labview的系统辨识

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1、....1引言无论是工程、物理、生物学吗，还是社会科学的科研人员，经常要对一系列的观测数据（或样本数据）进行处理和分析，从而获得系统的数学模型，并应用于实际工作，而系统辨识就是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统。无论从河中意义上来说系统辨识的目的都是掌握事物的规律，认识事物，并运用辨识的结果解决实际问题。系统辨识最早是作为控制理论的一门分支发展起来的，目前已经成为非常活跃的学科。国际自动化控制联合会（IFAC）于1967年开始，每三年召开一次辨识和参数估计的专题学术会议。2

2、0实际60年代，随着航空、航天技术以及工业过程控制的迅速发展，以及以状态空间方法，Kalman滤波理论，Bellman动态规划方法和Pantryagin极大值原理为骨干内容的现代控制理论相应地发展起来。与经典的控制理论强调控制系统的稳定性相对照，现代控制理论更进一步地将控制系统的设计监理在某种最有指标上，可以说现代控制理论的出现是适应当时工程技术的要求的。但在一些工程领域如热加工过程控制中，经典控制理论仍占据十分重要的地位，其原因在于最优控制理论建立在受控系统的数学模型是绝对精确知道的前提下，有时甚至还要求过程噪声的统

3、计特性和数学模型也是已知的。为了寻找这一基础，控制理论工作者们把兴趣从最优控制方案设计（这种设计在线定常系统中也十分完善）转到了系统辨识研究上来了。从实用角度来看，系统辨识就是从一组模型中选择一个模型，依照某种准则，使之能最好的逼近有系统的输入输出观测数据体现出实际系统的动态或者静态特性。迄今为止，已经有许多的辨识方法。这些辨识方法就其所涉及的模型形式来说，可以分成两类；一类是非参数模型辨识方法，另一类是参数模型辨识方法。非参数模型辨识方法）亦称经典的辨识方法）获得模型是非参数模型，它在假定过程是线性的前提下，不必实现

4、了解模型的具体结构，因而这类方法可适用于任意复杂的江国成，工程上至今仍采用它，参数模型辨识方法（亦称现代的辨识方法）必须假定一种模型结构，通过极小化模型与过程之间的误差准则函数来确定模型的参数。如果模型的结构无法事先确定，那么必须利用结构辨识方法先确定模型的结构参数（比如阶次、纯延迟）等，再进一步来确定模型参数。这类辨识方法根据其不同的基本原理又可分为三种不同的类型，第一种称作最小二乘法，它利用最小二乘原理，通过极小化广义误差的平方和函数来确定模型的参数。第二种称作梯度校正法，它利用最速下降法原理，沿着误差准则函数关于

5、模学习参考....型参数的负梯度方向，逐步修改模型的参数估计值，直至误差准则函数达到最小值。第三种为极大似然法，它根据极大似然原理，通过极大化似然函数来确定模型的参数。按照系统辨识历史又可以分为传统辨识方法和新型辨识方法。传统的系统辨识方法包括以阶跃响应发、脉冲响应法和频率响应法等。虽然已经发展的比较成熟，但还存在着一定的不足和局限传统的系统辨识方法对于现行系统的辨识具有很好的辨识效果，但对于非线性系统往往不能得到满意的辨识结果；传统的辨识方法存在着不能同时确定系统的结构与参数以及往往得不到全局最优解的缺点。而作为参数

6、估计奠基石的最小二乘方法，最早在进行星轨迹预报研究工作中提出。但是基于最小二乘法的系统辨识一般要求输入信号已知且必须是充分激励的，在某些动态预测系统和过程控制系统中，这一条件往往无法精确获得不允许随意改变，因此这些方法不便直接应用。在此基础上，近年来随着智能控制理论研究的不断深入及其控制领域的广泛应用，针对上述方法的不足和局限，把神经网络、遗传算法、小波网络、模糊控制理论等知识应用于系统辨识中，发展为很多新的系统辨识方法。如基于神经网络的系统辨识、基于遗传算法的系统辨识、基于模糊逻辑的系统辨识、基于小波网络的系统辨识。

7、系统辨识的先导性工作可追溯到16世纪德国天文学家开普勒从火星观测数据，发现行星运动三大规律从而建立了行星运动的一种数学模型;18世纪德国数学家高斯开创性地提出的最小二乘法，奠定了系统辨识中参数估计方法的基石。现代控制理论和电子数字计算技术的蓬勃发展，为通过试验数据建立数学模型的系统辨识学科提供了理论和技术上的基础。系统辨识的研究真正开始于本世纪70年代，并在这一时期出现了研究高潮，30多年的研究取得了大量的成果，并成功的得到应用。系统辨识在实践中涉及如何合理的安排试验，如何选择试验信号，如何测量和收集数据，如何进行实时

8、验证等问题。在理论上涉及模型的参数化和可辨识性，动态系统参数估计的优良性，参数估计和计算方法的改进等问题。正因如此，系统辨识成为目前相当活跃的学科之一，吸引了众多的科技人员在这一领域的各个方面，对其理论进行研究，并探讨在不同的实践中系统辨识的先导性工作可追溯到16世纪德国天文学家开普勒从火星观测数据，发现行星运动三大规律从而建立了