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系统辨识及自适应控制 教学大纲

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第 1 页/ 共 4 页 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。

第 2 页/ 共 4 页

四、教学内容、重点难点及教学设计

章节 教学内容 总

学

时 学时分配

教学重点 教学难点 教学方案设计（含教学方法、教学手段） 讲课

(含研讨) 实践

第1章

概述 主要介绍什么是系统辨识，什么是自适应控制，它们的研究对象是什么，二者的关系

如何等。 1 1 0 系统辨识与自适应控制的关系，以及自适应控制系统的基本类型。 教学思路：从先修课程中用到过的典型模型介绍什么是系统建模和参数辨识；从周围复杂多变的环境介绍为什么要设计自适应控制系统，什么是自适应控制；介绍系统辨识和自适应控制研究的对象和研究内容，二者的关系如何等。

教学模式：课前导学、课堂讲授、文献查阅，课中提问等。

第2章

系统辨识的基本概念 描述系统数学模型的类型，系统辨识的定义，系统辨识的基本方法，随机信号及其数字特征，白噪声的产生及应用，M序列与逆M序列的产生及应用等。 3 3 0 白噪声与M序列在系统辨识中的

应用。 随机信号及其数字特征 教学思路：从已学课程总结归纳描述系统数学模型的类型，系统辨识的基本方法；通过图片介绍随机信号及其数字特征，白噪声的产生方法及应用，M序列与逆M序列的产生方法及应用等。

教学模式：课前导学、课堂讲授、仿真演示实验，课中提问等。

第3章

系统辨识的最小二乘方法 一次完成最小二乘算法，递推最小二乘算法，带遗忘因子的递推最小二乘算法，增广递推最小二乘算法等。

6 4 2 递推最小二乘算法。 增广递推最小二乘算法 教学思路：从现场实测数据引入系统参数辨识方法，介绍一次完成最小二乘算法，递推最小二乘算法，带遗忘因子的递推最小二乘算法，增广递推最小二乘算法等；通过实例掌握上述参数辨识方法的运用。教学模式：课前导学、课堂讲授、仿真实验，课中提问等。

第4章

自校正控制 最小方差自校正控制器，广义最小方差自校正控制器，极点配置10 8 2 最小方差自校正控制器和自校正PID控制器广义最小方差自校正控制器 教学思路：从系统控制指标要求引入最小方差概念，介绍最小方差自校正控制器，第 3 页/ 共 4 页 章节 教学内容 总

学

时 学时分配

教学重点 教学难点 教学方案设计（含教学方法、教学手段） 讲课

(含研讨) 实践

自校正控制器，自校正PID控制器等的设计

方法。 的设计方法。

广义最小方差自校正控制器；从期望的控制系统性能介绍极点配置自校正控制器，自校正PID控制器等的设计方法；通过仿真实验掌握上述方法的具体运用。

教学模式：课前导学、课堂讲授、仿真实验，课中提问等。

第5章

自校正预测

控制 内膜控制器和自校正模型算法控制器的设计方法。 4 4 0 自校正内膜控制器的设计方法。 自校正模型算法控制器的设计 方法。 教学思路：从时滞系统控制难点问题引入预测控制概念及基本方法，介绍内膜控制器和自校正模型算法控制器的设计方法；通过仿真实验掌握上述方法的具体运用。

教学模式：课前导学、课堂讲授、仿真实验，课中提问等。

第6章

模型参考自适应控制

模型参考自适应控制系统的结构，Lyapunov稳定性概念及定理，基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制系统的设计方法。 8 6 2 基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制系统的设计

方法。 基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制系统的设计方法。 教学思路：从先修课程导入Lyapunov稳定性概念及定理，介绍模型参考自适应控制系统的结构，基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制系统的设计方法；通过仿真实验掌握上述方法的具体运用。

教学模式：课前导学、课堂讲授、仿真实验，课中提问等。

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适应控制。

实验名称 实验内容 学时 基本要求

递推最小二乘法参数辨识 （1） 当输入信号u(k)是方差为1的白噪声序列时，利用系统的输入输出数据在线辨识上述模型的参数；

（2） 当输入信号u(k)是幅值为1的逆M序列时，利用系统的输入输出数据在线2 分析比较在不同输入信号作用下，对系统模型参数辨识精度的影响，掌握递推最小二乘法参数辨识 方法。 第 4 页/ 共 4 页 实验名称 实验内容 学时 基本要求

辨识上述模型的参数；

（3） 当输入信号u(k)是单位阶跃信号时，利用系统的输入输出数据在线辨识上述模型的参数；

最小方差自校正

控制 （1） 当设定输入yr(k)为幅值是10的阶跃信号时，设计最小方差直接自校正控制算法对一含噪声的最小相位系统进行闭环控制；

（2） 当设定输入yr(k)为幅值是10的方波信号时，设计最小方差直接自校正控制算法对一含噪声的最小相位系统进行闭环控制；

（3） 对一含噪声的非最小相位系统重复上述（1）、（2）

实验。 2 观察实验结果，分析实验现象产生的原因，掌握最小方差自校正控制器设计方法及应用场合。

模型参考自适应

控制 针对一参数未知或慢时变的二阶对象，当对象状态完全可测时，在给定的参考模型和输入下，设计模型参考自适应控制系统对被控对象进行闭环控制。 2 选择三组合适的控制器参数P、R1和R2，实现对被控对象的控制，使被控对象的2个状态变量分别跟踪参考模型的2个状态变量，并分析P、R1和R2对控制系统性能的

影响。

通过该实验掌握模型参考自适应控制系统的设计方法。

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；

2、期终考试占60%：以笔试为主。考核内容及权重如下表所示：

考核方式 考核内容 成绩比例（%） 备注

课堂考勤 迟到、早退、旷课、回答问题等 10

课外作业 作业任务和完成质量 10

课外实验 实验方法和解决问题能力 20

笔试 基本知识和分析能力 60

七、大纲主撰人： 大纲审核人：

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系统辨识与自适应控制 教材

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系统辨识与自适应控制 教材

系统辨识与自适应控制是一门涉及自动化控制、信号处理、人工智能等多个领域的交叉学科。这门学科主要研究如何从系统的输入输出数据中，通过一定的方法和技术，辨识出系统的数学模型，进而实现对系统的有效控制。

系统辨识的主要方法包括：基于频率响应的方法、基于时间序列的方法、基于状态空间的方法等。这些方法可以通过对系统的输入输出数据进行处理和分析，提取出系统的模型参数和结构。

自适应控制是一种特殊的控制系统，它可以根据环境的变化或者系统参数的变化，自动调整控制参数，以实现最优的控制效果。自适应控制的主要方法包括：模型参考自适应控制、自校正控制、多变量自适应控制等。

系统辨识与自适应控制教材有很多种，以下是一些经典的教材：

1. 《System Identification and Adaptive Control》（第二版）- John H.

Holland

2. 《Adaptive Control of Linear Systems》- Michael C. Corsini

3. 《Nonlinear System Identification and Control》- Massimo

Ippolito 4. 《System Identification: Theory for the User》- Jack W. Newbold

5. 《Introduction to System Identification》- Mark H. Sager

这些教材都是系统辨识与自适应控制的经典之作，它们详细介绍了系统辨识与自适应控制的基本概念、方法和技术，以及它们在各个领域的应用。如果您想深入学习系统辨识与自适应控制，建议阅读这些教材。

系统辨识与自适应控制论文

系统辨识与自适应控制论文

XXXXXXXXXX

系统辨识与自适应控制课程论文

题 目： 自适应控制综述与应用

课程名称： 系统辨识与自适应控制

院 系： 自动化学院

专 业： 自动化

班 级： 自动化102

姓 名： XXXXXX

学 号: XXXXXXXXX

课程论文成绩：

任 课 教 师： XXXXX

2013年 11 月 15 日

自适应控制综述与应用

一． 前言

对于系统辨识与自适应控制这门课，前部分主要讲了系统辨识的经典方法（阶跃响应法、频率响应法、相关分析法）与现代方法（最小二乘法、随机逼近法、极大似然法、预报误差法）。对于系统辨识，简单的说就是数学建模，建立黑箱系统的输入输出关系；而其主要分为结构辨识（n）与参数辨识（a、b）这两个任务。

由于在课上刘老师对系统辨识部分讲的比较详细，在此不再赘述，下面讨论自适应控制部分的相关内容。

对于自适应控制的概念，我觉得具备以下特点的控制系统，可以称为自适应控制系统：

1、在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况。

2、按一定的规律确定当前的控制策略。

3、在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。

二．自适应控制综述

1.常规控制系统与自适应控制系统比较

（1）控制器结构不同

在传统的控制理论与控制工程中，常规控制系统的结构主要由控制器、控制对象以及反馈控制回路组成。

而自适应控制系统主要由控制器、控制对象、自适应器及反馈控制回路和自适应控制回路组成。

（2）适用的对象与条件不同

系统辨识与自适应控制读书报告

系统辨识与自适应控制读书报告

系统辨识与自适应控制读书报告

1、 概述

20世纪60年代，自动控制理论发展到了很高的水平。与此同时，工业大生产的发展，也要求将控制技术提高到更高的水平。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。

“系统辨识”是研究如何利用系统试验或运行的、含有噪声的输入输出数据来建立被研究对象数学模型的一种理论和方法。系统辨识是建模的一种方法，不同的学科领域，对应着不同的数学模型。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客观系统本质特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。当然也可以有另外的描述，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。

自适应系统利用可调系统的输入量、状态向量及输出量来测量某种性能指标，根据测得的性能指标与给定的性能指标的比较，自适应机构修改可调系统的参数或者产生辅助输入量，以保持测得的性能指标接近于给定的性能指标，或者说测得的性能指标处于可接受性能指标的集合内。自适应系统的基本结构如图1所示。图中所示的可调系统可以理解为这样一个系统，它能够用调整它的参数或者输入信号的方法来调整系统特性。

可调系统自适应机构比较-判定性能指标测量输出未知扰动已知扰动输入给定性能指标

自适应控制习题(系统辨识)

自适应控制习题(系统辨识)

自适应控制习题

（徐湘元，自适应控制理论与应用，电子工业出版社，2007）

【2-1】 设某物理量Y与X1、X2、X3的关系如下：Y=θ1X1+θ2X2+θ3X3

由试验获得的数据如下表。试用最小二乘法确定模型参数θ1、θ2和θ3

X1: 0.62 0.4 0.42 0.82 0.66 0.72 0.38 0.52 0.45 0.69 0.55 0.36

X2: 12.0 14.2 14.6 12.1 10.8 8.20 13.0 10.5 8.80 17.0 14.2 12.8

X3: 5.20 6.10 0.32 8.30 5.10 7.90 4.20 8.00 3.90 5.50 3.80 6.20

Y: 51.6 49.9 48.5 50.6 49.7 48.8 42.6 45.9 37.8 64.8 53.4 45.3

【2-3】 考虑如下模型

)()(3.03.115.0)(2121twtuzzzzty

其中w(t)为零均值、方差为1的白噪声。根据模型生成的输入/输出数据u(k)和y(k),分别采用批处理最小二乘法、具有遗忘因子的最小二乘法（λ=0.95）和递推最小二乘法估计模型参数（限定数据长度N为某一数值，如N=150或其它数值），并将结果加以比较。

【2-4】 对于如下模型

)()1.065.01()()5.0()()15.08.01(213221kwzzkuzzkyzz

其中w(k)为零均值、方差为1的白噪声。根据模型生成的输入/输出数据u(k)和y(k),分别采用增广最小二乘法和随机逼近法进行模型参数估计，并比较结果。

（提示：w(t)可以用MATLAB中的函数“randn”产生）。

【3-1】 设有不稳定系统：

)()9.01()()1(111kuzzkyz