MATLAB系统辨识与仿真平台：递推最小二乘法与先进辨识算法集成

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供动态系统建模与仿真，支持线性与非线性系统。集成传统递推最小二乘法与先进辨识理论（如子空间辨识、神经网络），实现在线参数辨识与系统响应动态可视化，提升系统建模精度与效率。

详 情 说 明

系统仿真与参数辨识平台

项目介绍

本项目是一个基于递推最小二乘法（RLS）与先进系统辨识理论的动态系统参数辨识平台。平台实现了动态系统的数学建模与仿真分析，集成了传统递推最小二乘法在线参数辨识功能，并融合了子空间系统辨识、神经网络非线性系统辨识等先进技术。通过可视化分析工具，用户可以直观地评估系统性能与辨识精度，为控制系统设计与分析提供有力支持。

功能特性

系统仿真能力

• 支持线性与非线性动态系统的数学建模与仿真
• 提供多种系统激励信号：阶跃输入、正弦扫频信号、白噪声序列等
• 模拟带有噪声的实际测量环境，生成系统输出观测数据

参数辨识算法

• 递推最小二乘法（RLS）：实现系统参数的在线实时估计，支持遗忘因子调整
• 子空间辨识技术（N4SID）：适用于多变量系统的状态空间模型辨识
• 神经网络辨识：专门针对非线性系统的智能辨识方法

分析与验证功能

• 系统响应可视化分析：阶跃响应、频率响应等多种响应特性展示
• 模型验证与精度评估：提供决定系数R²、均方误差等量化指标
• 参数收敛过程动态显示，实时监控算法收敛状态

使用方法

1. 系统输入配置

- 设置系统激励信号类型和参数 - 导入或生成带噪声的系统输出观测数据 - 定义系统模型结构参数（模型阶次、延迟参数等）

1. 算法参数设置

- 选择辨识算法（RLS、N4SID或神经网络） - 配置算法特定参数（遗忘因子、收敛阈值等）

1. 执行辨识与分析

- 运行参数估计过程 - 查看辨识结果（参数矩阵、传递函数/状态空间表达式） - 分析模型拟合度指标和响应对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 系统辨识工具箱（System Identification Toolbox，用于子空间辨识）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，用于神经网络辨识）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了平台的核心调度与控制功能。该文件整合了数据输入处理、算法选择与执行、结果可视化展示等完整工作流程，通过模块化设计协调各辨识算法的调用与参数传递，并负责生成最终的参数估计结果与性能分析报告。