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1、matlab屮自带了很多工具箱，因为课程要求要用到系统辨识工具箱，也就是SystemIdentificationtoolbox自己折腾了i段吋I'可，算是勉强会用了，这里简单讲解一下怎么使用非常简单……三分钟就可以入手了首相在工作空间中把你要辨识的数据导入，不会导入的话自己找本matlab书翻翻吧打开系统辨识工具箱只有一个eXit按钮可用，狂晕0000000首先点importdata下拉菜单，可以选时域或频域的数据，按照自己需要选就好了，这里我选的是吋域会弹出一个importdata的对话框，有个workspacevariabl
2、es,在这里填入你刚导入的数据变量名下面是datainformation就是数据名，没啥用，写个你喜欢的就好，或者根本就不要管，startingtime起始时间，samplinginterval采样周期，按需求填就好了都填好了选import就可以了这时候在importdata下拉菜单就有数据了，workingdata中也有数据了，接着选preprocess也就是对数据进行预处理了，注意预处理的对象是workingdata中的数据，每进行一种预处理在左边的两列就会有新的数据生成，这时只要将新的数据拖动,移动到workingdata
3、的那个方框上，就川以将workingdata换成你所想处理的数据了，对以这样多次进行处理，得到你最终想用来辨识的数据和用于验证的数据（不需要的数据可以拖到那个trash里面删除，就是冋收站了，也可以从冋收站中找冋的）接下来就是辨识了，首先把辨识用的数据拖到workingdata那个方框，再把验证的数据拖到validationdata那个方框点下拉菜单estimate,选你想要的模型，在弹出的对话框中设定参数后点estimate,就有模型生成了，在右边的数据栏屮；也就是modelviews屮了，下面有很多可以选择，每选一个就可以生
4、成一幅对应的图，是由用于验证的数据生成的只能看，却不能知道模型的参数是多少…………同样的办法把模型拖到toworkspace那个方框，再去看workspace,多的那个变量就是你所辨识出的模型了各个views还有不少设置，一个个试试就知道了，在某个模型或某组数据上点一下，线变细了就不会在图中显示出来了大体上就这么多了，剩下的一个一个试试就很容易上手了本文来自CSDN博客，转载请标明出处http://blog.csdn.net/owldestiny/archive/2009/12/06/4951253.asDx（二）系统辨识简介:
5、系统辨识是利用观测到的系统输入输出数据构造系统数学模型的方法。系统辨识的内容包括：模型结构的确定、参数估计、模型验证等。系统辨识的一般步骤见图一。图一首先，我们通过设计试验来采集到包含系统特征的输入数据和输出数据。其次，确定待辨识的动态模型结构，其结构可以归结为确定系统的阶数和输出量对于输入量的滞后时I'可的问题。接下来，进行参数估计，当已知或者假设模型结构后，模型未知部分是动态模型的参数，需要根据输入、输出数据估计这些参数，所以称为参数估计。参数估计是系统辨识的中心内容。最后，进行模型验证，验证辨识出的模型与实际过程的特性的一
6、致性。最终模型应当是在满足精度的要求下，尽可能简单的数学模型。参数的估计问题:图二图二简单的表示了一个系统，其数学表达式为其中，U：表示系统的输入，e表示外界的扰动，y是系统的输出，G是系统的传递函数，H为外界干扰的传递函数。上式只是简单的说明，实际上，系统有许多不同的数学模型，而不同的数学模型含有不同的参数。常见的数学模型有：ARM模型（式1）,ARMAX模型（式2）,0玖Output-Enor）模型（式3）,ARX模型（式4）,State-Space模型（式5）,BJ模型（Box-Jenkins）（式6）等,具体模型如下：(
7、2)(3)(4)(5)(6)其屮，状态空间模型即可表示为单输入一单输出模型，也可表示为多输入一多输出模型。柴油机模型简介［11：柴油机的结构为喷油泵一能功转换一发动机串联形式。喷油泵是一个双入单出环节。一方面,当供油齿条的位移变化时，将带动柱塞转动以调整供油时间，使供油量发生变化；另一方而,由于喷油泵自身的速度特性，转速的变化也将引起供油量的变化。因此,喷油泵的传递函数可描述为一阶惯性环节串联一个积分环节式屮,k1为喷油泵系数；t1为喷油泵时间常数。能功转换环节的传递函数可描述为:G2(s)二k2,k2为油量转换系数。对于发动机
8、，根据达朗贝尔原理，传递函数可描述为一阶惯性环节加一个纯滞后环节：式中，k3为发动机系数；丫2为发动机时间常数;t3为供油齿条至扭矩变化的滞后时间。于是,柴油机的传递函数：式屮,k，p=klk2k3;s为拉普拉斯变换屮的复变量。因此，可用三阶等效线性模型代替柴油
