MATLAB系统辨识与自适应控制系统仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一套集系统辨识与自适应控制于一体的仿真实验平台。支持离线/在线数据采集，可辨识被控对象模型，并实现模型参考自适应控制、自校正控制等算法，助力控制算法验证与教学研究。

详 情 说 明

基于系统辨识的自适应控制系统建模与仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的系统辨识与自适应控制仿真实验平台。平台的主要目标是通过采集系统的输入输出数据，运用系统辨识技术建立被控对象的数学模型，并在此基础上设计并实现自适应控制器（如模型参考自适应控制、自校正控制等），以实现对系统动态特性的实时调整，使其能够适应内部参数变化或外部扰动。最终通过仿真实验验证控制策略的有效性、鲁棒性以及系统的跟踪性能和稳定性。

功能特性

• 系统辨识模块：支持离线批处理辨识与在线递推辨识。提供多种辨识算法，如最小二乘法及其递推算法，用于从数据中估计传递函数或状态空间模型参数。
• 自适应控制设计：集成了多种经典自适应控制算法，包括模型参考自适应控制（MRAC）和自校正调节器（STR），可根据辨识模型在线调整控制器参数。
• 丰富的信号激励与测试：可生成多种系统激励信号（如阶跃、正弦扫频、白噪声）用于辨识，并提供多种参考输入信号（如方波、斜坡）用于测试控制系统的跟踪性能。
• 实时仿真与可视化：利用MATLAB/Simulink进行动态系统仿真，并提供实时动态曲线绘制功能，直观展示辨识过程、控制效果及参数收敛情况。
• 性能指标分析：自动计算并输出关键性能指标，包括稳态误差、超调量、调节时间等，并提供鲁棒性分析报告。

使用方法

1. 数据准备与系统辨识：

* 配置系统激励信号参数，生成或导入被控对象的输入输出数据。 * 选择或配置系统辨识算法（如最小二乘法的阶数、遗忘因子等参数）。 * 执行辨识算法，获取被控对象的数学模型（传递函数/状态空间形式）及拟合误差分析结果。

1. 控制器设计与参数配置：

* 根据辨识得到的模型和性能要求，选择自适应控制策略（MRAC或STR等）。 * 设置控制器初始参数、参考模型动态（针对MRAC）以及自适应律的调整参数（如增益、学习速率等）。 * 设定用于性能测试的参考输入信号。

1. 运行仿真与分析结果：

* 启动仿真，平台将运行自适应控制闭环系统。 * 仿真结束后，查看系统输出跟踪参考信号的动态响应曲线、控制器参数的自适应调整过程图。 * 分析平台输出的性能指标数据及鲁棒性分析报告，评估控制效果。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS, 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本（必须安装，并确保已获得使用许可）
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Control System Toolbox, System Identification Toolbox (推荐用于扩展功能)
• 内存：建议 8 GB RAM 或以上
• 磁盘空间：至少 2 GB 可用空间

文件说明

main.m 文件作为项目的主入口和总控脚本，实现了用户交互界面、核心功能调用以及结果可视化的集成。其主要能力包括引导用户完成系统辨识与自适应控制仿真的完整流程，具体涵盖激励信号生成、辨识算法执行、控制器参数配置、仿真过程运行，并最终调用相关函数完成对辨识误差、系统动态响应、参数自适应过程等关键结果的绘制与性能指标的计算输出。