基于MATLAB的动态系统辨识与仿真平台：递推最小二乘法实现

资 源 简 介

本MATLAB平台集成动态系统仿真与参数辨识功能，支持线性/非线性系统的建模，利用递推最小二乘法（RLS）进行实时参数估计，提供数据可视化和算法验证，适用于控制理论与系统辨识的研究与教学。

详 情 说 明

基于递推最小二乘法与先进辨识理论的动态系统仿真与辨识平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的集成化动态系统仿真与参数辨识平台。平台核心目标在于构建一个从系统仿真、数据生成到模型辨识与验证的完整流程。通过整合经典递推最小二乘法（RLS）与先进的子空间辨识、神经网络辨识等理论，为用户提供一个功能全面、可灵活配置的系统分析与建模工具。该平台适用于控制理论教学、算法研究以及工业过程的系统建模与参数估计等多种场景。

功能特性

• 丰富的系统仿真：支持用户自定义线性时不变系统（传递函数、状态空间模型）及典型非线性系统，并可注入自定义强度的加性高斯白噪声。
• 灵活的激励信号：提供多种输入信号源，包括阶跃、正弦扫频、伪随机二进制序列（PRBS）及自定义序列，以满足不同辨识实验需求。
• 多算法辨识核心：集成递推最小二乘法（RLS）、子空间状态空间辨识（如N4SID）以及基于神经网络的非线性系统辨识等多种先进算法。
• 全面的模型验证：提供模型预测输出对比、残差分析、误差收敛曲线绘制等功能，并从均方误差（MSE）、拟合优度等多个维度评估辨识精度与模型可靠性。
• 高度的可配置性：用户可对系统结构、仿真参数、噪声环境以及各类辨识算法的关键参数（如RLS遗忘因子）进行细粒度调整。

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB环境已正确安装，并满足下述系统要求。
2. 平台启动：运行主程序文件以启动平台图形用户界面（GUI）或进入主脚本交互模式。
3. 参数配置：在GUI或脚本中，依次设置：

* 系统模型：选择模型类型（线性/非线性）、定义系统结构参数（如阶次、延时）。 * 仿真设置：选择或设计输入信号，设定仿真时长、采样周期，配置噪声参数。 * 辨识算法：选择拟采用的辨识方法（如RLS、子空间法、神经网络），并设置其相应参数。

1. 执行与分析：启动仿真与辨识流程。平台将自动运行并生成结果，包括：

* 系统响应曲线与辨识误差收敛图。 * 辨识所得模型参数及稳定性报告。 * 模型验证对比图与残差自相关分析图。 * 关键性能指标（如MSE, FIT）的定量输出。

1. 结果导出：可将生成的图形、数据及模型参数导出至指定工作区变量或文件，供进一步分析使用。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, 或 macOS。
• MATLAB版本：R2018b或更高版本。
• 必要工具箱：控制系统工具箱（Control System Toolbox）、系统辨识工具箱（System Identification Toolbox，用于子空间辨识等高级功能）、神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，用于神经网络辨识）。
• 内存：建议不少于4GB RAM。
• 磁盘空间：至少500MB可用空间。

文件说明

主程序文件作为整个平台的调度中枢，承担着核心的流程控制与功能集成任务。它主要负责初始化运行环境，调用图形界面生成模块或直接接收用户的交互式输入指令，从而引导用户完成从系统定义、仿真配置到算法选择与参数设定的全过程。随后，该文件协调并执行系统动态仿真、各类辨识算法的计算核心以及模型验证程序，最终将辨识结果、性能指标与可视化图形进行整合呈现。其设计确保了平台各项功能的有序衔接与高效运作。