系统辨识及其MATLAB仿真

资 源 简 介

系统辨识及其MATLAB仿真

详 情 说 明

系统辨识是研究如何从系统的输入输出数据中建立数学模型的理论与方法，它在控制工程、信号处理等领域有着广泛应用。MATLAB作为强大的科学计算工具，为系统辨识提供了完善的仿真环境。

传统系统辨识方法可分为非参数方法和参数方法两类。非参数方法如冲激响应法、频率响应法等，直接通过实验数据获得系统特性曲线；参数方法则需要事先确定模型结构，如ARX、ARMAX等，然后通过最小二乘法等优化算法估计参数。

近年来，神经网络等智能算法为复杂系统辨识提供了新思路。这类方法不依赖精确的模型假设，通过数据驱动的方式自动学习系统非线性特性，特别适用于传统方法难以建模的复杂动态系统。

MATLAB仿真实现时，传统方法可利用System Identification Toolbox快速完成模型拟合与验证，而智能算法通常需要结合Deep Learning Toolbox进行网络训练。通过对比传统方法与智能算法的辨识结果，可以直观理解不同方法的适用场景和性能差异。

无论是理论推导还是工程应用，系统辨识都需要注意模型验证环节。残差分析、预测误差检验等方法能有效评估模型的可靠性，避免过拟合或欠拟合问题。