系统辨识

资 源 简 介

系统辨识

详 情 说 明

系统辨识是一种通过观测数据建立数学模型的技术，目的是揭示系统内部的工作机制。该方法广泛应用于自动化控制、信号处理、经济学等领域。最小二乘法作为系统辨识的核心算法之一，通过最小化误差平方和来求解最优参数，从而得到最能反映系统特性的数学模型。

在系统辨识过程中，首先需要收集系统的输入输出数据，这些数据应尽可能覆盖系统的各种工作状态。然后选择合适的模型结构，如ARX模型或状态空间模型。最小二乘法通过求解线性方程组，得到使模型输出与实际观测值偏差最小的参数估计值。

参数优化的关键在于选择合适的准则函数，并考虑噪声干扰对辨识结果的影响。通过迭代计算和验证，可以逐步提高模型的精确度，最终获得能够准确描述系统动态特性的参数集。这个优化过程不仅提高了模型的预测能力，也为后续的系统分析和控制设计提供了可靠基础。