基于在线最小二乘递推算法的系统辨识MATLAB实现

资 源 简 介

这个MATLAB项目实现了在线最小二乘递推算法，用于动态系统的实时参数辨识。程序能够根据持续输入的新数据动态更新模型参数，支持用户在算法运行过程中进行系统辨识。

详 情 说 明

基于在线最小二乘递推算法的系统辨识MATLAB实现

项目介绍

本项目是一个MATLAB程序，专注于实现动态系统的在线参数辨识。程序采用最小二乘递推算法，能够根据实时输入的数据流动态更新系统模型参数，适用于需要实时建模和监控的应用场景。通过在线递推计算，程序可以在系统运行过程中持续调整参数估计，为用户提供动态变化的系统模型。

功能特性

• 在线递推计算：算法能够在获得新数据后立即更新参数估计，无需重新处理全部历史数据，适合实时应用
• 支持可配置参数：用户可以设定遗忘因子、窗口大小和初始参数估计，灵活适应不同动态特性和收敛要求
• 丰富的输出展示：程序生成实时的参数估计值曲线、残差分析图及收敛性报告，便于用户跟踪算法性能和模型质量
• 处理多种数据输入：支持时间序列格式的批量数据或实时数据流输入，方便不同使用场景下的系统集成

使用方法

1. 将MATLAB工作目录设置为项目根目录
2. 准备输入数据，应包含输入变量向量和系统响应数据，格式为数值矩阵
3. 根据实际需要选择合适的可选输入参数，如遗忘因子、窗口大小或初始参数估计
4. 运行主程序文件，开始系统辨识过程
5. 在程序运行中，可以通过持续输入新数据点来更新模型参数
6. 查看输出的参数估计值及相应的图形化结果，监控系统的收敛情况

系统要求

• 运行平台：需要MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具包：MATLAB基础环境，推荐使用控制系统工具箱以获得更丰富的分析功能

文件说明

主程序文件封装了系统辨识的全部核心流程，具体包括动态系统的初始化、在线递推算法的执行、参数估计的动态更新及结果输出等关键环节。该文件实现了从数据输入、递推计算到模型参数输出的完整功能链，能够处理用户交互和实时数据输入，并提供算法运行状态的可视化反馈。