系统辨识基础第一讲要点.doc

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1、《系统辨识基础》第1讲要点●引言课程名称：系统辨识基础FundamentalsofSystemIdentification辨识(Identification)?(1)辨识是研究建立系统或生产过程数学模型的一种理论和方法。(2)辨识是种从含有噪声的测量数据中提取被研究对象数学模型的一种统计方法。(3)辨识模型是对象输入输出特性在某种准则意义下的一种近似。近似的程度取决于人们对系统先验知识的认识和对数据集性质的了解程度，以及所选用的辨识方法是否合理。(4)辨识技术帮助人们在表征被研究的对象、现象或系统、过程的复杂因果关系

2、时，尽可能准确地确立它们之间的定量依存关系。(5)辨识是一种实验统计的建模方法。●课程内容PartI理论教学（课内48学时）第1章辨识的一些基本概念（3讲）内容：系统和模型概念、建模方法、辨识定义、辨识问题的表达形式、辨识算法的基本原理、误差准则、辨识的内容和步骤、辨识的应用。参考书：《过程辨识》§1.1-§1.8第2章随机信号的描述与分析（3讲）内容：随机过程的基本知识、相关函数、协方差函数、谱密度函数、线性过程在随机输入下的响应、白噪声及其产生方法、M序列及其性质。参考书：《过程辨识》§2.1-§2.3，§2.5

3、-§2.6第3章过程的数学描述（1讲）内容：连续系统的输入输出模型、离散系统的输入输出模型、数学模型之间的等价变换、噪声模型及其分类。参考书：《过程辨识》§3.1，§3.3-§3.4第4章经典的辨识方法（4讲）内容：Levy法、相关分析法、实验一辅导。参考书：《过程辨识》§4.1，§4.4-§4.5第5章最小二乘参数辨识方法（7讲）内容：最小二乘法的基本概念、最小二乘问题的提法、最小二乘问题的解、最小二乘参数估计的收敛性、最小二乘参数估计的几何解析、最小二乘参数估计的统计性质、最小二乘参数估计的递推算法、最小二乘递推

4、算法的几种变形。参考书：《过程辨识》§5.1-§5.8，§6.1-§6.2第13章模型阶次辨识（1讲）内容：Hankel矩阵法、F-Test定阶法。参考书：《过程辨识》§13.1-§13.2，§13.4第6章最小二乘类参数辨识方法（2讲）内容：增广最小二乘法、广义最小二乘法、辅助变量法、相关二步法。参考书：《过程辨识》§6.4-§6.7PartII教学实验（课外12学时）实验内容：实验一利用相关分析法辨识脉冲响应实验二递推最小二乘估计（RLS）及模型阶次辨识（F－Test）实验要求：①按实验指示书的要求，独立完成实验

5、，包括实验设计、编程、调试。实验指示书见《过程辨识》书P538（实验一），P540（实验二）。②按要求独立完成实验报告，实验报告在期末考试之前必须交齐，实验与作业共占总成绩的20％。PartIII课程作业（课外36学时）（作业内容见“《系统辨识基础》课程作业”）第1章辨识的一些基本概念1.1过程和模型1.1.1过程●过程的描述框图●过程的行为特性表现在过程的输入输出数据之中。●根据“黑箱”所表现出来的输入输出信息，建立与“黑箱”特性等价的过程外特性模型。1.1.2模型●模型的含义●模型的近似●模型的表现形式●模型的分

6、类1.1.3建模方法●机理法：“白箱”理论●测试法：“黑箱”理论●两者结合：“灰箱”理论●建模的基本原则●建模的步骤●建模的目的