基于MATLAB的系统辨识工具箱开发及实例分析

资 源 简 介

本项目开发一个MATLAB系统辨识工具箱，提供完整的数据预处理、模型结构选择、参数估计及验证流程。内置GUI界面支持ARX、ARMAX、状态空间等模型，帮助用户快速建立动态系统精确模型。

详 情 说 明

基于MATLAB的系统辨识工具箱

项目介绍

本项目开发了一个基于MATLAB的系统辨识工具箱，能够利用系统的输入输出数据对动态系统进行精确建模。工具箱提供了从数据预处理、模型结构选择、参数估计到模型验证的完整工作流程，并配备GUI界面方便用户交互操作。支持ARX、ARMAX、状态空间等多种模型结构，程序附带详细注释和实例分析，帮助用户深入理解系统辨识原理并快速应用于实际工程问题。

功能特性

• 完整工作流程：包含数据导入、预处理、模型辨识、验证分析等系统辨识全流程
• 多种模型结构：支持ARX、ARMAX、OE、BJ、状态空间等主流模型结构
• 先进算法实现：采用最小二乘参数估计、递归辨识算法等经典方法
• 全面验证体系：提供模型拟合优度、残差自相关分析等统计验证指标
• 直观可视化：生成实测数据与模型仿真对比图、误差分析曲线等图形输出
• 用户友好界面：GUI界面简化操作流程，降低使用门槛

使用方法

数据准备

• 准备系统激励信号数据文件（.mat或.csv格式），支持阶跃、白噪声、正弦波等典型信号
• 准备对应的系统响应数据（时间序列测量值）
• 确保输入输出数据时间同步且采样间隔一致

工具操作

1. 运行主程序启动GUI界面
2. 导入输入输出数据文件
3. 选择模型类型（ARX/ARMAX/状态空间等）并设置相应阶次参数
4. 执行系统辨识算法
5. 查看生成的模型数学表达式和拟合度报告
6. 分析可视化结果，验证模型准确性

结果解读

• 辨识模型：获取系统的传递函数或状态空间方程表示
• 拟合度报告：通过拟合优度指标和残差分析评估模型质量
• 图形输出：通过对比曲线直观判断模型与实际系统的匹配程度

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Signal Processing Toolbox、System Identification Toolbox等基础工具箱
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型数据集
• 支持Windows、Linux、macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心功能架构，包括图形用户界面的构建与事件处理、各类系统辨识算法的集成调用、数据导入与预处理模块的管理、模型验证与分析功能的执行，以及结果可视化展示的生成。该文件作为整个工具箱的调度中心，协调各功能模块有序工作，确保系统辨识流程的完整性和用户体验的流畅性。