测的基础上，在最小二乘准则中进行了某ρ=μ（0<μ<1），选择不同的μ就得到不同的加权效果。
μ愈小，表示将过种加权，即取2
去的数据“遗忘”得愈快。
（2分）
3、简述极大似然原理，叙述极大似然法和最小二乘法的关系。
答：极大似然法把参数估计问题化为依赖于统计信息而构造的似然函数的极大化问题，即当似然函数在某个参数值上达到极大时，就得到了有关参数的最佳估计。
（2分）似然函数是在给定的观测量z和参数θ下的观测量的联合概率密度函数，它是实验观测的样本数据z和参数θ的函数。
（2分）最小二乘法基本不考虑估计过程中所处理的各类数据的概率统计特性。
极大似然法要求有输出量的条件概率密度函数的先验知识，当噪声服从正态分布的条件下，极大似然法和最小二乘法完全等价。
（2分）
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