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《系统工程》课后习题第三章答案.第三章1．系统分析的主要内容有哪些？系统分析的主要内容是分析系统内部与系统环境之间和系统内部各要素之间的相互依赖、相互制约、相互促进的复杂关系，分析系统要素的层次结构关系及其对系统功能和目标的影响，通过建立系统的分析模型使系统各要素及其环境间的协调达到最佳状态，最终为决策提供依据。
2．从系统分析角度看，进行系统环境分析有何意义？⑴环境是提出系统工程课题的来源。
这说明一旦环境发生某种变化，如某种材料、能源出现短缺，或者出现了新材料、新能源，为了适应环境的变化，就会引出系统工程的新课题。
⑵系统边界的确定要考虑环境因素这说明在系统边界的确定过程中，要根据具体的系统要求划分系统的边界，如有无外协要求或者技术引进问题。
⑶系统分析与决策的资料取决于环境这是至关重要的，因为系统分析和决策所需的各种资料，如市场动态资料、其他企业的新产品发展情况，对于一个企业编制产品开发计划起着重要的作用，其相关资料都必须依赖于环境而提供。
⑷系统的外部约束通常来自环境这是环境对系统发展目标的限制。
例如，系统环境方面的资源、财源、人力、时间和需求方面的限制，都会制约系统的发展。
⑸系统分析的好坏最终需要系统环境的检验与评价从系统分析的结果实施过程来看，环境分析的正确与否将直接影响到系统方案实施的效果，只有充分把握未来环境的系统分析才能取得良好的结果。
这说明环境是系统分析质量好坏的评判基础。
3．进行系统环境分析时，一般需要考虑的环境因素有哪些？（一）物理和技术环境物理和技术环境是系统得以存在的基础，它是由事物的属性产生的联系而构成的因素和处理问题中的方法性因素，主要包括：（1）现存系统；（2）技术标准；（3）科技发展因素估量；（4）自然环境。
（二）经济和经营管理环境经济和经营管理环境是系统得以存在的根本目的，要使得设计的系统发挥最大的经济效益，就必须充分考虑和分析系统与经济和经营管理环境的相互关系。
任何系统的经济过程都不是孤立进行的，它是全社会经济过程的组成部分，因此系统分析只有与经济及其经营管理环境相联系才能得到正确的结论。
探讨系统辨识在控制系统中的应用和实践在当今科技飞速发展的时代，控制系统在各个领域都发挥着至关重要的作用，从工业生产中的自动化流程到航空航天领域的精确导航，从智能交通系统的高效运行到医疗设备的精准控制，无一不依赖于先进的控制系统。
而系统辨识作为控制系统设计和优化的重要手段，其应用和实践也日益受到广泛关注。
系统辨识，简单来说，就是通过对系统输入输出数据的观测和分析，来建立系统的数学模型。
这个数学模型就像是系统的“画像”，能够帮助我们更好地理解系统的行为特性，预测其未来的响应，从而为控制系统的设计和优化提供依据。
在工业生产中，系统辨识有着广泛的应用。
以化工生产为例，化学反应过程通常是复杂且难以直接观测的。
通过系统辨识技术，我们可以根据实验中收集到的反应物浓度、温度、压力等输入输出数据，建立起反应过程的数学模型。
这个模型可以帮助工程师优化生产工艺参数，提高产品质量和产量，降低能耗和成本。
例如，在一个聚酯生产过程中，通过系统辨识得到的模型可以准确预测反应温度对产品分子量的影响，从而指导操作人员精确控制反应温度，生产出符合质量要求的聚酯产品。
在航空航天领域，系统辨识同样不可或缺。
飞机的飞行控制系统需要精确地感知飞机的姿态、速度和位置等信息，并根据这些信息做出及时准确的控制决策。
通过对飞机在不同飞行条件下的飞行数据进行系统辨识，可以建立飞机的动力学模型。
这个模型不仅可以用于设计飞行控制系统，还可以用于飞机的故障诊断和预测。
比如，当飞机出现异常振动时，通过与正常情况下的模型进行对比，可以快速定位故障源，为维修人员提供准确的维修指导。
智能交通系统也是系统辨识大显身手的领域之一。
城市交通流量的变化受到多种因素的影响，如时间、天气、节假日等。
通过在道路上安装传感器收集交通流量数据，并运用系统辨识技术，可以建立交通流量模型。
基于这个模型，交通管理部门可以制定更加合理的交通信号控制策略，优化道路资源配置，缓解交通拥堵。
例如，在一个拥堵的十字路口，根据系统辨识得到的交通流量模型，可以动态调整信号灯的时长，使车辆能够更加顺畅地通过路口。
系统辨识目的及三要素
1.系统辨识的目的
➢明确模型应用的最终目的是很重要的，因为它将决定如何观测数据、如何选择三要素以及采用什么数据拟合方法等。
而最根本的是它将影响辨
识结果.
➢辨识目的主要取决于模型的应用.
2.系统辨识的三要素
➢数据:由观测实体而得。
不唯一，受观测时间、观测目的、观测手段等影响。
➢模型类：规定了模型的形式。
不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响。
➢准则：规定了模型与实体等价的评判标准。
不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响。
➢系统辨识的三要素是评判数据拟合方法优劣的必要条件，只有在相同的三要素下，才可区分数据拟合方法的优劣；而在不同的三要素下,这种
结论也会改变。
如图1所示。
图1系统辨识三要素
3.系统辨识的应用
➢验证理论模型；要求：零极点、结构(阶次及时延）、参数都准确；模型类同理论模型。
➢设计常规控制器;要求：动态响应特性、零极点、时延准确；便于分析
的模型类。
➢设计数字控制器；要求:动态响应特性、时延准确；便于计算机运算的模型类。
➢设计仿真/训练系统；要求:动态响应特性准确；便于模拟实现的模型类。
➢预报预测；要求：动态响应特性、时延准确;便于计算机运算的模型类。
➢监视过程参数,实现故障诊断;要求：参数准确;能直观体现被监视过程参数的模型类。
➢系统的定量与定性分析;要求：静态关系准确;模型简单,便于人脑判断.。
系统辨识理论及应用本文旨在介绍系统辨识理论及其在实际应用中的重要性和背景。
系统辨识是一种重要的工具和技术，用于分析和推测系统的特性和行为。
通过系统辨识，我们能够对系统进行建模、预测和控制。
系统辨识理论的起源可以追溯到控制工程学科，并逐渐扩展到其他领域，如信号处理、人工智能和统计学等。
它在工程、科学和经济等领域都有广泛的应用。
系统辨识的目标是通过观察系统的输入和输出数据，从中提取出系统的特征和动态模型。
系统辨识理论和应用的重要性在于它能帮助我们理解和掌握复杂系统的行为，并能够对系统进行建模和预测。
通过系统辨识，我们可以获取关键的系统参数和结构信息，从而为系统设计和控制提供指导和支持。
本文将介绍系统辨识理论的基本原理和方法，包括信号采集和预处理、模型结构的选择和参数估计等。
我们还将探讨系统辨识在不同领域的应用案例，如机械系统、电力系统和金融市场等。
希望本文能够为读者提供关于系统辨识理论及应用的基本概念和方法，并激发对系统辨识领域的进一步研究兴趣。
本文将概述系统辨识理论的基本原理和方法，并介绍其在不同领域的应用。
系统辨识是一种通过分析数据和模型之间关系来推断系统特性和行为的方法。
它基于数学和统计学的原理，将现实世界中的系统建模为数学模型，并利用实验或观测数据来验证和修正这些模型。
系统辨识的基本原理是通过获取系统的输入和输出数据，并根据数据推断系统的结构、参数和动态特性。
通过此过程，系统辨识能帮助我们了解系统的内部机制和行为。
常用的系统辨识方法包括参数辨识、结构辨识和状态辨识。
参数辨识主要关注模型中的参数值，通过数据分析和优化算法来确定最佳参数估计值。
结构辨识则关注模型的拓扑结构，即确定模型的数学表达形式和连接关系。
状态辨识是根据系统的输入和输出数据，推断系统的状态变量值和状态转移方程。
系统辨识在各个领域有着广泛的应用。
在控制工程领域，系统辨识可以帮助设计控制器和优化控制策略。
在信号处理领域，系统辨识可以用于信号分析和滤波。
系统辨识练习题在进行系统辨识练习题之前，我们需要明确什么是系统辨识。
系统辨识是指通过对系统输入和输出数据的分析，建立描述系统行为的模型，并通过模型参数的估计来预测系统的性能。
在现实生活中，系统辨识具有广泛的应用，如控制系统设计、信号处理、机器学习等领域。
一、系统辨识基础知识1.1 系统模型与辨识系统模型表示了系统内部因果关系和输入输出关系，它是描述系统行为的数学方程。
系统辨识则是通过收集系统输入输出数据，根据这些数据建立模型，进而估计模型参数。
1.2 时域与频域方法在进行系统辨识时，可以采用时域方法或频域方法。
时域方法是指通过观察系统的时域响应，建立时间上的模型。
频域方法是指将系统输入输出的频谱进行分析，建立频域模型。
1.3 参数辨识与结构辨识参数辨识是指根据已知的系统输入输出数据，估计系统模型中的参数。
而结构辨识是指在已知系统输入输出数据的基础上，确定系统模型的结构或形式。
二、系统辨识方法2.1 线性系统辨识方法线性系统辨识是指对线性系统进行辨识，常用的方法包括最小二乘法、最大似然法、滑动模式控制等。
这些方法都基于线性系统的假设，且对噪声具有一定的假设条件。
2.2 非线性系统辨识方法非线性系统辨识是指对非线性系统进行辨识，因为非线性系统的行为较为复杂，因此常常需要更加复杂的模型和算法来进行辨识。
常见的方法包括神经网络、遗传算法等。
2.3 时间序列分析时间序列分析是指对系统输入输出数据在时间上的变化进行分析，用来建立系统的模型。
常用的方法包括自回归模型、移动平均模型等。
2.4 频域分析频域分析是指对系统输入输出数据的频谱进行分析，从而建立频域模型。
常用的方法包括傅里叶变换、功率谱估计等。
三、系统辨识实践练习在进行系统辨识实践练习时，首先需要明确辨识的目标和问题。
然后，收集系统的输入输出数据，并对数据进行预处理，如去噪、插值等。
接下来，选择合适的辨识方法，建立系统的数学模型，并进行参数估计。
最后，对辨识结果进行验证和评估。
系统辨识理论及应用课程设计一、前言系统辨识理论及应用是控制科学与工程学科领域的经典课程，是掌握自动化工程与控制理论基础必不可少的一门课程，也是现代工程技术中基础控制技术和智能化制造中不可或缺的一部分。
本文以系统辨识理论及应用为主题，分享一下在课程设计中的思路和体会。
二、课程目标在系统辨识理论及应用课程设计中，我们的主要目标是：1.了解系统辨识的基本理论，掌握系统辨识的基本方法和思路；2.掌握系统辨识的算法，理解辨识算法的原理和实现方式；3.运用所学理论和方法，完成实际问题的解决，提高工程设计和控制能力。
三、课程内容1.系统辨识基础知识:系统辨识的定义与概念, 系统辨识的基本步骤, 系统辨识的性质。
2.时域辨识方法:差分方程法，积分方程法，基本子空间方法。
3.频域辨识方法:传递函数法，功率谱法，自相关法。
4.参数辨识算法:最小二乘法(LS)，最小均方误差法(MSE)，极大似然法(ML)等。
5.系统辨识实践案例:基于 MATLAB 的系统辨识实验课程设计，以系统建模和系统辨识为主线，完成针对测试数据进行数据预处理，调用系统辨识工具箱估计分析系统参数，分析辨识结果等。
四、课程设计思路1.差分方程法差分方程法是系统辨识的一种基本方法，其思路是利用已知的输入输出数据，通过差分方程构造一个逼近系统的模型。
在课程设计中，我们可以选取一个控制系统，确定其状态空间模型和微分方程模型，通过 MATLAB 编程计算实现，对比不同阶数的差分方程，验证系统辨识方法的可行性。
2.建模及系统辨识尝试针对一个给定的系统，设计一个建模的方案，包括数据采集、数据预处理、模型建立、模型验证，以及模型参数的辨识过程。
在课程设计中，我们可以考虑选择已知系统参数的模型作为实验样本，根据不同采样频率和采样时间的数据集进行实验验证，进而分析辨识结果的准确度和精度。
3.实际工程应用系统辨识理论及应用具有很好的实用性，在掌握了基本理论和方法后，我们可以运用所学知识设计并构建控制系统，完成对实际工程问题的解决。
系统辨识理论及应用引言系统辨识是通过对已知输入和输出进行处理，从而识别出系统的数学模型并进行建模的过程。
在现代科学和工程应用中，系统辨识技术被广泛应用于控制系统设计、信号处理、预测和模型识别等领域中。
本文将介绍系统辨识的理论基础、常用方法以及在实际应用中的案例分析，以便读者能够更好地了解系统辨识技术的原理和应用。
系统辨识的理论基础系统辨识的定义系统辨识是一种通过对系统的输入和输出数据进行处理，来推导出系统的数学模型的方法。
系统辨识可以用来描述和预测系统的行为，从而实现对系统的控制和优化。
系统辨识的基本原理系统辨识建模的基本思想是将输入和输出之间的关系表示为一个数学模型。
这个模型可以是线性模型、非线性模型、时变模型等。
在系统辨识中，常用的数学模型包括差分方程模型、状态空间模型、传递函数模型等。
系统辨识的基本原理是通过收集系统的输入和输出数据，然后利用数学方法来推导出系统的数学模型。
这个过程可以看作是一个参数优化的过程，通过不断调整模型参数，使得模型的输出与实际系统的输出尽可能接近。
系统辨识的常用方法系统辨识的常用方法包括参数估计方法、频域分析方法和结构辨识方法。
参数估计方法是最常用的系统辨识方法之一，它通过最小化模型的预测误差来估计模型参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法、最小二乘法等。
频域分析方法是基于系统的频率响应特性进行辨识的方法。
常用的频域分析方法包括递归最小二乘法、频域辨识方法等。
结构辨识方法是用来确定系统的结构的方法。
结构辨识方法可以分为模型选择方法和模型结构确定方法。
常用的结构辨识方法包括正则化算法、信息准则准则方法等。
系统辨识的应用控制系统设计系统辨识技术在控制系统设计中起着重要的作用。
通过对系统辨识建模，可以对系统进行建模和优化。
控制系统设计中的系统辨识可以用来预测系统的响应、设计合适的控制器以及优化控制算法。
信号处理系统辨识技术在信号处理中也有广泛的应用。
通过对信号进行系统辨识建模，可以分析信号的特性、提取信号中的有用信息以及去除信号中的干扰等。
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。
1、系统辨识——连续系统传递函数——脉冲传递函数function h=Continuous_system_transferFcn(N,G,dt)
% N——系统阶数
% G——采样数据（个数大于等于2N+1）
% G为一维行向量
% dt——采样间隔
if nargin<3
errordlg('not enough input varibles','error hint');
else
g_NN=zeros(N,N);
for i=1:N
g_NN(i,:)=G(i+1:i+1+N-1);
end
g_N=-G(1:N)';
a=inv(g_NN)*g_N;
%% x的求解
syms x
for i=1:N
X(i)=x^i;
end
f=X*a+1;
x=double(solve(f));
%%极点的求解
p=log(x)/dt;
c_NN=zeros(N,N);
for i=1:N
c_NN(i,:)=x.^(i-1);
end
c_N=G(1:N)';
%%增益求解
k=inv(c_NN)*c_N;
p
k
z=zeros(1,N);
p=p';
k=k';
Continuous_TransferFcn=0;
for i=1:N
Continuous_TransferFcn=Continuous_TransferFcn+zpk(z(i),p(i),k(i)); end
Continuous_TransferFcn
end
end
例题 3.1(P32)
>>G=[0 0.1924 0.2122 0.1762];
>> N=2;
>> dt=1;
>> Continuous_system_transferFcn(N,G,dt) p =
-0.4934
-0.7085
k =
1.6280
-1.6280
Continuous_TransferFcn =
0.35024 s
---------------------
(s+0.4934) (s+0.7085)
Continuous-time zero/pole/gain model.
习题3.2(P34)
>> G=[0 0.196 0.443 0.624 0.748 0.831]; >> N=3;
>> dt=0.2;
>> Continuous_system_transferFcn(N,G,dt) p =
-0.0633
-1.7846
-11.1860
k =
1.1249
-1.3399
0.2150
Continuous_TransferFcn =
-0.08507 s (s-253.1)
-------------------------------
(s+0.06329) (s+1.785) (s+11.19) Continuous-time zero/pole/gain model.
2 系统辨识——离散系统传递函数——脉冲传递函数
function h=Discrete_system_transferFcn(N,G,dt)
% N——系统阶数
% G——采样数据（个数大于等于2N+1）
% G为一维行向量
% dt——采样间隔
if nargin<3
errordlg('not enough input varibles','error hint');
else
g_NN=zeros(N,N);
for i=1:N
g_NN(i,:)=G(i+1:i+1+N-1);
end
g_N=-G(N+2:2*N+1)';
a1=inv(g_NN)*g_N;
a=zeros(N,1);
for j=1:N
a(j,1)=a1(N+1-j,1);
end
B=zeros(N+1,N+1);
B=diag(linspace(1,1,N+1));
for i=1:N+1
for j=1:N+1
if (i==j)&(i<N+1)&(j<N+1)
B(i+1:N+1,j)=a(1:N+1-i,1);
end
end
end
g__N=G(1:N+1)';
b=B*g__N;
a
b
num=b';
den=[1 a'];
Discrete_TransferFcn=tf(num,den,dt);
Discrete_TransferFcn
end
end
例题 3.2(P33)
>> G=[0 7.157039 9.491077 8.563839 5.930506 2.845972 0.144611]; >> N=3;
>> dt=0.05;
>> Discrete_system_transferFcn(N,G,dt)
a =
-2.2300
1.7606
-0.4950
b =
7.1570
-6.4691
-0.0009
Discrete_TransferFcn =
7.157 z^2 - 6.469 z - 0.0008933
--------------------------------
z^3 - 2.23 z^2 + 1.761 z - 0.495
Sample time: 0.05 seconds
Discrete-time transfer function.
习题3.3(P34)
>> G=[10 6.989 4.711 3.136 2.137 1.559 1.252 1.096 0.938 0.860]; >> N=3;
>> dt=0.1;
>> Discrete_system_transferFcn(N,G,dt)
a =
-2.1919
1.7166
-0.4794
b =
10.0000
-14.9295
6.5581
0.0139
Discrete_TransferFcn =
10 z^3 - 14.93 z^2 + 6.558 z + 0.01389
--------------------------------------
z^3 - 2.192 z^2 + 1.717 z - 0.4794
Sample time: 0.1 seconds
Discrete-time transfer function.。
