MATLAB递推最小二乘法系统辨识与仿真平台

资 源 简 介

本项目实现基于递推最小二乘法的动态系统辨识与仿真，集成了Simulink数据生成、参数递推估计及模型验证功能，提供完整的系统辨识解决方案。适用于动态建模研究及控制算法验证。

详 情 说 明

基于递推最小二乘法的动态系统辨识与仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的动态系统辨识解决方案，集成了数据采集、递推参数估计和模型验证三大核心模块。通过在Simulink环境中构建待辨识系统的仿真模型，生成输入输出数据集；利用MATLAB实现递推最小二乘算法进行在线参数估计；最后通过对比实际输出与模型预测输出，验证辨识结果的准确性。项目特别支持单输入单输出系统的实时参数辨识，并提供丰富的数据可视化和误差分析功能。

功能特性

• 多信号激励支持：支持伪随机二进制序列和阶跃信号等多种系统激励方式
• 灵活采样配置：采样时间间隔可在0.01-1秒范围内调整，数据长度支持100-10000个采样点
• 模型结构自定义：支持预设ARMAX等模型结构的阶数参数设置
• 自适应参数估计：采用递推最小二乘算法，支持遗忘因子调节（0.95-1.0）
• 实时可视化：提供参数估计过程动画、误差变化趋势实时显示
• 多维度验证：输出实际系统与模型预测的对比曲线，计算RMSE、R²等性能指标
• 模型导出功能：可生成Simulink辨识模型块供后续使用

使用方法

数据采集阶段

1. 在Simulink中搭建待辨识系统的仿真模型
2. 配置激励信号类型（PRBS或阶跃信号）
3. 设置采样参数（采样间隔、数据长度）
4. 运行仿真生成输入输出数据集

参数估计阶段

1. 指定系统模型阶次（如ARMAX模型参数）
2. 配置算法参数（遗忘因子、初始协方差矩阵等）
3. 启动递推最小二乘估计算法
4. 实时观察参数收敛过程和估计结果

模型验证阶段

1. 对比实际输出与模型预测输出曲线
2. 分析RMSE、拟合优度等性能指标
3. 评估参数估计结果的准确性和可靠性
4. 导出验证通过的Simulink辨识模型

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Simulink仿真环境
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括系统参数配置界面、递推最小二乘估计算法执行、实时数据可视化以及模型验证分析。该文件负责协调整个辨识流程，从数据读取、算法执行到结果展示的全过程管理，并提供用户交互接口用于调整辨识参数和查看实时估计效果。