MATLAB动态系统辨识与参数估计工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的动态系统辨识工具，支持线性/非线性系统的建模，包含数据预处理、模型结构选择、参数优化及验证功能。提供友好的GUI界面，帮助用户高效完成系统分析工作。

详 情 说 明

动态系统辨识与模型参数估计算法实现工具

项目介绍

本项目是一个功能全面的动态系统辨识与参数估计工具箱，主要用于对未知动态系统建立数学模型并进行参数优化。工具箱支持线性与非线性系统的辨识，提供从数据预处理、模型结构选择、参数估计到模型验证的完整工作流程。用户可通过图形用户界面或命令行交互方式，灵活选择多种辨识方法和优化算法，系统将输出最优模型参数及相关验证指标，为系统分析、控制器设计和仿真提供可靠模型基础。

功能特性

• 完整的辨识流程：集成数据导入、数据预处理、模型结构选择、参数估计和模型验证等模块
• 多种估计算法：支持最小二乘参数估计、最大似然估计以及递推辨识算法（如RLS、Kalman滤波）
• 灵活的交互方式：提供GUI界面和命令行两种操作模式，满足不同用户需求
• 全面的输出结果：输出参数估计值、拟合度指标、统计特性及模型验证图表
• 多格式模型导出：支持生成tf、ss、idpoly等多种标准模型格式，便于后续分析应用

使用方法

输入数据要求：

1. 系统输入输出数据：N×M维数值矩阵，包含系统的激励和响应数据
2. 采样时间间隔：标量值，定义数据采样周期
3. 模型阶次参数：如ARMAX模型的na、nb、nc阶数
4. 算法配置参数：收敛容差、最大迭代次数等优化控制参数
5. 可选初始参数：参数猜测值向量（可选）

输出结果包含：

1. 估计参数向量：模型参数的数值解
2. 模型拟合指标：确定系数R²、均方误差MSE等
3. 统计特性分析：参数方差、置信区间估计
4. 模型验证图表：残差分析图、预测误差曲线可视化
5. 可导出模型对象：多种标准格式的辨识模型

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：System Identification Toolbox, Optimization Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，集成了系统辨识的全流程核心功能，包括用户交互界面初始化、数据输入验证与预处理、模型结构配置与参数估计算法调度、结果分析与可视化展示，以及最终模型对象的生成与导出能力。该文件协调各功能模块的协同工作，确保辨识流程的完整性与可靠性。