MATLAB随机序列与系统参数辨识工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱集成了随机序列生成（白噪声/M序列）与多种最小二乘辨识算法，支持模拟输入激励，并对线性系统进行一次性、递推、增广最小二乘参数辨识。适用于科研及工程中的动态系统建模。

详 情 说 明

随机序列与系统参数辨识工具箱

项目介绍

本项目是一个集成化的系统辨识工具包，集成了随机序列生成与最小二乘参数辨识两大核心功能模块。工具包能够模拟生成多种随机激励信号（如白噪声、M序列），并运用多种最小二乘算法（一次性、递推式、增广最小二乘法）对线性动态系统（如标准二阶系统、实际压力系统）进行参数估计。项目旨在为用户提供一个从激励信号生成到系统模型辨识的一体化解决方案，适用于控制系统设计、模型验证和教学科研等领域。

功能特性

• 丰富的随机序列生成：支持生成白噪声（可指定均值与方差）和M序列（可指定阶数与时钟周期），为系统辨识提供可靠的输入激励。
• 多模式参数辨识算法：

* 一次性最小二乘法：适用于离线、数据批处理场景。 * 递推最小二乘法：支持在线实时参数估计，可配置遗忘因子以适应时变系统。 * 增广最小二乘法：能够同时辨识系统模型参数和相关噪声模型参数，提高在有色噪声干扰下的辨识精度。

• 广泛的系统模型支持：可对标准二阶系统（通过阻尼比、自然频率定义）进行仿真与辨识，也支持导入实际压力系统等真实过程的输入输出数据进行分析。
• 全面的结果可视化：提供辨识误差收敛曲线、递推算法参数实时更新轨迹等图形化结果，便于用户直观分析辨识过程与性能。

使用方法

1. 配置系统参数：设定待辨识系统的特性参数，例如，对于标准二阶系统，需指定其阻尼比和自然频率。
2. 设置序列参数：根据辨识需求，配置随机序列的生成参数，如M序列的阶数和时钟周期，或白噪声的均值和方差。
3. 提供数据或选择系统：

* 若分析实际系统，请准备包含输入输出采样数据的CSV文件或矩阵。 * 若仿真标准系统，可直接使用内置模型。

1. 选择算法并运行：选择所需的最小二乘辨识算法。若使用递推算法，可 optionally 设置遗忘因子。
2. 查看输出结果：工具包将输出随机序列数据、系统参数估计结果（如传递函数系数）以及相应的分析图表。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，部分高级绘图功能可能需要 Signal Processing Toolbox 或 Statistics and Machine Learning Toolbox（非强制）。

文件说明

本项目的核心入口文件整合了工具箱的全部主要功能。它负责统一调度随机序列的生成、不同类型系统的仿真或数据加载、多种最小二乘辨识算法的执行，并最终生成参数估计结果与相应的性能分析图表。用户通过配置该文件中的相关参数，即可完成从激励信号生成到系统模型辨识的完整流程。