系统辨识法
系统辨识算法
系统辨识算法一、引言系统辨识是指通过对系统输入输出数据进行观测和分析，从而建立数学模型以描述和预测系统行为的过程。
系统辨识算法是在给定输入输出数据的基础上，利用数学方法和计算机模拟技术，对系统的结构和参数进行估计和辨识的算法。
系统辨识算法在控制工程、信号处理、机器学习等领域具有广泛的应用。
二、系统辨识方法系统辨识方法可以分为参数辨识和非参数辨识两类。
1. 参数辨识参数辨识是指通过对系统模型中的参数进行估计，来描述和预测系统的行为。
常用的参数辨识方法有最小二乘法、最大似然估计法、递推最小二乘法等。
最小二乘法是一种基于最小化误差平方和的优化方法，通过优化目标函数来估计参数值。
最大似然估计法是一种基于概率统计理论的方法，通过似然函数最大化来估计参数值。
递推最小二乘法是一种基于递推迭代的方法，通过更新参数估计值来逼近真实参数值。
2. 非参数辨识非参数辨识是指通过对系统的输入输出数据进行分析，来估计系统的结构和参数。
常用的非参数辨识方法有频域分析法、时域分析法、小波分析法等。
频域分析法是一种基于信号频谱特性的方法，通过对输入输出信号的频谱进行分析，来估计系统的频率响应。
时域分析法是一种基于信号时域特性的方法，通过对输入输出信号的时序关系进行分析，来估计系统的时域特性。
小波分析法是一种基于小波变换的方法，通过对输入输出信号的小波变换系数进行分析，来估计系统的时频特性。
三、系统辨识应用系统辨识算法在实际工程中有着广泛的应用。
1. 控制工程系统辨识算法在控制系统设计中起到关键作用。
通过对控制对象进行辨识，可以建立准确的数学模型，从而设计出性能优良的控制器。
例如，在自适应控制中，可以利用系统辨识算法来实时辨识系统模型，从而根据实际系统特性调整控制器参数。
2. 信号处理系统辨识算法在信号处理领域有重要应用。
通过对信号进行辨识，可以提取信号的特征和结构，从而实现信号去噪、信号分析、信号识别等目标。
例如，在语音信号处理中，可以利用系统辨识算法来建立语音模型，进而实现语音识别和语音合成。
机械系统的系统辨识与参数辨识
机械系统的系统辨识与参数辨识在机械工程领域，系统辨识和参数辨识是非常重要的研究方向。
系统辨识主要是指从输入和输出的测量数据中，通过建立数学模型来揭示系统的特性和行为规律。
而参数辨识则是指利用已知的数学模型，从实测数据中确定模型的参数值。
这两个方法的应用可以帮助工程师深入理解和优化机械系统的性能。
系统辨识方法的应用非常广泛，可以用于各种不同的机械系统，包括机器人、汽车、航空航天设备等。
通过系统辨识，工程师可以了解系统的内部结构和动力学特性，从而优化系统设计和控制策略。
例如，在机器人领域，系统辨识可以帮助研究人员确定机器人的动力学参数，从而实现更加精确的轨迹跟踪和运动控制。
在汽车行业，系统辨识可以用于优化发动机燃油效率和悬挂系统的动力学性能。
系统辨识的方法包括基于物理模型和基于数据的方法。
基于物理模型的方法主要是通过建立数学模型来描述系统的动力学特性。
这种方法需要事先了解系统的机械结构和物理参数，然后使用数学工具，如微分方程和线性代数等，来推导系统的动力学模型。
基于数据的方法则是基于实测数据来推断系统的动力学特性。
这种方法不需要事先了解系统的物理参数，而是通过对输入和输出数据进行统计分析和数学建模，来揭示系统的动力学行为。
参数辨识是系统辨识的一个重要组成部分。
在实际应用中，通常需要确定系统模型中的参数值。
参数辨识的方法可以分为线性和非线性方法。
线性参数辨识方法通常是通过最小二乘法或极大似然法来确定参数值。
而非线性参数辨识方法则需要使用更加复杂的数学工具，如优化算法或贝叶斯推断方法等。
参数辨识的目标是使得建立的数学模型和实测数据之间的误差最小化。
机械系统的系统辨识和参数辨识在实际应用中存在一定的挑战和困难。
首先，机械系统往往具有复杂的非线性特性，这使得建立准确的数学模型非常困难。
其次，实际采集到的输入和输出数据可能受到噪声和干扰的影响，这会导致辨识结果的误差。
另外，系统辨识和参数辨识需要大量的计算和数据处理，对计算资源和存储空间有一定的要求。
系统辨识1
系统辨识系统辨识是指对于一个系统的理解和认识，包括对该系统的组成部分、功能特点、作用范围、运行规律等方面的全面把握和分析。
系统辨识是一项专业性很强的技能，需要掌握相关的知识和方法，才能够准确地识别和理解一个系统，为下一步的研究和分析提供基础。
下面将结合案例，详细介绍系统辨识的实施过程、方法和重要性。
一、系统辨识的实施过程1、确定研究对象系统辨识的第一步是确定研究的对象。
这要求我们明确需要研究的系统是什么，它所包括的组成部分、作用范围和影响因素是什么。
例如，如果我们要研究一个电子商务平台的运营情况，就需要明确该平台的组成部分（如前端界面、后端数据处理、用户管理等）、作用范围（如哪些地区、哪些用户群体）、影响因素（如网络带宽、访问量、用户体验等）。
2、了解基本信息了解基本信息是进行系统辨识的重要步骤。
这一步要求对研究对象的整体概貌有一定的了解，了解它的背景、发展历程、目标定位等基本信息。
比如，如果要研究一个企业的运营情况，就需要了解该企业的业务范围、组织架构、发展历程等基本信息，从而对该企业的整体方针、战略、目标等有所了解。
3、分析组成部分组成部分是实施系统辨识的重要内容，它要求我们对研究对象的每个组成部分进行详细分析，进而深入理解整个系统的运行机理。
分析组成部分时，需要考虑以下几点：（1）确定组成部分组成部分包括哪些子系统、模块、模型等。
例如，对于一个银行的信用卡系统，可能包括信用卡开户、交易查询、账单查询、信用额度管理、还款管理等多个子系统。
（2）了解功能特点了解每个组成部分的功能特点是进行系统辨识的核心内容。
这需要我们理解每个组成部分的作用、目标、功能、定位等，并对其运行机理进行深入分析。
例如，信用卡开户系统的功能可能包括用户信息采集、信用评估、授权审核等，每个功能都需要进行详细的分析和研究。
（3）掌握关键指标对于每个组成部分，需要掌握一些关键的指标，如响应时间、系统稳定性、正确率等。
这些指标可以帮助我们评估一个组成部分的表现，并判断其在系统中的重要性和优先级。
系统辨识方法
系统辨识方学习总结一．系统辨识的定义关于系统辨识的定义，Zadeh是这样提出的：“系统辨识就是在输入和输出数据观测的基础上，在指定的一组模型类中确定一个与所测系统等价的模型”。
L.Ljung也给“辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。
出了一个定义：二．系统描述的数学模型按照系统分析的定义，数学模型可以分为时间域和频率域两种。
经典控制理论中微分方程和现代控制方法中的状态空间方程都是属于时域的范畴，离散模型中的差分方程和离散状态空间方程也如此。
一般在经典控制论中采用频域传递函数建模，而在现代控制论中则采用时域状态空间方程建模。
三．系统辨识的步骤与内容(1)先验知识与明确辨识目的这一步为执行辨识任务提供尽可能多的信息。
首先从各个方面尽量的了解待辨识的系统，例如系统飞工作过程，运行条件，噪声的强弱及其性质，支配系统行为的机理等。
对辨识目的的了解，常能提供模型类型、模型精度和辨识方法的约束。
(2)试验设计试验设计包括扰动信号的选择，采样方法和间隔的决定，采样区段（采样数据长度的设计）以及辨识方式（离线、在线及开环、闭环等的考虑）等。
主要涉及以下两个问题，扰动信号的选择和采样方法和采样间隔(3)模型结构的确定模型类型和结构的选定是决定建立数学模型质量的关键性的一步，与建模的目的，对所辨识系统的眼前知识的掌握程度密切相关。
为了讨论模型和类型和结构的选择，引入模型集合的概念，利用它来代替被识系统的所有可能的模型称为模型群。
所谓模型结构的选定，就是在指定的一类模型中，选择出具有一定结构参数的模型M。
在单输入单输出系统的情况下，系统模型结构就只是模型的阶次。
当具有一定阶次的模型的所有参数都确定时，就得到特定的系统模型M，这就是所需要的数学模型。
(4)模型参数的估计参数模型的类型和结构选定以后，下一步是对模型中的未知参数进行估计，这个阶段就称为模型参数估计。
(5)模型的验证一个系统的模型被识别出来以后，是否可以接受和利用，它在多大程度上反映出被识别系统的特性，这是必须经过验证的。
系统辨识经典辨识方法
经典辨识方法报告1. 面积法辨识原理分子多项式为1的系统 11)(111++++=--s a sa s a s G n n nn Λ……………………………………………（）由于系统的传递函数与微分方程存在着一一对应的关系，因此，可以通过求取微分方程的系数来辨识系统的传递函数。
在求得系统的放大倍数K 后，要先得到无因次阶跃响应y(t)（设τ=0）。
大多数自衡的工业过程对象的y(t)可以用下式描述来近似1)()()()(a 111=++++--t y dtt dy a dt t y d a dt t y d n n n nK ……………………………（） 面积法原则上可以求出n 为任意阶的各系数。
以n=3为例，注意到1|)(,0|)(d |)(d |)(d 23====∞→∞→∞→∞→t t t t t y dtt y dt t y dt t y …………………………（） 将式（）的y(t)项移至右边，在[0，t]上积分，得⎰-=++t dt t y t y a dtt dy a dt t y d a 01223)](1[)()()(…………………………………（） 定义⎰-=tdt t y t F 01)](1[)(……………………………………………………………（）则由式（）给出的条件可知，在t →∞⎰∞-=01)](1[a dt t y ……………………………………………………………（）将式a 1y(t)移到等式右边，定义 )()]()([)()(a 201123t F dt t y a t F t y a dtt dy t =-=+⎰…………………………………（）利用初始条件（）当t →∞时)(a 22∞=F …………………………………………………………………… （）同理有a 3=F 3(∞)以此类推，若n ≥2，有a n =F n (∞)分子、分母分别为m 阶和n 阶多项式的系统当传递函数的形式如下所示时111111)()(11)(u h K m n s a s a s a s b s b s b K s G n n n n m m m m ∞=≥++++++++=----ΛΛ…………………………………定义∑∞=----+=++++++++==1111111111)()(1)(i ii m m m m n n nn s c s b s b s b s a s a s a s P s P Ks G ΛΛ………………………………由于⎰∞--=-0**)](1[)](1[dte t h t h L st …………………………………………则)](1[*t h -的Laplace 变换为： ∑∑∞=∞=-+=-=-111*1)(11)](1[i iii i i s C sC s sP s t h L ……………………………………定义一阶面积1A 为：11110011lim )](*1[lim )](*1[c sC sC t h L dt t h A i ii i i i s s =+=-=-=∑∑⎰∞=∞=-→∞→………令 )1(1)]([1*1s c s t h L +=……………………………………………………………定义二阶面积为：2122**0012)1)(1()]()([limc s c s c sc dtd h h A i i i i i i is t=++=-=∑∑⎰⎰∞=∞=-→∞τττ…同理，令 )...1(1)]([11221*1---++++=i i i s c s c s c s t h L ……………………………………定义i 阶面积为i i c A =。
系统辨识的经典方法
⎧T
⎨⎩τ
= 2(t2 − t1) = 2t1 − t2
对于以上结果，也可在
⎧⎪⎨tt34
≤τ,
= 0.8T
+τ
,
⎪⎩t5 = 2T +τ ,
y(t3 ) = 0 y(t4 ) = 0.55 y(t5 ) = 0.87
这几点上对实际曲线的拟合精度进行检验。
系统辨识的经典方法
频率响应法
频率响应法－1
; 阶跃响应法辨识原理
¾ 在系统上施加一个阶跃扰动信号，并测定出对象的响应随时间 而变化的曲线，然后根据该响应曲线，通过图解法而不是通过 寻求其解析公式的方法来求出系统的传递函数，这就是阶跃响 应法系统辨识。
¾ 如果系统不含积分环节，则在阶跃输入下，系统的输出将渐进 于一新的稳定状态，称系统具有自平衡特性，或自衡对象。
+ b1s + a1s
+ +
b0 a0
,
n>m
¾ 对应的频率特性可写成：
G(
jω)
=
bm ( an (
jω)m +" + b2 ( jω)2 + b1( jω)n +" + a2 ( jω)2 + a1(
jω) + b0 jω) + a0
=
(b0 − b2ω 2 (a0 − a2ω 2
+ b4ω 4 + a4ω 4
系统辨识的经典方法
肖志云
内蒙古工业大学信息工程学院自动化系
系统辨识的经典方法
1
引言
2
阶跃响应法
3
频率响应法
4
相关分析法
《系统辨识》新方法
《系统辨识》新方法引言系统辨识是指通过收集系统的输入和输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性和行为规律的过程。
它在工程控制、通信系统、经济学、生物学等领域都有着广泛的应用。
传统的系统辨识方法包括最小二乘法、频域法、状态空间法等，然而这些方法在处理高维复杂系统时往往面临着诸多困难和局限性。
开发新的系统辨识方法成为当前研究的重要方向之一。
1. 基于深度学习的系统辨识方法深度学习是近年来发展迅猛的机器学习方法，其在图像识别、语音识别等领域已经取得了巨大的成功。
研究者们开始将深度学习方法引入系统辨识领域，希望通过深度神经网络对系统的非线性动态进行建模。
与传统的线性模型相比，深度学习方法更加灵活和准确，能够处理更加复杂的系统动态特性。
有研究者利用深度学习方法对非线性动力学系统进行辨识，取得了较好的效果。
这为系统辨识方法带来了新的思路和突破口。
2. 基于信息论的系统辨识方法信息论是研究信息传输、存储和处理的数学理论。
近年来，一些研究者开始探索将信息论方法引入系统辨识领域。
信息论方法可以量化系统输入与输出之间的信息流动，从而揭示系统的动态行为。
使用信息论方法进行系统辨识，不仅可以对系统的稳定性和故障诊断进行分析，还可以对系统的冗余信息和关键信息进行提取，提高辨识的准确性和鲁棒性。
基于信息论的系统辨识方法正逐渐受到研究者的重视。
3. 基于数据驱动的系统辨识方法传统的系统辨识方法需要先对系统的数学模型进行假设和构建，然后根据收集到的数据对模型进行参数估计和验证。
然而在实际应用中，许多系统的动态特性往往十分复杂，很难通过已知的数学模型来描述。
一些研究者开始提倡使用数据驱动的方法进行系统辨识。
即直接利用系统的输入和输出数据，通过数据挖掘和模式识别技术来揭示系统的内在规律和动态特性。
这种方法不需要对系统进行先验假设，能够更好地适应复杂系统的辨识需求。
4. 基于机器学习的系统辨识方法机器学习是一种实现人工智能的方法，其包括监督学习、无监督学习、强化学习等技术。
《系统辨识》新方法
《系统辨识》新方法系统辨识是一种通过对已知输入和输出信号进行分析和建模，从而推断出系统的动态行为和特性的方法。
它在信号处理、控制系统、通信系统等领域都有广泛的应用。
本文将介绍一种新的系统辨识方法，讨论其原理、优势和应用。
传统的系统辨识方法主要包括基于频域分析的方法和基于时域分析的方法。
基于频域分析的方法主要是通过对输入和输出信号进行傅里叶变换，将信号的频谱特性进行分析和比较；而基于时域分析的方法则是通过对信号进行时序分析，如自相关函数、互相关函数等，来推断系统的动态行为。
传统的系统辨识方法存在一些问题，如对输入信号要求较高、计算复杂度高等。
为了克服这些问题，研究人员提出了一种基于机器学习的系统辨识方法。
该方法主要基于神经网络和深度学习算法，通过对大量输入和输出信号进行训练，从而得到系统的模型。
与传统的系统辨识方法相比，这种方法具有以下几个优势：新方法不对输入信号有特殊要求。
传统的系统辨识方法通常要求输入信号具有一定的随机性和谱密度特性，而新方法则不受此限制。
它可以处理各种类型的输入信号，如阶跃信号、脉冲信号等。
新方法具有更高的计算效率。
传统的系统辨识方法通常需要进行大量的计算和模型拟合，计算复杂度很高。
而新方法则可以通过深度学习算法快速训练和预测系统模型，计算效率更高。
新方法具有更好的鲁棒性。
传统的系统辨识方法对噪声和干扰的鲁棒性较差，容易受到干扰信号的影响。
而新方法通过神经网络的结构和训练方法，可以更好地解决噪声和干扰的问题，提高系统辨识的准确性和鲁棒性。
除了以上的优势，新方法还有一些其他的应用和发展方向。
在控制系统中，可以利用新方法对系统动态特性进行辨识和建模，进而设计出更加优化和高效的控制算法。
在通信系统中，可以利用新方法对信道的特性进行辨识和预测，从而提高信号的传输质量和可靠性。
新方法为系统辨识提供了一种新的思路和方法，通过利用机器学习和深度学习算法，可以更加准确、高效和鲁棒地推断系统的动态特性和行为。
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在许多问题研究与工程应用领域，首先需在模型上进行反复 方案设计与研讨，而不是直接在实际物理系统进行实验. 之所以如此，原因为：
1.1 系统与模型(6/9)
控制领域的数学模型从系统机理、建模目的和数学工具的不 同可分为 参数模型 静态(代数)模型或动态(微分/差分)模型 连续模型或离散模型 集中参数模型或分布参数模型 线性模型或非线性模型 ( 所谓线性 , 即满足齐次性和 叠加性)等等. 非参数模型 Step response model（阶跃响应模型） Frequency functions (Bode 图, Nyquist 图) Impulse response （脉冲响应模型）
2 系统辨识的定义(5/5)
因此，我们只要在精度许可的范围内，找一个与实际系 统近似等价的模型,能满足工程实际应用的模型即可。 下面再详细讨论系统辨识的三要素 输入输出数据 模型类 等价准则
2 系统辨识的定义--输入输出数据(1/2)
一、输入输出数据 系统的输入输出数据是由对系统的观测而得，这些变化 着的输入输出数据“必然”表现出系统的动态和静态特 性和行为。 这是能利用测量数据进行辨识建模的着眼点，是辨识 的基础。 一般在辨识中假定系统的输入输出数据是可直接测量 的，但扰动/噪声是不可测量的。
尽可能地掌握系统的先验知识，即尽可能地使 系统“白化”,
对依然“黑”的部分，即用机理建模方法不能 确定的部分和参数，再采用系统辨识这一实验 建模方法。
有效的辨识方法应是“灰箱”方法。
1.2 数学模型和建模--系统辨识建模(5/5)
系统辨识的框图如下图所示。
过程噪声 输入u(k) 测量 噪声 测量 输入测量值 对象 输出y(k) 测量 输出测量值 测量 噪声
1.1 系统与模型(3/9)
数学模型 描述系统中一些关系和特征的数据模型.
例如：投入/产出模型、热源与室温的关系模 型等.
控制领域的数学模型就是指能用来描述系统的动 态或静态特性和行为的数学表达式或方程 , 它是 我们进行系统分析、预报、优化及控制系统设计 的基础. Software models (program, route table) Petri net (discrete event system, DES) Automata (Flexible Manufacture system, FMS)
在控制领域内,常用的模型类有:
参数模型或非参数模型 Parametric methods estimate parameters in a user-specified model (transfer functions, statespace matrices) Non-parametric methods try to estimate a generic model (step responses, impulse responses, frequency responses,neural network model)
1.1 系统与模型(7/9)
大量的工程对象是动态、非线性、随机的并需要进行微观分析.
在解决问题时,我们往往尽可能采用线性的和确定性的模型.
过程的复杂性和实用模型的简约性是一对矛盾,成功建模就 是在二者之间达到最佳折衷.
本课程主要讨论在控制工程中常用的
动态非逻辑集中参数线性模型, 即可用
输入输出数据中隐含的扰动和误差,是进行辨 识困难性的关键。
2 系统辨识的定义--模型类(1/3)
二、模型类 系统辨识中，首要的问题是根据辨识的目的及对被辨识系统 的先验知识或了解，确定系统所属的模型类。 模型的确定不唯一，受辨识目的、辨识方法等因素影响， 根据具体情况、具体需要选择不同的模型类。
利用系统在试验数据或在线运行中的可测量的输 入输出信号(数据),
运用数学归纳、统计回归的方法来直接建立系统 的数学模型, 系统辩识亦称为实验建模方法，它是“系统分析”和 “控制系统设计”的逆问题.
1.2 数学模型和建模--系统辨识建模(3/5)
机理建模和系统辨识建模在不同的场 合各有千秋，实际使用时两种方法互 为补充，而不能绝对地相互替代。 瑞典控制理论学者Astrom 把机理建模问题称为“白箱”问题，
1.2 数学模型和建模--系统辨识建模(1/5)
(2) 系统辨识建模
由于许多系统的机理和所处的环境越来越复杂，要 细致、完整地分析系统的机理和所有对该系统的行 为产生影响的各种因素，从而建立模型变得十分困 难。
因此，机理建模法的运用亦越来越困难,其局限 性越来越大, 需要建立新的建模方法. 在此种机理建模方法难以进行或难以达到要求 的情况下，系统辨识建模方法就幸运而生。
输入输出数据不唯一，受观测时间、观测目的、观测 手段等影响。
2 系统辨识的定义--输入输出数据(2/2)
由于被控系统受各种内外环境因素的影响，实际测 量到的输入验统计的方法， 它所获得的模型仅仅是实际系统的外部特性等 价的一种近似描述. 若不考虑系统和测量数据所受到的扰动和误差 的影响，实际上系统辨识和建模将仅仅是一个 非常简单的方程求解、函数优化、函数逼近、 或数据拟合问题，而不会形成为一个相对独立 的学科.
（3）可辨识性；即模型结构合理，所测数据充分丰 富（输入信号持续激励，数据量充足）。
（4）简约性. ：即被辨识模型结构和参数要尽量简约.
1.2 数学模型和建模(2/2)
建模方法有
机理建模
实验建模---------系统辨识 值得指出的是，不同建模目的 ,采用不同数学工具和 描述方式，以及对模型精度的不同要求，都会导致 不同的数学模型。 数学模型是理想与现实折中的结果。 它是在忽略次要因素，在现实条件和可能下，在 一定精度范围内的，最终落脚于实际应用的结果 .
该定义体现了逼近的观点.
2 系统辨识的定义(4/5)
当然,按照 Zadeh的定义，寻找一个与实际系统“完全”等 价的模型无疑是非常困难的，从实用出发，也没有必要。 1974年Eykhoff将系统辨识定义为 辨识问题可以归纳为用一个模型来表示客观系统本 质特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的 理解表示成有用的形式。 V.Strejc对Eykhoff的定义作了如下解释： 这个辨识定义强调了一个非常重要的概念，最终模 型只应表示动态系统的本质特征，并且表示成适当 的形式。 这就意味着，并不期待获得一个物理实际的确切的 数学描述，所需的只是一个适合于应用的模型。
模糊数学创始人 L.A. Zadeh
2 系统辨识的定义(3/5)
Zadeh 与 Ljung 的定义明确地提出了系统辨识的三个 要素: 输入输出数据; 模型类; 等价准则;
其中
数据是辨识的基础; 准则是辨识的优化目标;
模型类是所寻找的模型的范围.
Ljung 的定义更准确地描述了系统辨识建模是对实际 系统相逼近的特性.
1.2 数学模型和建模--机理建模(1/2)
(1) 机理建模
机理建模是指利用所掌握的系统的
内部机理、
物料和能量的平衡关系、以及
运动规律等, 按照系统的机理信息来建立系统的数学模型。 这些机理信息如
1.2 数学模型和建模--机理建模(2/2)
化工生产过程的化学反应式和反应过程中 的反应速率、热量(能量)平衡、物料(浓度) 平衡 电网络系统的储能元件(电感和电容)的电压 电流方程、以及分析电网络的节点电流法、 回路电压法 力学系统的牛顿第二定律，以及弹性体与 阻尼器的力、位移与速度的关系 经济系统的投入与产出方程 在机理建模中，根据模型应用的目的和精度要求， 仅考虑系统中起主导作用的有限的几个因素即可。
1.1 系统与模型(1/9)
1.1 系统与模型
系统(System)本身的含义是相当广泛的,它可以指 客观存在的事物，具有一定功能的整体。 钱学森把系统广义概括为“依一定顺序相互联系 着的一组事物” 或专指工程上的某个生产过程和某种设备, 亦可以指某个经济和社会系统. 系统有时也称之为“实体” . 为能进行好系统的分析、预报、优化和设计合理的控制 系统,必须对系统的特性和行为有相当程度的理解. 模型就是为此加以引入的.
系统辨识
2 系统辨识的定义(1/5)
2 系统辨识的定义
所谓系统辨识，粗略地说为根据动态系统在输入作用下的响 应或它在正常运行时的输入输出记录数据，通过数据处理得 出系统模型的学问。
System identification focuses on the modeling of dynamical systems from experimental data (D.E. Rivera/Arizona State University)
系统辨识建模称为“黑箱”问题。
白箱+黑箱=“灰箱”问题
自校正控制方法 创始人K.J. Astrom
1.2 数学模型和建模--系统辨识建模(4/5)
本课程讨论的是系统辨识建模问题，即“黑箱”建模问 题. 实际上，在系统辨识中，纯粹的“黑箱”建模方法常常 难以建立有效的模型。 有效的辨识策略应该是
定常系数线性微分方程或
差分方程 描述的数学模型. 下面将分别介绍建模、系统辨识和参数估计等基本概念和方法.
1.2 数学模型和建模(1/2)
1.2 数学模型和建模 系统建模研究的是如何建立系统的数学模型.
建模的原则： （1）目的性： 建模的目的要明确，因为不同的建模 目的，可能采用不同的建模的方法，得到不同的 模型表示。 （2）物理意义明确： 模型的物理概念清晰，应可解 释。
1.2 数学模型和建模--系统辨识建模(2/5)
系统辩识是根据系统的输入/输出时间函数,确定系统行为的 数学模型，是现代控制理论的一个分支(中国大百科自动控 制卷486-488页)。 通俗地说，系统辩识是研究怎样利用对未知系统的试验 数据或在线运行数据（输入/输出数据）建立描述系统的 数学模型的科学。即