基于递推最小二乘算法的动态系统参数辨识MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供递推最小二乘(RLS)算法的完整MATLAB实现，支持从Excel导入数据并在线估计动态系统参数。适用于时变系统建模，包含数据预处理与实时参数更新功能，便于系统辨识研究与应用。

详 情 说 明

基于递推最小二乘算法的动态系统参数辨识 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了递推最小二乘（RLS）算法的完整 MATLAB 解决方案，专门用于动态系统的在线参数辨识。通过读取 Excel 格式的输入输出数据，算法能够实时更新参数估计值，特别适用于时变系统的建模和参数跟踪。程序集成了数据预处理、核心算法计算、结果可视化和性能分析等完整功能模块。

功能特性

• 在线参数估计：采用递推最小二乘算法实现动态系统参数的实时更新
• 时变系统适应：支持遗忘因子调整，有效跟踪时变系统参数
• 多维度分析：提供参数收敛过程、估计误差、性能指标等全面分析
• 数据接口灵活：直接读取 Excel 格式的输入输出数据文件
• 结果导出完整：自动生成包含所有估计结果和性能指标的 Excel 报告

使用方法

1. 准备数据文件：创建 Excel 文件，第一列为系统输入序列(u)，第二列为系统输出序列(y)
2. 配置算法参数：设置遗忘因子(lambda，通常0.9-1.0)、初始参数估计值(theta0)和初始协方差矩阵(P0)
3. 运行主程序：执行主程序开始参数辨识过程
4. 查看结果：程序自动生成可视化图表和性能分析报告
5. 导出报告：结果将自动保存为 Excel 格式的详细报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Microsoft Excel（用于数据读取和结果导出）
• 需要 MATLAB 的数据处理和绘图工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的参数辨识流程，包含数据读取与预处理、递推最小二乘算法核心实现、参数估计过程执行、结果可视化图表生成以及性能指标计算与报告导出等功能模块，实现了从数据输入到分析报告输出的全自动化处理。