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1、系统辨识与自适应控制20世纪60年代，自动控制理论发展到了很高的水平，经典控制论被更有前途的现代控制理论所超越，与此同时，工业大生产的发展，也要求将控制技术提到更高的水平。现代控制理论的应用是建立在已知受控对象的数学模型这一前提下的，而在当时对受控对象数学模型的研究相对较为滞后。现代控制理论的应用遇到了确定受控对象合适的数学模型的各种困难。因此，建立系统数学模型的方法——系统辨识，就成为应用现代控制理论的重要前提。在另一方面，随着计算机科学的飞速发展，计算机为辨识系统所需要进行的离线计算和在线计算提供
2、了高效的工具。在这样的背景下，系统辨识问题便愈来愈受到人们的重视，成为发展系统理论，开展实际应用工作中必不可少的组成部分。什么是系统辨识？对于自动控制系统的分析和设计来说，建立受控对象的数学模型是必不可少的。建立所研究的对象的数学模型，主要有两个途径：一个是借助于基本物理定律，即利用各个专门学科领域提出来的关于物质和能量的守恒性和连续性原理，以及系统结构数据，推导出系统的数学模型。这种建立模型的方法称为数学建模法或称解析法。但是，对很大一类工程系统，如化工过程，由于其复杂性，很难用解析法推导出数学模型
3、。有时只能知道系统数学模型的一般形式及其部分参数，有时甚至连数学模型的形式也不知道。这时，只能通过系统的运行或试验，得到关于系统的有关数据，然后通过计算处理，建立起系统的数学模型(模型结构和参数)。这种建立数学模型的方法即为系统辨识的方法。系统辨识定义：辨识是在输入输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。由定义我们可以知道系统辨识的三大要素：（1）数据：能观测到的系统的输入输出数据；（2）模型类：寻找的模型范围——模型结构；（3）等价准则：辨识的优化目标，衡量模型接近实际
4、系统的标准。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。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。在控制领域内,常用的模型类有:参数模型或非参数模型、线
5、性的或非线性的、连续的或离散的、确定的或随机的、时变的或定常(时不变)的、集中参数的或分布参数的、频率域或时间域的等。等价准则：等价准则是辨识问题中不可缺少的三大要素之一,它是用来衡量所建立的模型接近实际系统的标准,是用来优化模型的目标,建立具体辨识算法的关键。等价准则通常被表示成某种误差的泛函,如实际系统与模型的输出误差。因此,等价准则也称为误差准则、准则函数值、损失函数或代价函数等.等价准则并不唯一,受辨识目的、辨识方法等因素影响,可以选择不同的等价准则。实现系统辨识的过程可以分为以下几个步骤:(
6、1)先验知识与明确辨识目的。在进行辨识之前,要通过一些手段取得对系统的尽可能多的了解,粗略地掌握系统的一些先验知识,如:是否为非线性、时变或定常、集中参数或分布参数,系统的阶次、时间常数、静态增益、延迟时间,以及噪声的统计特性等。明确模型应用的最终目的是很重要的,因为它将决定模型的类型、精度要求、准则函数以及采用什么辨识方法等问题。辨识目的主要取决于模型的应用。在控制领域,辨识模型应用有以下几个方面：验证理论模型.设计常规控制器、设计数字控制器、设计仿真/训练系统、预报预测、监视过程参数、实现故障诊断
7、、系统的定量与定性分析。(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）和辨识方式（离线、在线及开环、闭环等的考虑）等。(3)模型结构确定：模型类型和结构的选定是建立数学模型质量的关键性的一步，且模型类型和结构的选定，与建模的目的，对所辨识系统的验前知识的掌握程度等密切相关。(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，这个阶段就成为模型参数估计。(5)模型的验证：一个系统的模型被识别出来以后，它是否可以接受和利
8、用，在多大程度上反映出被识系统的特性，是必须经过验证的。模型的验证工作必须与模型的选择联系起来，也需要和在建模过程中所做的各种假设联系起来。传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设计。无论采用频域方法，还是状态空间方法，对象一定是已知的。这类方法称为基于完全模型的方法。在模型能够精确地描述实际对象时，基于完全模型的控制方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精确和满意的控制效果。然而,有一些实际被控系统的数
