系统辨识

资 源 简 介

系统辨识

详 情 说 明

系统辨识是从观测数据建立数学模型的过程，广泛应用于自动控制、信号处理等领域。其核心是通过输入输出数据，反推系统的动态特性或参数。

主要步骤包含： 实验设计 - 采集能激发系统动态特性的输入输出数据 模型结构选择 - 根据先验知识选择差分方程、状态空间等数学表达形式 参数估计 - 采用最小二乘法、极大似然估计等方法确定模型参数 模型验证 - 通过交叉验证、残差分析等手段检验模型可靠性

典型应用场景包括工业过程控制中的设备建模、航空航天领域的飞行器系统仿真等。现代方法结合机器学习技术，可处理更复杂的非线性系统辨识问题。