系统辨识与自适应控制-推荐下载

模糊系统的辨识与自适应控制在现代控制理论研究中，模糊控制是一种重要的控制方法。

模糊控制是对非线性系统的一种解决方案，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和信息丢失问题，从而提高了控制的效率和精度，因此在自适应控制中得到了广泛的应用。

一、模糊系统辨识模糊系统辨识是指对模糊控制系统进行参数辨识和模型识别，目的是为了找到最佳的控制方案。

模糊系统的辨识过程也是确定模糊控制系统结构和参数的过程。

模糊控制系统需要依赖于模糊规则库和隶属函数来完成参数辨识和模型识别。

模糊规则库是一个包含了各种规则的数据库，其中每个规则由一组条件和一组相应的控制动作组成。

隶属函数用来描述输入变量和输出变量之间的映射关系。

在模糊系统辨识的过程中，需要收集大量的数据来分析和处理，以便从中提取有用的信息。

这里的数据包括输入数据和输出数据，输入数据包括控制输入和环境输入，输出数据包括控制输出和系统响应。

通过对这些数据进行分析、模型识别和参数辨识，可以得到一个模糊控制系统的模型，并对其进行优化调整，以使其更好地适应所需的控制任务。

二、自适应控制模糊系统的自适应控制是利用模糊控制系统的动态特性，不断根据控制系统的变化自动调整控制参数，以达到最优的控制效果。

因此，自适应控制算法是一种重要的控制算法，它可以自动调整控制参数以快速响应外部变化。

自适应控制有多种方法，包括自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应PID控制、自适应模型预测控制等。

其中，自适应模糊控制是一种广泛应用的控制方法，它可以自动调整模糊规则库、隶属函数以及控制输出，以适应不同的控制任务和环境条件。

三、结论总之，在现代控制领域中，模糊控制方法是一种重要的控制方法之一，具有较高的鲁棒性和鲁棒性。

模糊控制方法除了能够处理非线性系统，还可以处理模糊系统，因此在实际控制中被广泛应用。

模糊系统的辨识和自适应控制是模糊控制方法的两个基本方面，它们为模糊控制的优化和应用提供了基础和保障。

《系统辨识与自适应控制》硕士研究生必修课程考核（检测技术与自动化装置专业）2003．5. 22可下载自/xuan/leader/mrj/ 学生姓名：考核成绩：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 简述系统辨识的基本概念（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、特点）。

（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。

带遗忘因子递推最小二乘估计（ＲＬＳ法）的计算步骤和主要递推算式的物理意义（10分）4 简述什么是时间序列？时间序列建模如何消除恒定趋势、线性趋势和季节性的影响？（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 何谓时间离散动态分数时滞过程？“分数时滞”对过程模型的零点和极点有什么影响？（10分）7 简述什么是自适应控制，什么是模型参考自适应控制（MRAC）？，试举一例说明MRAC的设计方法（10分）。

8 请设计以下过程( yr = 0 )y(k) -1.6y(k-1)+0.8y(k-2) = u(k-2)- 0.5u(k-3)+ε(k)+1.5ε(k-1)+0.9ε(k-2) 的最小方差控制器（MVC）和广义最小方差控制器（GMVC）, 并分析他们的主要性能。

（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）系统辩识是研究怎样利用未知系统的试验或运行数据（输入/输出数据）建立系统的数学模型的科学，是现代控制理论的一个分支。

数学模型具有近似性和非唯一性，依据辩识的不同目的，系统辨识的结果也能有不同答案。

（3分）定义：按照数学等价的观点定义为“系统辩识是在输入/输出数据的基础上，从一类模型中确定一个与所测系统等价的模型”。

2009级本科生 系统辨识及自适应控制 考试题一、 概述系统辨识与自适应控制的关系，以及自适应控制的研究对象和系统辨识的定义?（10分）关系：PPT 1.4图及说明。

自适应控制的研究对象：是具有一定程度不确定性的系统。

系统辨识：就是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。

二、描述随机过程统计特性的确定性时间函数有哪些？什么是白噪声，它有哪些特性，有何用途？在系统参数辨识实验中为什么常用M 序列或逆M 序列作为被辨识对象的输入信号？（20分）确定性时间函数有：均值函数、方差函数、均方值函数、相关函数等白噪声：一种均值为零，谱密度为非零常数的平衡随机过程白噪声特性：（1）是一种随机过程信号（2）没有记忆性，任意两时刻之间的值不相关（3）均值为零，方差为常数（4）功率谱密度函数为常数用途：（1）作为系统输入时，为系统的单位脉冲响应（2）作为被辨识系统输入时，可以激发系统的所有模态，可对系统充分激励（3）作为被辨识系统输入时，可防止数据病态，保证辨识精度（4）产生有色噪声原因：白噪声是一种理想的随机过程，若做为系统辨识的输入信号，则过程的辨识精度将大大提高，但是白噪声在工程上难以实现，因为工业设备无法按白噪声的变化特性运行。

M 序列与白噪声性质相近，保留了其优点，工业上可以接受。

但是M 序列含有直流成分，将造成对辨识系统的“净扰动”，而逆M 序列将克服这一缺点，是一种比M 序列更为理想的伪随机码序列。

三、简述在下列参数辨识公式中：111111ˆˆˆ[(1)()]()[()()]1[()]T N N N N T N N N T N N N K y N N K P N N P N P I K N P θθϕθϕλϕϕϕλ++-+++⎧⎪=++-⎪=+⎨⎪⎪=-⎩（1）系数λ的作用（10分）；（2）初始值P0如何设定？说明理由（10分）。

（1）加权系数，削弱旧数据产生的误差，对新数据的误差乘以大的加权，其值愈小，跟随时变参数的能力就愈强，但参数估计精度愈低。

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。

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。

1、系统辨识部分1.1 列车制动系统介绍制动系统是列车操纵系统的重要组成部分，它是用来调节车速和进行停车，是列车安全可靠运行的基本保障。

现代列车通常用电空混合制动系统，它通过制动控制器协调制动和空气制动的介入比例，基本能够保证在车速变化情况下一致的制动性能[2]。

当司机操纵控制手柄时，制动控制器收到司机请求的目标加速度，它根据车重和车速进行相应补偿，然后计算出所需制动力和分配方案，最后驱动执行机构完成制动力的输出。

这是一个反馈控制的过程，但是由于它并不补偿由于坡道和弯道所带来的附加影响[2]。

[1][2]。

11()()()a t a t A t σττ∧∧=-+-（1）式中，()a t ∧为控制加速度，它是由制动系统控制器的作用而是列车产生的加速度；A(t)为目标加速度；τ为系统响应时间常数；σ为传输延迟。

车辆实际加速度a(t)由控制加速度()a t ∧和环境（如弯道、坡道）造成的附加加速度()a t 构成，车辆速度v(t)由实际速度决定。

()()()a t a t a t ∧=+ （2）()()v t a t =（3）目标加速度A(t)为列车制动控制器的输入指令，它通过驾驶员或ATO 控制u(t)(制动指令)产生，它们之间的关心可以用式（4）静态函数关系描述。

()(())A t F u t = （4）以上方程描述了从ATO 控车角度看到的列车制动模型，它可以图2框图表示。

其中输入为驾驶员或ATO 控制指令u(t),输出为车辆实时速度v(t)，式（1）中τ和σ是需要辨识的参数。

辨识式（1）中参数需要知道控制加速度()a t ∧，但是由于()a t 的干扰，无法从测量的实时速度中获得。

我们假设列车是在平直轨道上运行，环境影响可忽略不计的理想状态，即:()0a t ≈ （5）那么 ()()a t t ν∧≈（6）1.4 稳态响应参数估计[6]暂态响应消失后()()(())a t A t F u t σσ∧=-=- t σ> （7）可以看出，如果u （t ）为一恒值，则A （t ）也为恒值。

《系统辨识与自适应控制》课程论文自动控制理论发展到了很高的水平，经典控制论被更有前途的现代控制理论所超越，控制技术的水平越来越高。

现代控制理论的应用是建立在已知受控对象的数学模型这一前提下的，而在当时对受控对象数学模型的研究相对较为滞后。

现代控制理论的应用遇到了确定受控对象合适的数学模型的各种困难。

因此，建立系统数学模型的方法一一系统辨识，就成为应用现代控制理论的重要前提。

在另一方面，随着计算机科学的飞速发展，计算机为辨识系统所需要进行的离线计算和在线计算提供了高效的工具。

在这样的背景下，系统辨识问题便愈来愈受到人们的重视，成为发展系统理论，开展实际应用工作中必不可少的组成部分。

系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。

现代控制理论中的一个分支。

通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。

对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。

对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。

而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。

通常，预先给定一个模型类卩={M} (即给定一类已知结构的模型)，一类输入信号u和等价准则J=L(y , yM)( 一般情况下，J是误差函数，是过程输出 y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数 J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。

系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。

在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。

经典方法经典的系统辨识方法的发展已经比较成熟和完善，他包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法、最小二乘法和极大似然法等。

其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的方法。

控制系统参数辨识及自适应控制技术研究摘要：控制系统参数辨识及自适应控制技术是当今控制领域中的热门研究方向之一。

本文旨在探讨控制系统参数辨识及自适应控制技术的研究现状、应用领域以及未来的发展方向。

我们将从理论基础、方法和算法、应用案例以及挑战与前景等方面进行论述，以期对读者深入理解和掌握相关的知识。

1. 引言控制系统参数辨识及自适应控制技术是指通过对控制系统内部参数进行辨识和实时调整的方法，实现对系统动态性能的优化和改进。

该技术在工业控制、机器人控制、智能交通等领域具有广泛的应用前景。

2.理论基础控制系统参数辨识及自适应控制技术的理论基础主要包括系统辨识和自适应控制两个方面。

系统辨识涉及参数辨识的方法和模型的建立，可以通过频域分析、时域分析、最小二乘法等方法来完成。

自适应控制则是指通过对系统参数的实时调整，使得系统能够自动跟踪和抑制外部扰动，提高系统性能。

3. 方法与算法控制系统参数辨识及自适应控制技术的方法和算法繁多。

其中，模型参考自适应控制、模型预测控制、直接自适应控制等是常用的自适应控制方法。

而广义最小二乘法、神经网络、遗传算法等则是常用的参数辨识算法。

4. 应用案例控制系统参数辨识及自适应控制技术在工业、交通、机器人等领域都有广泛的应用。

在工业领域中，该技术可以应用于控制系统的优化和提升，实现生产效率的最大化。

在交通领域中，自适应控制可以用于智能交通信号灯的优化调度和交通流量的控制。

而在机器人领域中，该技术可以应用于机器人路径规划和运动控制，提高机器人的精确度和灵活性。

5. 挑战与前景尽管控制系统参数辨识及自适应控制技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战。

首先，参数辨识需要大量的实验数据，而现实系统中往往很难获取充足的数据。

其次，自适应控制算法的设计和实现复杂，需要解决多变量、非线性以及时变系统的控制问题。

未来的发展方向主要包括改进参数辨识算法、研究更高级的自适应控制方法以及跨学科领域的合作。

系统辨识与自适应控制matlab仿真概述说明1. 引言1.1 概述在控制系统中，系统辨识与自适应控制是两个重要的研究领域。

系统辨识是指通过实验数据来推断和建立数学模型，以揭示被控对象的动态特性和行为规律。

而自适应控制则是基于辨识模型预测，并根据外部环境变化及时调整控制策略，以实现对系统稳定性、鲁棒性和性能的优化。

本文将围绕系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的应用展开讨论。

首先，我们会介绍系统辨识和自适应控制的基本概念以及其在工程领域中的重要性。

然后，我们会详细介绍常用的系统辨识方法和自适应控制算法，并通过具体示例来说明它们的实际应用价值。

最后，我们会重点讲解如何利用Matlab进行仿真实验，并分享一些Matlab编程与仿真技巧。

1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、系统辨识、自适应控制、Matlab仿真以及结论与展望。

在引言部分，我们将介绍文章的背景和目的，以及整体结构安排。

接下来的三个部分将重点讨论系统辨识和自适应控制两个主题，并具体阐述各自的概念、方法、应用以及仿真结果分析。

最后一部分则是对全文进行总结回顾，并展望未来研究方向和发展趋势。

1.3 目的本文旨在通过对系统辨识与自适应控制在Matlab仿真环境中的研究与应用进行概述说明，帮助读者深入了解该领域的基本理论和实践技巧。

同时，在介绍相关概念和算法的同时，我们也希望能够启发读者思考并提出对未来研究方向和发展趋势的建议。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解系统辨识与自适应控制在工程领域中的重要性，并学会利用Matlab进行仿真实验，从而加深对这一领域的理解与认知。

2. 系统辨识2.1 系统辨识概念系统辨识是指通过观测系统输入与输出之间的关系，以及对系统内部状态的估计，来建立数学模型以反映实际物理系统行为的过程。

在控制工程领域中，系统辨识是一种常用的方法，用于从已知输入与输出数据中推断出未知系统的特性和参数。

在系统辨识过程中，我们通常假设被研究的系统是线性、时不变且具有固定结构的。

系统辨识与自适应控制大四上的日子，课虽不多却有点蛋疼，全是带控制的，比如计算机控制啊，过程控制啊，运动控制啊，听起来晦涩、难懂的就是系统辨识与自适应控制了。

在此没有要诋毁谁谁谁的意思，只是强调这门课的难度系数，不过幸好不用考试，一份童言无忌的大作业就可以了，还是非常喜欢这样的形式的。

系统辨识与自适应控制，应该是两门课程，但是是密切联系的。

用马克思的话来说就是，辩证联系的，既有联系又有区别。

在自然和社会科学的许多领域，系统的设计、系统的定量分析、系统的综合及系统的控制，以及对其未来行为的预测，都需要知道系统的未来特性。

建立描述动态系统的数学模型及论述模型建立的理论与方法，即为系统辨识研究的内容。

而自适应控制研究的对象具有不确定性，如何设计一个高性能的控制系统，恰恰是一个自适应控制系统所要研究的问题。

20世纪60年代，自动控制理论发展到了很高的水平，经典控制论被更有前途的现代控制理论所超越，与此同时，工业大生产的发展，也要求将控制技术提到更高的水平。

现代控制理论的应用是建立在已知受控对象的数学模型这一前提下的，而在当时对受控对象数学模型的研究相对较为滞后。

现代控制理论的应用遇到了确定受控对象合适的数学模型的各种困难。

因此，建立系统数学模型的方法——系统辨识，就成为应用现代控制理论的重要前提。

在另一方面，随着计算机科学的飞速发展，计算机为辨识系统所需要进行的离线计算和在线计算提供了高效的工具。

在这样的背景下，系统辨识问题便愈来愈受到人们的重视，成为发展系统理论，开展实际应用工作中必不可少的组成部分。

什么是系统辨识？对于自动控制系统的分析和设计来说，建立受控对象的数学模型是必不可少的。

建立所研究的对象的数学模型，主要有两个途径：一个是借助于基本物理定律，即利用各个专门学科领域提出来的关于物质和能量的守恒性和连续性原理，以及系统结构数据，推导出系统的数学模型。

这种建立模型的方法称为数学建模法或称解析法。

但是，对很大一类工程系统，如化工过程，由于其复杂性，很难用解析法推导出数学模型。

系统辨识及自适应控制实验报告实验报告：系统辨识及自适应控制1.引言系统辨识和自适应控制是现代自动控制领域中的重要研究内容。

系统辨识是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型描述系统的动态行为。

自适应控制则是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。

本实验旨在通过实际操作，掌握系统辨识和自适应控制的基本原理和方法。

2.实验目的1）了解系统辨识的基本原理和方法；2）掌握常见的系统辨识方法，包括参数辨识和频域辨识；3）理解自适应控制的基本原理和方法；4）熟悉自适应控制的实现过程；5）通过实验验证系统辨识和自适应控制的有效性。

3.实验原理3.1系统辨识原理系统辨识的目标是通过采集系统输入输出数据，建立数学模型来描述系统的动态特性。

常见的系统辨识方法包括参数辨识和频域辨识两种。

参数辨识是通过拟合实际测量数据，找到最佳的模型参数。

常用的参数辨识方法有最小二乘法、极大似然法和最小误差平方等。

频域辨识则是通过对输入输出信号的频谱分析，得到系统的频率响应特性。

常用的频域辨识方法有傅里叶变换法、相关分析法和谱估计法等。

3.2自适应控制原理自适应控制是根据系统辨识得到的模型，调整控制器参数以适应系统的变化和外部干扰。

自适应控制分为基于模型的自适应控制和模型无关的自适应控制。

基于模型的自适应控制利用系统辨识得到的模型参数，设计相应的控制器来实现自适应控制。

常见的基于模型的自适应控制方法有模型参考自适应控制和模型预测自适应控制等。

模型无关的自适应控制则不依赖于系统辨识的模型，而是根据实际测量数据直接调整控制器参数。

常见的模型无关的自适应控制方法有自适应滑模控制和神经网络控制等。

4.实验内容4.1系统辨识实验在实验中，我们通过采集系统输入输出数据，根据最小二乘法进行参数辨识。

首先设置系统的输入信号，如阶跃信号或正弦信号，并记录对应的输出数据。

然后根据采集到的数据，选取适当的模型结构，通过最小二乘法求解最佳的模型参数。

1.白噪声（white noise ）系统辨识中所用到的数据通常都含有噪声。

从工程实际出发，这种噪声往往可以视为具有有理谱密度的平稳随机过程，是由一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。

白噪声的数学描述如下：如果随机过程()t ξ均值为0、自相关函数为2()σδτ，即2()()R ξτσδτ=式中，()δτ为单位脉冲函数（亦称为Dirac 函数），即,0(),0,τδττ∞ =⎧=⎨ ≠0⎩且()1d δττ∞-∞=⎰ 则称该随机过程为白噪声。

2.白噪声序列白噪声序列是白噪声过程的一种离散形式，可以描述如下：如果随机序列{}()k ξ均值为0，且两两不相关，对应的自相关函数为2()(),0,1,2,R k k k ξσδ= =±±⋅⋅⋅式中，()k δ为Kronecker 函数，即1,0()0,k k k δ =⎧=⎨ ≠0⎩ 则称随机序列{}()k ξ为白噪声序列。

可以将标量白噪声序列的概念推广到向量的情况，向量白噪声序列{}()k ξ定义如下：{}{}{}()0(),()()()()T E k Cov k k l E k k l R l ξξξξξδ=⎧⎪⎨+=+=⎪⎩ 式中，R 为正定常数矩阵，()l δ为Kronecker 函数。

3.有色噪声（colored noise ）从上述定义可知，理想白噪声只是一种理论上的抽象，在物理上是不能实现的，现实中并不存在这样的噪声。

因而，工程实际中测量数据所包含的噪声往往是有色噪声。

所谓有色噪声（或相关噪声）是指噪声序列中每一时刻的噪声和另一时刻的噪声相关。

“表示定理”表明，有色噪声序列可以看成由白噪声序列驱动的线性环节的输出，如图2.6所示。

{}{}1()()()k e k G z ξ-−−−→−−−−→白噪声有色噪声图2.6有色噪声图2.6中，1()G z -为线性传递函数，也称为成形滤波器，可写成111()()()C z G z D z ---= 式中1121211212()1()1c c d d n n n n C z c z c z c z D z d z d z d z--------⎧=+++⋅⋅⋅⎪⎨=+++⋅⋅⋅⎪⎩ 且1()C z -、1()D z -均为稳定多项式，即其根均在z 平面的单位圆内。

《系统辨识与自适应控制》课程论文基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真研究学院：电信学院 _____________专业：________________________________姓名：________________________________学号：________________________________基于Matlab 的模糊自适应PID 控制器仿真研究王晋（辽宁科技大学电信学院鞍山）摘要：传统PID 在对象变化时，控制器的参数难以自动调整。

将模糊控制与 理方法实现对PID 参数的在线自整定。

使控制器具有较好的自适应性。

表明系统的动态性能得到了提高。

矢键词：模糊PID 控制器；参数自整定；Matlab ；自适应0引言在工业控制中，PID 控制是工业控制中最常用的方法。

但是，它具有一定的局限性 ：当控 制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。

为了使控制器具有较好的自 适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用模糊控制理论的方法 （1）模糊控制已成为智能自动化控制研究中最为活跃而富有成果的领域。

其中，模糊 PID 控 制技术扮演了十分重要的角色，并目仍将成为未来研究与应用的重点技术之一。

到目前为止， 现代控制理论在许多控制应用中获得了大量成功的范例。

然而在工业过程控制中， PID 类型 的控制技术仍然占有主导地位。

虽然未来的控制技术应用领域会越来越宽广、被控对象可以是越 来越复杂，相应的控制技术也会变得越来越精巧，但是以PID 为原理的各种控制器将是过程控制 中不可或缺的基本控制单元。

本文将模糊控制和PID 控制结合起来，应用模糊推理的方法实现对PID 参数进行在线自整定，实现PID 参数的最佳调整，设计出参数模糊自整定PID 控制器，并进行了Matlab/Simulink 仿真②。

仿真结果表明,与常规PID 控制系统相比，该设计获得了更优的鲁棒性和动、静态性及具有良好 的自适应性 。

系统辩识与自适应控制教材（电子版）第一章系统辩识引论§１—１系统辨识的基本概念（要求：掌握什么是系统系统辨识、定义、主要步骤，对系统辨识有比较全面的初步了解）一、什么是系统辨识System Identification系统辩识，又译为“系统识别”和“系统同定”，目前尚无公认的统一定义。

《中国大百科全书》中记述为：系统辩识是根据系统的输入/输出时间函数，确定系统行为的数学模型，是现代控制理论的一个分支（中国大百科自动控制卷486-488页）。

通俗地说，系统辩识是研究怎样利用对未知系统的试验数据或在线运行数据（输入/输出数据）建立描述系统的数学模型的科学。

钱学森把系统广义概括为“依一定顺序相互联系着的一组事物”。

“系统辩识”是“系统分析”和“控制系统设计”的逆问题。

基于实际系统的复杂性，描述其特性的数学模型具有“近似性”和“非唯一性”；辩识方法亦有多样性。

没有绝对好的数学模型和绝对好的辩识方法。

什么是较好的模型？依据辩识的不同目的，有不同答案。

一般说，能够满足目的要求的，比较简单的模型，是较好的模型。

二、系统辩识的目的通常有四类：1．为了估计具有特定物理意义的参数（如：时间常数；转动惯量；经济、生物、生态系统的参数）；2．为了预测（如：气象、大气污染、市场、故障等）；3．为了仿真（“性能仿真”与“过程仿真”对模型的要求不同）；4．为了控制（如设计控制系统的需要）。

三、统辩识的基本步骤系统辩识包括结构辩识和参数估计两个主要内容。

辩识的内容和一般步骤如下：（1）明确目的和获取先验知识首先要尽可能多的获取关于辨识对象的先验知识和明确辩识的目的。

明确目的和掌握尽可能多的先验知识往往是辨识结果好坏的重要先决条件。

（2）实验设计（§3—３）实验设计主要包括以下六个方面内容：a)选择观测点；b)输入信号的形状和幅度（可持续激励条件）；c)采样间隔T0;d)开环和闭环辩识（§3—２闭环可辩识条件）；e)在线和离线辩识；f) 测量数据的存储和预处理。