MATLAB系统辨识工具箱开发与剖析项目发布

资 源 简 介

本项目实现完整的MATLAB系统辨识工具箱，涵盖数据预处理、模型结构选择、参数估计和模型验证四大模块，支持线性/非线性动态系统辨识，提供ARX、ARMAX、状态空间等多种模型结构，便于用户进行系统建模与分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的系统辨识工具箱开发与剖析

项目介绍

本项目实现了一个完整的系统辨识工具箱，专门用于线性/非线性动态系统的数学模型构建。工具箱包含数据预处理、模型结构选择、参数估计和模型验证四大核心模块，提供从数据导入到模型性能评估的全流程解决方案。所有代码均采用模块化设计，注释详细，既可用于实际系统辨识任务，也适合作为系统辨识算法的学习与研究平台。

功能特性

• 多模型结构支持：支持ARX、ARMAX、状态空间等多种线性模型结构
• 先进参数估计算法：集成最小二乘法、最大似然估计等经典估计算法
• 智能模型选择：基于AIC/BIC准则和交叉验证的模型结构自动选择
• 全面验证分析：提供时域分析（阶跃响应、残差分析）和频域分析（Bode图）
• 用户友好接口：简化配置流程，支持MATLAB系统对象和传递函数输出
• 详细文档输出：自动生成模型性能报告和验证结果

使用方法

数据准备

准备包含系统输入输出信号的数据文件（.mat或Excel格式），确保数据格式正确：

• 时间序列数据应包含明确的输入和输出变量
• 数据长度应足够支持模型辨识需求
• 建议准备独立的验证数据集用于模型测试

基本流程

1. 配置系统参数（采样频率、模型阶次范围、算法选择）
2. 运行主程序启动辨识流程
3. 查看输出的辨识模型和性能报告
4. 使用验证数据集评估模型泛化能力

示例代码

% 基本配置 config.sampling_freq = 100; % 采样频率100Hz config.model_order = [1:5]; % 模型阶次范围 config.algorithm = 'least_square'; % 选择最小二乘算法

% 运行系统辨识 results = main('data.mat', config, 'validation_data.mat');

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, System Identification Toolbox（部分高级功能）
• 内存建议：至少4GB RAM（针对大规模数据集）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统辨识的完整流程，实现了数据加载与预处理、模型结构配置与参数优化、多种估计算法的执行与比较、辨识结果的综合验证与可视化输出等核心功能。该文件作为工具箱的入口点，通过协调各模块间的数据传递与逻辑控制，确保用户能够通过简单配置即可完成复杂的系统辨识任务，同时提供了详细的中间结果和最终模型性能评估报告。