模塊化動態系統辨識方法研究

⑴ 系統辨識與建模 辨識方法有哪些

主要內容包括：線性系統的辨識，多變數線性系統的辨識，線性系統的非參數表示和辨識，非線性系統的辨識，時間序列建模，房室模型（多用於醫學、生物工程中）的辨識，神經網路模型的辨識，模糊系統的建模與辨識，遺傳演算法及其在辨識中的應用，辨識的實施等。各種方法都給出具體的計算步驟或框圖，並結合實例或模擬例子給予說明，盡量使讀者易學會用。 本書為天津市高校「十五」規劃教材，可作為高等學校自動化、系統工程、經濟管理、應用數學等專業的高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可作為有關科技工作者、工程技術和管理人員的參考書。 圖書目錄第1章引論(1)1.1建模與系統辨識概述1.1.1系統辨識研究的對象1.1.2系統辨識1.1.3系統辨識的目的1.1.4辨識中的先驗知識1.1.5先驗知識的獲得1.1.6系統辨識的基本步驟1.2數學模型1.2.1概述1.2.2線性系統的4種數學模型1.3本書的指導思想和布局第2章線性靜態模型的辨識(12)2．1問題的提出2．2最小二乘法（ls）2.2.1最小二乘估計2.2.2最小二乘估計的性質2.2.3逐步回歸方法2.3病態方程的求解方法2.3.1病態對參數估計的影響2.3.2條件數2.3.3病態方程的求解方法2.4模型參數的最大似然估計（ml）2.4.1最大似然准則2.4.2最大似然估計243鬆弛演算法習題第3章離散線性動態模型的最小二乘估計(27)3．1問題的提法及一次完成最小二乘估計3.2最小二乘估計的遞推演算法(rls)3.2.1遞推最小二乘法3.2.2初始值的選擇3.2.3計算步驟及舉例3.3時變系統的實時演算法3.3.1漸消記憶（指數窗）的遞推演算法3.3.2限定記憶（固定窗）的遞推演算法3.3.3變遺忘因子的實時演算法3.4遞推平方根演算法3.5最大似然估計(ml)習題第4章相關(有色)雜訊情形的辨識演算法(42)4.1輔助變數法4.2增廣最小二乘法(els)4.2.1增廣最小二乘法4.2.2改進的增廣最小二乘法4.3最大似然法（ml）44閉環系統的辨識4．4．1問題的提出4．4．2可辨識性443閉環條件下的最小二乘估計習題第5章模型階的辨識5.1單變數線性系統階的辨識5.1.1損失函數檢驗法5.1.2f檢驗法5.1.3赤池信息准則（aic准則）5.2階與參數同時辨識的遞推演算法5.2.1辨識階次的基本思想和方法5.2.2階的遞推辨識演算法5.2.3幾點說明5.3模擬研究5.3.1辨識方法的模擬研究5.3.2對模型適用性的模擬研究5.3.3控制系統設計中的計算機模擬研究習題*第6章多變數線性系統的辨識6.1不變數、適宜選擇路線及規范形6.1.1代數等價系統6.1.2適宜選擇路線與不變數6.1.3適宜選擇路線與規范形6.2輸入/輸出方程6.2.1輸入/輸出方程一般形式6.2.2pcf規范形對應的輸入/輸出方程6.3pcf規范形的辨識6.3.1結構確定及參數辨識6.3.2*和*的實現演算法習題第7章線性系統的非參數表示和辨識7.1線性系統的非參數表示7.1.1脈沖響應函數7.1.2markov參數（hankel模型）7.2估計脈沖響應函數的相關方法7.2.1相關方法的基本原理7.2.2偽隨機二位式信號（m序列）7.2.3用m序列做輸入信號時脈沖響應函數的估計7.2.4估計h(t)的具體步驟與實施習題第8章非線性系統辨識8.1引言8.2單純形搜索法8.2.1問題的提法8.2.2單純形搜索法8.3迭代演算法的基本原理8.3.1迭代演算法的一般步驟8.3.2可接受方向8.4牛頓—拉夫森演算法8.5麥誇特方法*8.6數據處理的分組方法

⑵ 系統辨識的方法

經典的系統辨識方法的發展已經比較成熟和完善，他包括階躍響應法、脈沖響應法、頻率響應法、相關分析法、譜分析法、最小二乘法和極大似然法等。其中最小二乘法(LS)是一種經典的和最基本的，也是應用最廣泛的方法。但是，最小二乘估計是非一致的，是有偏差的，所以為了克服他的缺陷，而形成了一些以最小二乘法為基礎的系統辨識方法：廣義最小二乘法(GI S)、輔助變數法(IV)、增廣最小二乘法(EI，S)和廣義最小二乘法(GI S)，以及將一般的最小二乘法與其他方法相結合的方法，有最小二乘兩步法(COR—I S)和隨機逼近演算法等。
經典的系統辨識方法還存在著一定的不足： (1)利用最小二乘法的系統辨識法一般要求輸入信號已知，並且必須具有較豐富的變化，然而，這一點在某些動態系統中，系統的輸入常常無法保證；(2)極大似然法計算耗費大，可能得到的是損失函數的局部極小值；(3)經典的辨識方法對於某些復雜系統在一些情況下無能為力。 隨著系統的復雜化和對模型精確度要求的提高，系統辨識方法在不斷發展，特別是非線性系統辨識方法。主要有：
1、集員系統辨識法
在1979年集員辨識首先出現於Fogel 撰寫的文獻中，1982年Fogel和Huang又對其做了進一步的改進。集員辨識是假設在雜訊或雜訊功率未知但有界UBB(Unknown But Bounded)的情況下，利用數據提供的信息給參數或傳遞函數確定一個總是包含真參數或傳遞函數的成員集(例如橢球體、多面體、平行六邊體等)。不同的實際應用對象，集員成員集的定義也不同。集員辨識理論已廣泛應用到多感測器信息融合處理、軟測量技術、通訊、信號處理、魯棒控制及故障檢測等方面。
2、多層遞階系統辨識法
多層遞階方法的主要思想為：以時變參數模型的辨識方法作為基礎，在輸入輸出等價的意義下，把一大類非
線性模型化為多層線性模型，為非線性系統的建模給出了一個十分有效的途徑。
3、神經網路系統辨識法
由於人工神經網路具有良好的非線性映射能力、自學習適應能力和並行信息處理能力，為解決未知不確定非線性系統的辨識問題提供了一條新的思路。
與傳統的基於演算法的辨識方法相比較，人工神經網路用於系統辨識具有以下優點：(1)不要求建立實際系統的辨識格式，可以省去對系統建模這一步驟；(2)可以對本質非線性系統進行辨識；(3)辨識的收斂速度僅與神經網路的本身及所採用的學習演算法有關；(4)通過調節神經元之間的連接權即可使網路的輸出來逼近系統的輸出；(5)神經網路也是系統的一個物理實現，可以用在在線控制。
4、模糊邏輯系統辨識法
模糊邏輯理論用模糊集合理論，從系統輸入和輸出的量測值來辨識系統的模糊模型，也是系統辨識的一個新的
和有效的方法，在非線性系統辨識領域中有十分廣泛的應用。模糊邏輯辨識具有獨特的優越性：能夠有效地辨識復雜和病態結構的系統；能夠有效地辨識具有大時延、時變、多輸入單輸出的非線性復雜系統；可以辨識性能優越的人類控制器；可以得到被控對象的定性與定量相結合的模型。模糊邏輯建模方法的主要內容可分為兩個層次：一是模型結構的辨識，另一個是模型參數的估計。典型的模糊結構辨識方法有：模糊網格法、自適應模糊網格法、模糊聚類法及模糊搜索樹法等。
5、小波網路系統辨識法
小波網路是在小波分解的基礎上提出的一種前饋神經網路口 ，使用小波網路進行動態系統辨識，成為神經網路辨識的一種新的方法。小波分析在理論上保證了小波網路在非線性函數逼近中所具有的快速性、准確性和全局收斂性等優點。小波理論在系統辨識中，尤其在非線性系統辨識中的應用潛力越來越大，為不確定的復雜的非線性系統辨識提供了一種新的有效途徑，其具有良好的應用前景。

⑶ 《設計學概論》筆記-第二章第二節02

（一）設計與科學理論的發展的關系

（ 1 ） 設計創造直接與人類對自然秩序和社會秩序的觀察聯系在一起。設計的進步依賴東

類已掌握的科學原理，如設計對形態、結構的認識，就藉助了數學、物理的觀察成果。

物理學、數學等學科的發達，對擴大設計的表現領域和擴大新的材料的使用都起著作用。

（ 2 ） 對設計的研究也與科學理論的發展休戚相關。設計需要進行有機的研究。設計研

究涉及眾多的學科領域，設計的發展和設計學的建立都是以一系列現代科學理論整合為

基礎的。

（ 3 ） 「設計科學」是設計哲學和設計方法學的總和，它的概念是1969年自西蒙正式提出的。設計科學的產生表明設計除了對科學技術成果的具體應用外，在方法論上也有了進步，建立起了完整的科學體系。現代設計以講求多元化、動態化、優化及計算機化為特點，故必須依靠現代科學方法論，解決愈來愈復雜的設計課題。

（ 二）科學理論對設計發展的推動作用

新型理論對設計方法的影響，說明科學理論對設計發展的推動作用

1 、控制論： 控制論重點研究動態的信息與控制、反饋過程，使系統在穩定的前提下正常工作。研究信息傳遞和變換規律的資訊理論是控制論的基礎。現代認識論將任何系統、過程和運動都看成一個復雜的控制系統，因而控制論方法是具有普遍意義的方法論。控制概念中最本質的屬性在於它必須有目的，沒有目的，就無所謂控制。設計目標控制，負反饋作用，發展出一些常用的設計方法，如柔性設計法、動態分析法、動態優化法、動態系統辨識法等。

2 、資訊理論： 資訊理論方法是現代設計的前提，具有高度綜合性。資訊理論最早產生於通訊領域，申農是其倡導者，他引入了「熵」的概念作為信息的度量。資訊理論主要研究信息的獲取、變換、傳輸、處理等問題。

3 、系統論： 所謂「系統」，即指具有特定功能的，互相有機聯系又相互制約的一種有序性整體。系統論方法是以系統整體分析及系統觀點來解決各種領域具體問題的科學方法。設計系統原理是設計思維和問題求解活動的根本原理。具體設計方法包括：系統分析法、邏輯分析法、模式識別法、系統辨識法等。現代設計無時不與現代知識體系緊密相連，科學理論推進著設計，而設計科學同時也是科學理論的一個組成部分。

1 、為什麼說設計是社會財富轉化的載體 ?

科學技術是一種資源，設計不僅是科學技術得到物化的載體，而且是科學技術商品化的載體。科學技術是通過設計向社會廣大消費者進行自我表達的，設計使新技術的「可能」轉變為現實。科技資源需要設計加以綜合的利用，變成優質的新商品，被市場大量的吸收，才完成了科技的社會財富化，發揮了科學技術的作用。

2 、設計與技術的關系：

以電能為例，人類電氣文明的形成，正是設計將科學技術物化和商品化的過程。

（ 1 ） 設計與技術的關系是開發和適用的關系。所有類型的設計都含有技術的成分，而所有的科學技術都是通過設計轉化成商品的。設計沒有技術無以為設計，而科學技術沒有設計參與也找不到與社會生活發生聯系的結合點，從而不能轉化成社會物質財富與精神財富。

（ 2 ） 設計不僅是科學技術的載體，它本身就是技術的一個部分。美國的科學技術政策之所以高度強調設計，目的在於增強在國際市場上的競爭力。

3 、為什麼一戰後的德國、二戰後的日本能成為世界經濟強國 ?

德國最早藝術到設計的這一性質並有效的加以利用。由於德國及時地、緊緊地抓住了設計，把有限的經濟、科學技術和管理力量充分轉化為商品，20世紀20年代以後德國產品在國際上獨領風騷，有力地推動了德國經濟的發展，其綜合國力迅速超過英、法而成為歐洲的第一強國。

日本在第二次世界大戰之後也認識到設計的這一作用。日本一貫重視應用技術超過理論科學。他們在世界范圍內搜羅、購買、吸收先進技術，並作進一步開發，同時將各種先進技術綜合到產品設計中去。

⑷ 有哪些建立控制系統數學模型的方法

在控制系統的分析和設計中,首先要建立系統的數學模型.控制系統的數學模型是描述系統內部物理量(或變數)之間關系的數學表達式.在靜態條件下(即變數各階導數為零),描述變數之間關系的代數方程叫靜態數學模型；而描述變數各階導數之間關系的微分方程叫數學模型.如果已知輸入量及變數的初始條件,對微分方程求解就可以得到系統輸出量的表達式,並由此可對系統進行性能分析.因此,建立控制系統的數學模型是分析和設計控制系統的首要工作
建立控制系統數學模型的方法有分析法和實驗法兩種.分析法是對系統各部分的運動機理進行分析,根據它們所依據的物理規律或化學規律分別列寫相應的運動方程.例如,電學中有基爾霍夫定律,力學中有牛頓定律,熱力學中有熱力學定律等.實驗法是人為地給系統施加某種測試信號,記錄其輸出響應,並用適當的數學模型去逼近,這種方法稱為系統辨識.近幾年來,系統辨識已發展成一門獨立的學科分支,本章重點研究用分析法建立系統數學模型的方法.
在自動控制理論中,數學模型有多種形式.時域中常用的數學模型有微分方程、差分方程和狀態方程；復數域中有傳遞函數、結構圖；頻域中有頻率特性等.