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自动控制系统中的模型辨识与自适应控制策略引言自动控制系统是现代工程领域中很重要的一个研究方向，它涉及到各种各样的应用，如工业自动化、航天技术、机器人技术等。
在自动控制系统中，模型辨识和自适应控制策略是两个关键领域。
本文将讨论自动控制系统中的模型辨识和自适应控制策略的原理、方法和应用。
模型辨识模型辨识是自动控制系统中的一个重要研究领域，它旨在从系统的输入和输出数据中构建出一个有效的数学模型。
该数学模型能够描述和预测系统的动态行为，从而为系统设计和控制提供依据。
常用的模型辨识方法包括参数辨识、结构辨识和非参数辨识。
参数辨识方法是基于假设系统模型是已知结构的情况下进行的。
通过对系统的输入和输出数据进行拟合，参数辨识方法能够估计出系统模型中的参数。
这些参数可以被用于描述系统的动态性能，并且可以用于设计稳定的自适应控制器。
结构辨识方法是在没有先验知识的情况下，通过试探不同的系统结构来辨识系统模型。
这种方法常常使用组合算法和优化算法，通过对系统数据进行训练，筛选出最符合系统动态特性的模型结构。
结构辨识方法在辨识非线性系统和复杂系统方面具有很大的优势。
非参数辨识方法是一种基于经验分布函数和核函数的统计方法。
该方法不依赖于特定模型的假设，而是直接从数据中提取系统的动态信息。
非参数辨识方法可以用于辨识非线性系统和时变系统，适用范围广泛。
自适应控制策略自适应控制策略是一种可以根据系统的实时信息进行不断更新和优化的控制策略。
自适应控制器能够自动调整控制参数，以适应系统的变化和不确定性。
常用的自适应控制策略包括模型参考自适应控制和直接自适应控制。
模型参考自适应控制是一种基于模型参考思想的控制策略。
该策略通过引入一个参考模型来指导控制器的参数调整。
控制器的目标是使系统的输出与参考模型的输出保持一致。
模型参考自适应控制可以有效地抑制扰动和噪声的影响，提高系统的鲁棒性。
直接自适应控制是一种通过在线辨识系统模型的控制策略。
该策略通过对系统的输入和输出数据进行递归估计，不断更新模型参数。
Harbin Institute of Technology系统辨识与自适应控制实验报告题目：渐消记忆最小二乘法、MIT方案与卫星振动抑制仿真实验专业：控制科学与工程姓名：学号： 15S******指导老师：日期： 2015.12.06哈尔滨工业大学2015年11月本实验第一部分是辨识部分，仿真了渐消记忆递推最小二乘辨识法，研究了这种方法对减缓数据饱和作用现象的作用；第二部分是自适应控制部分，对MIT 方案模型参考自适应系统作出了仿真，分别探究了改变系统增益、自适应参数的输出，并研究了输入信号对该系统稳定性的影响；第三部分探究自适应控制的实际应用情况，来自我本科毕设的课题，我从自适应控制角度重新考虑了这一问题并相应节选了一段实验。
针对挠性卫星姿态变化前后导致参数改变的特点，探究了用模糊自适应理论中的模糊PID 法对这种变参数系统挠性振动抑制效果，并与传统PID 法比较仿真。
一、系统辨识1. 最小二乘法的引出在系统辨识中用得最广泛的估计方法是最小二乘法(LS)。
设单输入-单输出线性定长系统的差分方程为：()()()()()101123n n x k a x k a k n b u k b u x k n k +-+⋯+-=+⋯+-=，，，， (1.1) 错误!未找到引用源。
式中:()u k 错误!未找到引用源。
为控制量；错误!未找到引用源。
为理论上的输出值。
错误!未找到引用源。
只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。
错误!未找到引用源。
的观测值错误!未找到引用源。
可表示为： 错误!未找到引用源。
(1.2)式中:()n k 为随机干扰。
由式(1.2)得错误!未找到引用源。
()()()x k y k n k =- (1.3)将式(1.3)带入式(1.1)得()()()()()()()101111()nn n i i y k a y k a y k n b u k b u k b u k n n k a k i n =+-+⋯+-=+-+⋯+-++-∑ (1.4)我们可能不知道()n k 错误!未找到引用源。
系统辨识及自适应控制一、课程说明课程编号：090148Z10课程名称：系统辨识及自适应控制/ System Identification and Adaptive Control课程类别：专业课学时/学分: 32/2（其中实验学时：6 ）先修课程：自动控制理论、线性代数适应专业：自动化、测控技术与仪器、智能科学与技术、电气工程及其自动化教材、教学参考书：1.杨承志、孙棣华等.系统辨识与自适应控制.重庆：重庆出版社.2003年；2.徐湘元.自适应控制理论与应用.北京：电子工业出版社.2007年；3.庞中华,崔红.系统辨识与自适应控MATLAB 仿真.北京：北京航空航天大学出版社.2009年二、课程设置的目的意义系统辨识与自适应控制是电气信息类专业大学本科高年级学生的一门专业选修课程，是现代控制理论的一个重要组成部分。
通过该课程的学习，帮助学生了解系统辨识与自适应控制的基本原理和算法，掌握系统数学模型的建立方法及自适应控制系统的设计方法和技巧，为培养学生成为控制学科的高级工程技术人才奠定基础。
三、课程的基本要求知识：掌握系统辨识与自适应控制的基本概念和基本原理，最小二乘参数辨识方法，最小方差自校正控制方法，广义最小方差自校正控制方法，极点配置自校正控制方法，自校正PID控制方法，自校正内膜控制方法，自校正模型算法控制方法，基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制方法等。
能力：从实际应用的角度出发，针对具有一定程度不确定性的被控对象，能够运用上述方法和知识设计一般的自适应控制系统，满足控制系统的基本控制要求。
素质：拓展学生在控制工程领域的设计思路，丰富学生对控制系统的设计方法；通过对不确定性被控对象特点的分析、难于控制问题的解决培养学生发现问题、分析问题、解决问题的科研素养。
四、教学内容、重点难点及教学设计注：实践包括实验、上机等五、实践教学内容和基本要求通过实验，帮助学生巩固、加深理解课堂所学基本理论知识，在Matlab/SimuLink仿真计算平台中实现系统模型参数辨识和含噪声干扰系统的自六、考核方式及成绩评定1、平时成绩占40%：包括作业、上机实验考核以及平时上课考核；七、大纲主撰人：大纲审核人：。
控制系统中的系统辨识与自适应控制在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个关键的方面。
系统辨识是指通过实验或推理的方法，从输入和输出的数据中提取模型的参数和结构信息，以便更好地理解和控制系统的行为。
而自适应控制是指根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，实时地调整控制器的参数以适应系统变化，以提高控制性能。
一、系统辨识1.1 参数辨识参数辨识是指确定系统动态模型中的参数。
常用的方法包括最小二乘法、极大似然估计法等。
最小二乘法是一种常见的参数辨识方法，通过最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和来确定参数。
1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统动态模型的结构，包括确定系统的阶数、输入输出关系等。
常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型等。
ARX模型是指自回归外部输入模型，适用于输入输出具有线性关系的系统。
ARMA模型是指自回归滑动平均模型，适用于输入输出关系存在滞后效应的系统。
二、自适应控制自适应控制是根据系统辨识得到的模型参数和结构信息，动态地调整控制器的参数以适应系统的变化。
常用的自适应控制方法有模型参考自适应控制、模型预测控制等。
2.1 模型参考自适应控制模型参考自适应控制是建立在系统辨识模型基础上的控制方法。
通过将系统输出与参考模型输出进行比较，通过调整控制器参数来减小误差。
常见的模型参考自适应控制方法有自适应PID控制、自适应模糊控制等。
2.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于系统辨识模型的控制策略，通过对系统未来的状态进行预测，以求得最优控制输入。
模型预测控制可以同时考虑系统的多个输入和多个输出，具有较好的控制性能。
三、应用案例3.1 机械控制系统在机械控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于伺服控制系统。
通过系统辨识可以得到伺服电机的动态模型，然后利用自适应控制方法调整PID控制器的参数，以提高伺服系统的响应速度和稳定性。
3.2 化工控制系统在化工控制系统中，系统辨识和自适应控制可以被应用于控制某个反应器的温度。
实验1 白噪声和M序列的产生实验报告哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系专业：自动化班级：110410420姓名：日期：2014 年10 月12 日1．实验题目：白噪声和M序列的产生3、M 序列生成原理用移位寄存器产生M 序列的简化框图如下图所示。
该图表示一个由4个双稳态触发器顺序连接而成的4级移位寄存器，它带有一个反馈通道。
当移位脉冲来到时，每级触发器的状态移到下一级触发器中，而反馈通道按模2加法规则反馈到第一级的输入端。
1、生成均匀分布随机序列（1）利用混合同余法生成[0, 1]区间上符合均匀分布的随机序列，并计算该序列的均值和方差，与理论值进行对比分析。
要求序列长度为1200，推荐参数为a=65539，M=2147483647，0<x 0<M 。
（2）将[0, 1]区间分为不重叠的等长的10个子区间，绘制该随机序列落在每个子区间的频率曲线图，辅助验证该序列的均匀性。
（3）对上述随机序列进行独立性检验。
（该部分为选作内容）2、生成高斯白噪声利用上一步产生的均匀分布随机序列，令n=12，生成服从N(0,1)的白噪声，序列长度为100，并绘制曲线。
3、生成M 序列M 序列的循环周期取为63126=-=P N ，时钟节拍Sec 1=∆t ，幅度1=a ，逻辑“0”为a ，逻辑“1”为-a ，特征多项式65()F s s s =⊕。
生成M 序列的结构图如下所示。
x(j+1)=x(j);endx(1)=temp;endfor i=1:Npif(y(i)==0)y(i)=a;elsey(i)=-a;endendfigure(5)stairs(y);ylim([-1.5,1.5]);7．实验结果及分析实验1.1程序运行计算出序列的均值：mean_r =0.4897，与理论值0.5很接近；序列的方差var_r =0.0824，与理论值1/12很接近使用混合同余法得到生成的0-1均布随机序列如下所示：得到的该随机序列落在10个子区间的频率曲线图如下：从上图可以发现用混合同余法得到的随机序列平均分布性较好。
系统辨识与自适应控制一、笔试部分(占课程成绩的80%)考试形式：笔试开卷答卷要求：笔答，可以参阅书籍，要求简明扼要，不得大段抄教材，不得相互抄袭试题：1.简要描述系统识别的基本概念（概念、定义和主要步骤）（10分）2简述相关辨识的基本原理和基于二进制伪随机序列的相关辩识方法（原理、框图和功能）。
（10分）3简述离散线性动态（si/so）过程参数估计最小二乘方法（ｌｓ法）的主要内容和优缺点。
带遗忘因子的递推最小二乘估计（RLS法）的计算步骤和主要递推公式的物理意义（10点）4简述什么是时间序列？时间序列建模如何消除恒定趋势、线性趋势和季节性影响？（10分）5何谓闭环系统的可辨识性问题，它有那些主要结论？（10分）6什么是时间离散动态分数延迟过程？“分数延迟”对过程模型的零点和极点有影响什么影响？（10分）7.简要描述什么是自适应控制，什么是模型参考自适应控制（MRAC）？，给出一个例子来说明MRAC的设计方法（10分）。
8请设计以下流程（yr=0）y(k)-1.6y(k-1)+0.8y(k-2)=u(k-2)-0.5u(k-3)+?(k)+1.5?(k-1)+0.9?(k-2)的最小方差控制器（mvc）和广义最小方差控制器（gmvc）,并分析他们主要表现在：。
（10分）二、上机报告ｒｌｓ仿真（占课程成绩的20%）交卷时间：6月9日下午试题的标准答案1简述系统辨识的基本概念（概念、定义和主要步骤）（10分）系统辨识是研究如何利用未知系统的测试或运行数据（输入/输出数据）建立系统数学模型的科学。
它是现代控制理论的一个分支。
该数学模型是近似的、非唯一的。
根据辨识目的的不同，系统辨识的结果也可以有不同的答案。
（3分）2定义：根据数学等价性的观点，定义为“系统辨识是根据输入/输出数据从一类模型中确定与被测系统等价的模型”。
根据近似的观点，它被定义为“系统辨识有三个要素——数据、模型类和准则。
系统辨识是根据一个准则选择一个最适合模型类中数据的模型”。
系统辨识考点1、辨识定义：是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。
2、系统辨识步骤 辨识目的及先验知识试验设计输入输出数据采集、处理模型结构选取与辨识模型参数辨识模型验证合格？最终模型YN3、递推最小二乘辨识模型4、广义最小二乘和增广最小二乘的区别广义最小二乘法是对系统过程模型的输入、输出和过程噪声加以变换（滤波）变成一般最小二乘法的标准格式，再用一般最小二乘法()1111ˆˆˆT N N N N N N y ++++=+-θθK φθ()111111T N N N N N N -++++=+K P φφP φ111TN N N N N+++=-P P K φP对系统的参数进行估计。
增广矩阵法就是使系统模型变成符合一般最小二乘法的标准格式的，并将模型参数和噪声模型参数同时估计出来的方法。
增广矩阵法用近似估计的噪声序列代替白噪声序列。
这和广义最小二乘法的不同点在于：后者噪声模型参数的估计和系统模型参数的估计是交替地进行的。
5、数据饱和的原因和解决方法① 参数缓慢变化（易产生数据饱和现象）解决方法：渐消记忆最小二乘、限定记忆最小二乘② 参数突变但不频繁？？？？？6、自适应系统定义、分类自适应控制系统是一种特殊形式的非线性控制系统。
系统本身的特性(结构和参数)、环境及干扰的特性存在各种不确定性。
在系统运行期间，系统自身能在线地积累与实行有效控制有关的信息，并修正系统结构的有关参数和控制作用，使系统处于所要求的(接近最优的)状态。
⎧⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎩⎪⎪⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎩增益列表补偿法最小方差控制算法预测控制算法随机自适应控制系统极点配置控制算法控制算法参数最优化设计方法模型参考自适应控制系统李亚普诺夫稳定性理论设计方法波波夫超稳定性理论设计方法PID。
《系统辨识与自适应控制》课程教学过程研究作者：王坤来源：《教育教学论坛》2017年第14期摘要：《系统辨识与自适应控制》课程作为控制科学与工程专业研究生的学位课程，在今后的科研过程中具有重要的作用。
针对课程教学过程中存在的一些问题，文中总结了改进措施。
通过合理整合优化教学内容，将《系统辨识》与《自适应控制》两门课程融合；在授课过程中，采取启发式教学，提高学生学习主动性，通过多媒体手段的改进，使学生对各种算法有了形象的认识；鼓励学生将科研项目与课程内容相结合；采取互动的答辩方式进行课程考核，提高学生各方面的能力；在教学过程中，对教师提出更高的要求，使教师和学生在授课过程中共同提高，取得了较好的教学效果。
关键词：系统辨识；自适应控制；教学中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）14-0167-02《系统辨识与自适应控制》是我校控制科学与工程专业研究生学位课程，具有重要的作用。
“系统辨识”与“自适应控制”是20世纪后半叶发展起来，属于现代控制理论范畴的自动化学科的两个新学术方向，两者之间有着密切的联系。
在系统的设计、分析和综合，以及对系统进行预测等问题中，都要知道系统的动态特性。
系统辨识是将被研究的对象模型化，即建立描述系统动态特性的数学模型及论述建立模型的理论和方法。
而自适应控制的研究对象是具有不确定性的系统，这些系统的被控对象或过程的动态特性是事先难以获知的，或者其数学模型是经常变化的，因此常规反馈控制的控制效果不佳，自适应控制则能够解决这些问题[1，2]。
《系统辨识与自适应控制》课程理论性和实用性比较强，内容算法繁多[3，4]，因此，如何通过本课程的学习使学生掌握系统辨识与自适应控制的基本理论、设计思路和主要算法，了解该学科的前沿和发展动向，通过实验初步采用系统辨识建立过程模型的方法，自适应控制的基本概念、系统的构成原理，掌握两类主要的自适应控制系统，即模型参考自适应和自校正自适应控制系统，并通过实例了解自适应控制在工艺过程控制的应用等，是该课程的重点。
