系统辨识(No).pptVIP

阶跃响应法 一阶系统 频率法 不同频率输入信号作用下，测量输出相对输入的幅值比和相位差 作Bode图 由Bode图拟合传递函数 教材与参考资料 萧德云，《过程辨识》，清华大学出版社 《现代控制理论（第四篇）》，国防工业出版社 国内外其它教材 国内期刊：《自动化学报》 《控制理论与应用》 《控制与决策》等 国外期刊：Automatica、IEEE 第一章 引言 系统辨识概述 系统 “系统”最早见著 “世界大系统”，德谟克利特（公元前460－公元前370年）认为“任何事物都是在联系中显现出来的，都是在系统中存在的，系统联系规定每一事物，而每一联系又能反映系统的联系的总貌。” G.Golden“系统这个术语已经在各个领域用得如此广泛，以至很难给它下一个定义。” G.Golden“按照某些规律结合起来，互相作用、互相依存的所有实体的集合或总和”。 （狭义）定义 系统辨识，就是利用未知系统的观测数据（输入，输出数据）来建立该系统数学模型的理论和方法。 通过观测其外部信息来定量地判明问题的内在规律。 未知系统 输入 输出 辨识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，它是控制的逆问题。 系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。结构辨识和参数估计这两个方面不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。 先验知识指关于系统运动规律、数据以及其它方面的已有知识。这些知识对选择模型结构、设计实验和决定辨识方法等都有重要作用。 用于不同目的的模型可能会有很大差别。 历史 三十年代以前，主要利用概率统计理论中的统计回归方法等来处理在从事生产实践、社会活动以及天文气象的研究中遇到的大量的数据资料。 三十年代到五十年代末，由Nyquist 所倡导的试验研究法丰富了经典理论，但还是仅局限于对动态系统的传递函数或脉冲响应的研究。 六十年代以后，随着现代控制理论的迅速发展，Kalman 滤波理论的广泛应用以及计算机技术的发展，系统辨识这门学科开始迅速而蓬勃发展。 八十年代以来，由于大系统、系统工程及智能控制等的需要，系统辨识已成功地应用于航空航天、生物医学系统、经济系统及机器人工程等领域。 渊源 根轨迹法和频率域法为代表的经典控制理论已不能胜任将控制技术提到更高的水平的要求。 状态空间法、动态规划以及极大值原理为代表的现代控制理论发展的需要。 数字计算机的广泛使用，为辨识系统所需进行的计算提供了有效的工具，使辨识算法的实现成为可能。 系统工程主要是用定量方法来研究大系统的一门学科，其基础工作也是建立数学模型。 生物计量学以及经济计量学等都要用到系统辨识技术。它们有一套自己的辨识和估计的模式。 信息理论中很重要的一个内容是滤波，滤波的前提也需要先构成模型。 在许多科学和工程领域内，能否定量分析和建立所研究问题的数学模型，已成为衡量该领域认识水平的一个尺度。 应用 进行控制。对于经典控制，已知数学模型改善系统动态特性，进行调节器参数整定等。对现代控制系统，有了数学模型，可进行最优控制、自适应控制等。 进行预报。预报的基础是模型，有了模型就可作一步、二步、短期、中期甚至长期预报。进行准确的预报对国民经济及至地方，企业等等的发展都有重要意义。 进行规划。正确的规划也是以正确的模型为基础。有了模型，才有可能进行各种方案的最优规划。 进行仿真。有了模型，就可以在计算机上对系统进行仿真研究，实验各种不同的策略，观测其结果，从而分析和制定策略。 估计物理参数。如医务界对于体内参数的测定、矿藏区域储藏的测定，可以通过系统辨识的方法来进行。 生产过程的故障诊断。过程参数监视或破损探测均可通过动态模型来反映。 建模方法 方法 机理分析法（科学基础理论推演法）。这种方法通常需要通过分析过程的运动规律，运用已知的定律，定理和原理，如化学守恒原理、动力学原理、生物学定律、牛顿定律、能量平衡方程等，来建立起过程的数学模型。属于“白箱”问题。 测试法。过程的输入输出信号一般总是可以测量的。由于系统的动态特性必然表现在这些输入输出数据中，那么利用这些输入输出数据所提供的信息就可推算出系统的关系式，从而建立起系统的数学模型。属于“黑箱”问题。 “机理分析法”和“测试法” 两种方法相互补充。机理已知部分采用理论建模的方法，机理未知的部分采用辨识建模的方法，或是先用理论建模的方法得到一个含有待定参数的数学模型，然后再用一合理的参数估计（辨识的部分内容）方法来辨识参数，属于“灰箱”问题。 统计数据推演法。某些系统和过程，如地震过程、生态系统、气候变化过程等，其外部激励往往不能测