系統(tǒng)辨識工具箱

1、matlab中自帶了很多工具箱，因為課程要求要用到系統(tǒng)辨識工具箱，也就是SystemIdentification toolbox自己折騰了一段時間，算是勉強會用了，這里簡單講解一下怎么使用非常簡單OOOOOO三分鐘就可以入手了首相在工作空間中把你要辨識的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，不會導(dǎo)入的話自己找本matlab書翻翻吧打開系統(tǒng)辨識工具箱只有一個exit按鈕可用，狂暈首先點miport data F拉菜單，可以選時域或頻域的數(shù)據(jù)，按照自己需要選就好了，這里我 選的是時域會彈出一個import data的對話框，有個workspace variables,在這里填入你剛導(dǎo) 入的數(shù)據(jù)變量名卜.面是data uifo

2、rmation就是數(shù)據(jù)名，沒啥用，寫個你喜歡的就好，或者根本就不要管，starting tune起始時間，sampling interval采樣周期，按需求填就好了都填好了選import就可以了這時候在inipoit data卜拉菜單就有數(shù)據(jù)了，working data中也有 數(shù)據(jù)了，接著選preprocess也就是對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理了，注意預(yù)處理的對象是working data 中的數(shù)據(jù)，每進行一種預(yù)處理在左邊的兩列就會有新的數(shù)據(jù)生成，這時只要將新的數(shù)據(jù)拖動, 移動到working data的那個方框上，就可以將working data換成你所想處理的數(shù)據(jù)了，可以 這樣多次進行處理，得到你最終

3、想用來辨識的數(shù)據(jù)和用于驗證的數(shù)據(jù)（不需要的數(shù)據(jù)可以拖 到那個trash里面刪除，就是回收站了，也可以從回收站中找回的）接下來就是辨識了，首 先把辨識用的數(shù)據(jù)拖到working data那個方框，再把驗證的數(shù)據(jù)拖到validation data那個方 框點下拉菜單estmiate,選你想要的模型，在彈出的對話框中設(shè)定參數(shù)后點estmiate,就有模 型生成了，在右邊的數(shù)據(jù)欄中；也就是model views中了，下面有很多可以選擇，每選一個 就可以生成一幅對應(yīng)的圖，是由用于驗證的數(shù)據(jù)生成的只能看，卻不能知道模型的參數(shù)是多少。同樣的辦法把模型拖到to workspace那個方框，再去看workspa

4、ce,多的那個變量就是你所 辨識出的模型了各個views還有不少設(shè)置，一個個試試就知道了，在某個模型或某組數(shù)據(jù)上點一下，線變細 了就不會在圖中顯示出來了大體上就這么多了，剩下的一個一個試試就很容易上手了本文來自 CSDN 博客，轉(zhuǎn)載請標明出處： HYPERLINK /owldestinv/archive/2009,_12/06/495125_3_.aspx /owldestinv/archive/2009, 12/06/495125 3 .aspx（-）系統(tǒng)辨識簡介:系統(tǒng)辨識是利用觀測到的系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)構(gòu)造系統(tǒng)數(shù)學模型的方法。系統(tǒng)辨識的內(nèi)容包 括：模型結(jié)構(gòu)的確定、參數(shù)估計、模型驗證等。系統(tǒng)辨

5、識的一般步驟見圖-%圖-首先，我們通過設(shè)計試驗來采集到包含系統(tǒng)特征的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)。其次，確定待辨識的動態(tài)模型結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)可以歸結(jié)為確定系統(tǒng)的階數(shù)和輸出量對于輸入量 的滯后時間的問題。接下來，進行參數(shù)估計，當己知或者假設(shè)模型結(jié)構(gòu)后，模型未知部分是動態(tài)模型的參數(shù)，需 要根據(jù)輸入、輸出數(shù)據(jù)估計這些參數(shù)，所以稱為參數(shù)估計。參數(shù)估計是系統(tǒng)辨識的中心內(nèi)容。最后，進行模型驗證，驗證辨識出的模型與實際過程的特性的一致性。最終模型應(yīng)當是在滿 足精度的要求下，盡可能簡單的數(shù)學模型。參數(shù)的估計問題:圖二圖二簡單的表示了一個系統(tǒng)，其數(shù)學表達式為其中，u:表示系統(tǒng)的輸入，e表示外界的擾 動，y是系統(tǒng)的輸出，G是系

6、統(tǒng)的傳遞函數(shù)，H為外界干擾的傳遞函數(shù)。上式只是簡單的說 明，實際上，系統(tǒng)有許多不同的數(shù)學模型，而不同的數(shù)學模型含有不同的參數(shù)。常見的數(shù)學 模型有：ARM模型（式1）, ARMAX模型（式2）, OE（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，具體模型如下：（1）(2)(3)(4)(5)(6)其中，狀態(tài)空間模型即可表示為單輸入一單輸出模型，也可表示為多輸入一多輸出模型。柴油機模型簡介11柴油機的結(jié)構(gòu)為噴油泵一能功轉(zhuǎn)換一發(fā)動機串聯(lián)形式。噴油泵是一個雙入單出環(huán)節(jié)。一方面, 當供油齒條的位移變化

7、時，將帶動柱塞轉(zhuǎn)動以調(diào)整供油時間，使供油量發(fā)生變化；另一方面, 由于噴油泵自身的速度特性，轉(zhuǎn)速的變化也將引起供油量的變化。因此,噴油泵的傳遞函數(shù)可 描述為一階慣性環(huán)節(jié)串聯(lián)一個積分環(huán)節(jié)式中,k 1為噴油泵系數(shù);t 1為噴油泵時間常數(shù)。能功轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)可描述為:G2(s)=k2,k2為油量轉(zhuǎn)換系數(shù)。對于發(fā)動機，根據(jù)達朗 貝爾原理，傳遞函數(shù)可描述為一階慣性環(huán)節(jié)加一個純滯后環(huán)節(jié)：式中,k3為發(fā)動機系數(shù);丁 2為發(fā)動機時間常數(shù);t 3為供油齒條至扭矩變化的滯后時間。于 是,柴油機的傳遞函數(shù)：式中,k p = k 1 k 2 k 3; s為拉普拉斯變換中的復(fù)變量。因此，可用三階等效線性模型代替柴油機

8、的高階真實模型。待辨識模型的差分方程有以下結(jié) 構(gòu)：式中，為柴油機的轉(zhuǎn)速；為柴油機的齒條位移：d=l時為系統(tǒng)滯后。MATLAB中辨識工具箱(6.5版為例)MATLAB為我們提供了系統(tǒng)辨識工具箱，使用起來非常簡單，首先，我們在MATLAB命令 窗I中輸入ident就可以打開工具箱，界面如圖三圖三圖中，Data：我們要加載的數(shù)據(jù)，就是我們測量的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，加載后Data F方的空方 格就會顯示我們加載的輸入數(shù)據(jù)的圖標；Time plot：導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，通過圖形方式畫出我們導(dǎo)入的數(shù)據(jù)；Time plot：對導(dǎo)入的數(shù)據(jù)指定范圍以進行數(shù)據(jù)剔除：Operation：我們對所選的輸入數(shù)據(jù)進行簡單的操作

9、，如濾波，信道的選擇等；Estmiate：參數(shù)估計，包括選擇模型及設(shè)置模型等；Model：從MATLAB X作空間導(dǎo)入模型：Models View：辨識出的系統(tǒng)的模型，利用同一組數(shù)據(jù)，我們可以進行不同數(shù)學模型的辨識, 以得到不同的數(shù)學模型；To Workspace為將得到的模型導(dǎo)入到MATLAB的工作空間：To LTI View為將得到的模型導(dǎo)入到LTI View,進行觀察；Validation Data：為數(shù)據(jù)經(jīng)檢查后，有用的數(shù)據(jù)：Trash：在辨識過程中將不需要的數(shù)據(jù)刪除，類似“回收站”，以后需要的時候可以恢復(fù)；使用工具箱：1首先，將采集到的數(shù)據(jù)加載MATLAB的工作空間，2選擇Data在

10、下.拉菜單中，選擇Import將彈出對話框，如圖四，Input中填上我們導(dǎo)入到 MATLAB工作空間中的輸入數(shù)據(jù)的變量名,Output:中填上我們導(dǎo)入到MATLAB工作空間中 的輸出數(shù)據(jù)的變量名，Data name為將這些數(shù)據(jù)備份后的新的名稱，默認為mydata,我們在 辨識過程中使用這些數(shù)據(jù)，Starting time：開始時|uj, Sampmterc：設(shè)置采樣間隔，設(shè)置完成 后，點擊impoil后關(guān)閉；3完成第二步之后，在Data View將會出現(xiàn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)的圖標，同時，下方的Tune plot、Time plot復(fù)選框變?yōu)榭捎茫覀冞x中后Tune plot,雙擊導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖標，將會畫出我們導(dǎo)入數(shù)據(jù)的 波形，以便我們處理數(shù)據(jù)；圖四4選擇Estimate,在下拉菜單中，選擇Parametic Models,出現(xiàn)圖五圖五在Stmcnire中選擇我們需要的模型結(jié)構(gòu),Orders里設(shè)置模型,Name為模型命名，設(shè)置完成后, 點擊Estunate進行辨識：5檢查獲得模型，如果很好就停止，否則去第三步，重新設(shè)置模型，甚至重新選擇模型，進 行辨識，有必要時，重新采集數(shù)據(jù)。柴油機