基于递推最小二乘法的MATLAB动态参数辨识系统

资 源 简 介

本项目完整实现了递推最小二乘（RLS）算法，支持实时数据流处理和在线参数更新。可自动读取Excel输入数据，并提供参数收敛过程的可视化分析，适用于动态系统的参数辨识与建模。

详 情 说 明

基于递推最小二乘法的动态参数辨识系统

项目介绍

本项目实现了一个基于递推最小二乘法(RLS)的动态系统参数辨识系统。该系统能够对动态系统的数学模型进行在线参数辨识，通过实时处理输入输出数据流，逐步修正系统参数估计值。特别适用于工业过程控制、自适应系统等需要实时模型更新的应用场景。

功能特性

• 递推最小二乘算法：完整实现RLS算法的数学建模与程序实现
• 实时数据处理：支持在线数据流处理，动态更新参数估计
• Excel数据接口：自动读取.xls/.xlsx格式的输入数据文件
• 可视化分析：提供参数收敛过程的图形化展示
• 遗忘因子调节：可配置遗忘因子机制，适应时变系统辨识需求
• 精度分析报告：输出详细的参数估计结果和精度评估报告

使用方法

1. 准备数据文件：按照要求格式准备Excel数据文件（时间序列、输入量、输出量）
2. 配置算法参数：设置遗忘因子λ、初始参数估计值和系统阶次
3. 运行辨识系统：执行主程序开始参数辨识过程
4. 查看分析结果：获取参数估计矩阵、收敛曲线和精度分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Excel文件读取支持（需要安装MATLAB的Spreadsheet Link功能）
• 内存：至少4GB RAM（针对大规模数据辨识）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、递推最小二乘算法实现、实时参数更新机制、收敛特性可视化分析以及结果报告生成。该文件负责协调各功能模块的执行流程，实现从数据输入到结果输出的完整参数辨识过程，并提供算法参数配置接口供用户调整辨识设置。