系统辨识课程教学大纲09

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：。

本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：本课程主要培养学生综合运用自动控制理论和方法解决工程实践中的模式识别、参数辨识等问题的能力，使学生掌握利用观测数据建立系统数学模型的一些基本方法，为建立系统数学模型提供现代处理手段。

要求学生掌握系统辨识的基本概念和基本原理，灵活运用经典的系统辨识方法解决实际问题，并要求学生完成基于实际背景的综合性作业并能利用计算机编程完成仿真计算。

2.设计思路：依照教育部高等学校电子信息与电气学科教学指导委员会与自动化专业教学指导分委员会在2010年12月颁布的《普通高校自动化专业规范》，系统辨识是自动化专业基础知识的重要部分。

依照该规范，同时也结合自动化专业设置的自身特点，课程内容主要包括：系统辨识的基本概念、方法和步骤；经典的辨识算法；最小二乘类参数辨识方法；系统阶次的辨识；时间序列的建模分析基础；系统辨识的发展展望等内容。

3.课程与其他课程的关系：先修课程：信号与系统、现代控制理论、概率论、线性代数等；并行课程：计算机控制、控制系统仿真等。

本课程与信号与系统、自动控制原理、现代控制理论等构- 1 -成了控制理论课程群，内容和要求各有侧重、联系密切。

二、课程目标理解系统辨识的基本概念、方法和步骤。

掌握所需的数学知识：随机过程基础知识；白噪声序列；相关的矩阵知识。

掌握2种经典的辨识算法。

掌握基本最小二乘参数辨识方法及性质，能完成计算机仿真。

理解各种最小二乘类参数辨识递推算法的特点和适用范围。

理解模型检验的基本知识，掌握线性系统的阶次辨识的Hankel矩阵定阶方法和AIC 准则。

了解时间序列模型的动态特性；理解时间序列的建模方法。

了解系统辨识算法的新进展，并理解几种最优化方法的思想及其在参数辨识中的应用。

三、学习要求要完成所有的课程任务，学生必须：（1）按时上课,上课认真听讲，积极参与课堂讨论、随堂练习和测试。

系统辨识理论及应用教学设计引言系统辨识是现代自动控制系统和信号处理系统的重要理论和方法之一，主要用于处理信号和系统特性的测量和建模。

在工程实践中，系统辨识可以应用于航空、航天、船舶、机械、电力、核能、自动化等领域。

本文将介绍系统辨识的原理和应用，以及在教学中如何进行有效的教学设计。

系统辨识的原理定义系统辨识是指通过对系统输入和输出数据进行分析，建立符合系统特性的数学模型的过程。

系统辨识分类根据系统模型的不同，系统辨识可以分为线性模型、非线性模型、时变模型、多变量模型等。

其中，线性辨识是最常用的方法，最基本的思想是建立一个线性方程来描述系统的特性。

线性系统模型线性系统辨识的基本概念和方法包括输入和输出信号的采集和处理、系统模型的结构和参数的选择等。

例如，在控制系统中，通过测量输入和输出信号，可以建立线性模型，如一阶模型、二阶模型、三阶模型等，以描述系统的特性和行为。

非线性系统模型非线性系统模型的辨识过程涉及到非线性方程的求解，通常需要使用优化算法和迭代算法来计算模型参数。

非线性辨识的典型应用包括非线性系统建模、数据分析和预测等。

例如，在金融领域，可以使用非线性模型来描述和预测股市、汇率等变量。

系统辨识工具现代系统辨识工具包括MATLAB、Simulink、LabVIEW等软件，它们提供了一系列的函数、工具箱和模块，方便用户进行数据预处理、模型结构选择、参数估计和模型检验等操作。

系统辨识的应用系统辨识在各种工程领域都有广泛的应用，主要包括：控制系统和自动化在控制系统和自动化领域，系统辨识可以帮助人们建立自适应控制、模型预测控制和优化控制等系统模型，从而提高系统的鲁棒性和控制性能。

通信和信号处理在通信和信号处理领域，系统辨识可以用于建立通信信道模型、数字滤波器模型、语音识别和音频处理等系统模型，从而提高信号质量和语音识别率。

金融和经济学在金融和经济学领域，系统辨识可以应用于金融市场预测、财务风险评估、经济预测和金融投资等方面。

中国海洋大学本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述（中英文）：《系统辨识》是自动化专业本科生的一门重要专业课程，该课程的任务是综合运用系统辨识的理论和方法解决工程系统中的建模和参数估计等问题，能够利用观测数据建立系统数学模型并进行结构和参数辨识；掌握系统辨识的基本概念和基本原理，灵活运用经典的系统辨识方法解决实际问题；能完成基于实际背景的综合性作业并利用计算机编程完成仿真计算。

系统辨识在自动化专业课程体系中具有重要的地位，是现代控制理论的一个重要分支。

课程的教学目的掌握系统的辨识步骤和方法,能够基于工程实际问题利用测得的数据对系统进行模型刻画。

课程主要内容包括：辨识的步骤、最小二乘、递推最小二乘、最小二乘扩展算法，传函辨识，模型阶次辨识、极大似然和智能辨识方法等。

System identification is the theory and methods of establishing mathematical models of systems. This course discusses how to approach the system identification problem in a systematic fashion. The process is divided into three basic steps: experimental design and data collection; model structure selection and parameter estimation; and model validation. The mathematical modeling has a long research history, but the system identification- 6 -discipline has only several tens of years. In this short decades, system identification has achieved great developments, new identification methods are born one after another, and the research results cover the theory and applications of natural science and social sciences, including physics, biology, earth science, meteorology, computer science, economics, psychology, political science and so on.In this course, we will introduce the definition of identification, system models and identification models, the basic steps and purposes of identification, and the types of identification methods, including the least squares, recursive least squares, extended least squares identification methods, transfer function identification, maximum likelihood estimation, intelligent identification methods, model order identification, etc.2.设计思路：在教育部高等学校电子信息与电气学科教学指导委员会与自动化专业教学指导分委员会2010年12月颁布的《普通高校自动化专业规范》中指出自动化专业培养的学生应具备综合运用数学、自然科学和工程科学的基本理论和专业知识解决复杂工程问题的能力。

系统辨识《系统辨识》课程综述及其⼯程应⽤案例⼀、系统辨识课程综述1、定义系统辨识是在已知或测得系统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。

系统辨识要素为：数据：指系统过程的输⼊数据和输出数据，它是辨识的基础。

模型类：指各种已知的系统过程模型集合，它是辨识时寻找模型的范围。

等价准则：指系统⾏为相似性、系统效⽤等同性的识别标准，它是辨识优化的⽬标。

辨识的实质就是按某种准则，从⼀组已知模型类中选择⼀个模型，使之能最好地拟合实际过程的动态特性。

观测数据含有噪声，因此辨识建模实际上是⼀种实验统计的⽅法，所获得的模型只是与实际过程的外特性等价的⼀种近似描述。

从某种意义上来说，不同学科的发展过程就是建⽴他的数学模型的过程。

辨识问题可以归结为⽤⼀个模型来表⽰可观系统（或将要改造的系统）本质特征的⼀种演算，并⽤这个模型吧对客观系统的理解表⽰成有⽤的形式。

当然可以刻有另外的描述，辨识有三个要素：数据，模型类和准则。

辨识就是按照⼀个准则在⼀组模型类中选择⼀个与数据拟合得最好的模型。

总⽽⾔之，辨识的实质就是从⼀组模型类中选择⼀个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合所关⼼的实际过程的静态或动态特性。

⽐较典型的⼏个定义为:（1）L.A.Zadeh 定义：辨识就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）P.Eykhoff 定义：辨识问题可以归结为⽤⼀个模型来表⽰客观系统（或将要构造的系统）本质特征的⼀种演算，并⽤这个模型把客观系统的理解表⽰成有⽤的形式；（3）L.Ljung 定义：辨识有三个要素，即数据、模型类和准则。

辨识就是按照⼀个准则在⼀组模型类中选择⼀个与数据拟合得最好的模型。

2、系统辨识基本原理系统辨识算法根据过程提供的测量信息，按照最优准则，估计模型未知参数，如图1所⽰。

通常采⽤逐步逼近获取模型参数θ的估值'θ，根据k -1时刻的估计参数，计算出k 时刻的预测值、预测误差。

系统辨识
课程代码： 80094001
课程名称：系统辨识
学分：2 开课学期：第10学期
授课对象：自动化专业本科学生
先修课程：自动控制原理、电路、电子技术
课程主任：周坤林，讲师，硕士
课程简介：（标题黑体、五号）
本课程是研究用观测过程的输入、输出数据来建立生产过程数学模型的一种理论和方法，是为提高控制系统质量、设计先进控制系统和实现优化控制提供依据的。

以最小二乘理论为主线，介绍各类最小二乘法，如增广最小二乘法，广义最小二乘法，多步最小二乘法，辅助变量法，以及极大似然法，卡尔曼滤波法，模型参考自适应法，随即数值接搜索法，随机逼近法，多变量系统辨识法，闭环系统辨识法和小样本系统辨识等，并研究了各种模型阶次的辨识方法及其在工业上的应用。

通过对本课程的学习，对系统辨识与系统建模形成整体上的概念和了解，为以后的学习和工作提供指导性帮助。

课程考核：
平时成绩*50%+期末成绩*50%；
平时成绩指出勤率、习题等；
期末成绩指开卷考试的成绩。

指定教材：
【1】潘立登主编，《系统辨识与建模》，北京：化学工业出版社，2004年1月，第一版
参考书目：
【1】陈方樱等编著，《概率论与数里统计》，北京：机械工业出版社，2006，第一版
【2】胡寿松编，《自动控制原理》，北京：科学出版社，2001年2月，第四版
【3】刘豹编，《现代控制理论》，北京：机械工业出版社，2004年7月，第一版。

系统识别的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握系统识别的基本概念，理解其在现实生活中的应用。

2. 学会运用系统识别的方法，分析并解决实际问题。

3. 了解系统识别的发展历程，认识其在我国科技创新中的地位和作用。

技能目标：1. 能够运用所学知识，设计简单的系统识别方案，解决实际问题。

2. 掌握系统识别的基本步骤，具备一定的数据处理和分析能力。

3. 提高团队协作能力，学会与他人共同探讨、分析、解决问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对系统识别学科的兴趣，激发探索精神和创新意识。

2. 增强学生的国家认同感，认识到我国在系统识别领域取得的成就。

3. 培养学生严谨、务实的科学态度，提高问题解决能力和责任感。

课程性质：本课程为学科拓展课程，旨在帮助学生掌握系统识别的基本知识和方法，培养其实践操作能力和创新精神。

学生特点：本课程面向五年级学生，学生具备一定的逻辑思维能力和合作意识，对新鲜事物充满好奇心。

教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生的主动参与和动手实践，提高学生的综合素质。

将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 系统识别的基本概念：包括系统、模型、识别等核心词汇的定义和解释，结合课本第五章第一节内容，让学生理解系统识别的基础知识。

2. 系统识别的原理与方法：介绍系统识别的基本原理，如最小二乘法、卡尔曼滤波等，结合课本第五章第二节，让学生掌握系统识别的基本方法。

3. 系统识别的应用案例分析：选取与学生生活密切相关的案例，如温度控制系统、智能交通系统等，结合课本第五章第三节，让学生了解系统识别在实际应用中的优势。

4. 系统识别的实验操作：安排学生进行简单的系统识别实验，如线性回归实验、卡尔曼滤波实验等，结合课本第五章第四节，培养学生的实践操作能力。

5. 系统识别的发展趋势：简要介绍系统识别领域的发展动态，如大数据、人工智能等技术的应用，激发学生对未来科技发展的兴趣。

系统辨识基础课程设计一、课程介绍系统辨识基础课程主要介绍系统辨识的基本概念、理论和方法，并讲授如何使用系统辨识技术对不确定、复杂的系统进行建模和控制。

本课程旨在培养学生掌握系统辨识技术的基础知识和实践能力，为其从事控制系统设计和研究打下良好的基础。

二、课程目标本课程旨在让学生：1.了解系统辨识的基本概念和理论；2.掌握系统辨识方法的基础知识；3.学习系统辨识工具的使用方法；4.能够对不确定、复杂的系统进行建模和控制。

三、教学内容本课程的教学内容分为以下三个部分：1. 系统辨识基础•系统辨识的定义和范畴•系统辨识的基本思想和方法•系统辨识的应用领域2. 系统辨识方法•极大似然估计•最小二乘法•模型结构选择•参数估计3. 系统辨识工具•Matlab中的系统辨识工具箱•系统辨识软件的使用方法四、教学方法本课程采用讲授和实践相结合的教学方法。

具体教学方法如下：1.讲授：通过PPT、板书、视频等多种方式讲解系统辨识的基本概念、理论和方法；2.实践：通过实验、案例分析、论文阅读等方式提高学生的系统辨识应用能力；3.互动：鼓励学生参与课堂讨论和提问，提高其主动学习能力；五、教学评估本课程采用多种教学评估方法，包括：1.课堂表现：学生课堂听讲及参与情况；2.作业表现：学生完成作业的水平和质量；3.实验表现：学生在实验中的表现；4.期末考试：本门课程的期末考核。

六、参考教材1.李纪轩. 系统辨识[M]. 清华大学出版社, 2011.2.许智宏. 线性系统识别[M]. 清华大学出版社, 2003.3.Ioannou, P. A., & Sun, J. (2012). Robust adaptive control(Vol. 45). Courier Corporation.七、总结本课程主要介绍了系统辨识的基础概念、方法和工具，并且通过实践培养学生的应用能力。

通过本门课程的学习，学生不仅能够掌握系统辨识技术相关的知识和技能，还能够为未来在控制系统设计和研究领域的深入发展打下坚实的基础。

《系统辨识基础》课程大纲■课程编号：40250203■课程序号：0■课程名称：系统辨识基础Fundamentals of System Identification■任课教师：萧德云■学时：总学时48，3学时/周■学分：3学分■教材：方崇智萧德云，《过程辨识》，清华大学出版社，1988■教学要求：①掌握系统辨识的基本概念、基本知识、理论和方法。

②通过实验（实验一、二）和作业加深对辨识理论和方法的理解。

■成绩评定：①期末考试（主要考查基本概念、基本知识和基本理论），占80％。

②完成教学实验（实验一、二）和课程作业，占20％。

■教学内容：Part I 理论教学（课内48学时）第1章辨识的一些基本概念（3讲）内容：系统和模型概念、建模方法、辨识定义、辨识问题的表达形式、辨识算法的基本原理、误差准则、辨识的内容和步骤、辨识的应用。

参考书：《过程辨识》§1.1-§1.8第2章随机信号的描述与分析（3讲）内容：随机过程的基本知识、相关函数、协方差函数、谱密度函数、线性过程在随机输入下的响应、白噪声及其产生方法、M序列及其性质。

参考书：《过程辨识》§2.1-§2.3，§2.5-§2.6第3章过程的数学描述（1讲）内容：连续系统的输入输出模型、离散系统的输入输出模型、数学模型之间的等价变换、噪声模型及其分类。

参考书：《过程辨识》§3.1，§3.3-§3.4第4章经典的辨识方法（4讲）内容：Levy法、相关分析法、实验一辅导。

参考书：《过程辨识》§4.1，§4.4-§4.5第5章最小二乘参数辨识方法（7讲）内容：最小二乘法的基本概念、最小二乘问题的提法、最小二乘问题的解、最小二乘参数估计的收敛性、最小二乘参数估计的几何解析、最小二乘参数估计的统计性质、最小二乘参数估计的递推算法、最小二乘递推算法的几种变形。