系统辨识综述

机械系统动力学系统辨识方法综述在机械工程领域，对机械系统动力学特性的准确了解是优化设计、故障诊断、性能预测和控制策略制定的关键。

机械系统动力学系统辨识作为获取系统动态特性的重要手段，一直以来都是研究的热点。

本文将对常见的机械系统动力学系统辨识方法进行综述。

机械系统动力学系统辨识的基本任务是根据系统的输入和输出数据，建立能够准确描述系统动态特性的数学模型。

常见的辨识方法可以大致分为基于时域的方法和基于频域的方法。

时域辨识方法中，脉冲响应函数法是一种常用的技术。

它通过对系统施加一个短脉冲输入，并测量系统的输出响应，从而得到系统的脉冲响应函数。

脉冲响应函数直接反映了系统的动态特性，通过对其进行分析和处理，可以得到系统的数学模型参数。

最小二乘法在时域辨识中也应用广泛。

它基于输入输出数据，通过最小化误差的平方和来估计模型参数。

这种方法计算相对简单，并且在一定条件下具有较好的估计精度。

然而，它对噪声比较敏感，当测量数据中存在噪声时，可能会导致辨识结果的偏差。

卡尔曼滤波法是一种基于状态空间模型的时域辨识方法。

它能够在存在测量噪声和系统不确定性的情况下，对系统状态进行最优估计，并同时估计模型参数。

这种方法在处理多变量系统和时变系统时具有优势。

在频域辨识方法中，频率响应函数法是基础且重要的手段。

通过对系统施加不同频率的正弦输入，并测量系统的稳态输出响应，可以得到系统的频率响应函数。

频率响应函数包含了系统在不同频率下的幅频和相频特性，通过对其进行拟合和分析，可以获得系统的模型参数。

谐波平衡法常用于非线性系统的频域辨识。

它假设系统的响应可以表示为多个谐波的叠加，通过求解非线性方程来确定谐波的系数，从而得到系统的模型。

相干函数分析则用于评估输入和输出之间的线性相关性，帮助判断辨识结果的可靠性。

除了上述传统的辨识方法，近年来还发展出了一些新的技术和方法。

例如，基于神经网络的辨识方法利用神经网络强大的非线性拟合能力，能够处理复杂的非线性机械系统。

非线性系统辨识方法综述系统辨识属于现代控制工程范畴，是以研究建立一个系统的数学模型的技术方法。

分析法和实验法是主要的数学模型建立方法。

系统辨是一种实验建立数学模型的方法，可实时建模，满足不同模型建立的需求。

L.A.Zadeh于1962年提出系统辨识的定义：在输入、输出的基础上，确定一个在一定条件下与所观测系统相等的系统。

系统辨识技术主要由系统的结构辨识和系统的参数估计两部分组成。

系统的数学表达式的形式称之为系统的结构。

对SISO系统而言，系统的阶次为系统的机构；对多变量线性系统而言，模型结构就是系统的能控性结构指数或能观性结构指数。

但实际应用中难以找到与现有系统等价的模型。

因此，系统辨识从实际的角度看是选择一个最好的能拟合实际系统输入输出特性的模型。

本文介绍一些新型的系统辨识方法，体现新型方法的优势，最后得出结论。

二、基于神经网络的非线性系统辨识方法近年来，人工神经网络得到了广泛的应用，尤其是在模式识别、机器学习、智能计算和数据挖掘方面。

人工神经网络具有较好的非线性计算能力、并行计算处理能力和自适应能力，这为非线性系统的辨识提供了新的解决方法。

结合神经网络的系统辨识法被用于各领域的研究，并不断提出改进型方法，取得了较好的进展。

如刘通等人使用了径向基函数神经网络对伺服电机进行了辨识，使用了梯度下降方法进行训练，确定系统参数；张济民等人对摆式列车倾摆控制系统进行了改进，使用BP神经对倾摆控制系统进行辨识；崔文峰等人将最小二乘法与传统人工神经网络结合，改善了移动机器人CyCab的运行系统。

与传统的系统识别方法相比较，人工神经网络具有较多优点：（一）使用神经元之间相连接的权值使得系统的输出可以逐渐进行调整；（二）可以辨识非线性系统，这种辨识方法是络自身来进行，无需编程；（三）无需对系统建行数模，因为神经网络的参数已都反映在内部；（四）神经网络的独立性强，它采用的学习算法是它收敛速度的唯一影响因素；（五）神经网络也适用于在线计算机控制。

系统辨识课程综述作者姓名：王瑶专业名称：控制工程班级：研硕15-8班系统辨识课程综述摘要系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。

虽然数学建模有很长的研究历史，但是形成系统辨识学科的历史才几十年在这短斩的几十年里，系统辨识得到了充足的发展，一些新的辨识方法相继问世，其理论与应用成果覆盖了自然科学和社会科学的各个领域。

而人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。

本文简单介绍了系统辨识的基本原理，系统辨识的一些经典方法以及现代的系统辨识方法，其中着重介绍了基于神经网络的系统辨识方法：首先对神经网络系统便是方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。

关键字：系统辨识；神经网络；辨识方法0引言辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的领域。

辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。

随着控制过程复杂性的提高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。

然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型。

所以说系统辨识是自动化控制的一门基础学科。

图1.1 系统辨识、控制理论与状态估计三者之间的关系随着社会的进步 ,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统 ,经典的系统辨识方法在这些系统中应用 ,体现出以下的不足 :(1) 在某些动态系统中 ,系统的输入常常无法保证 ,但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。

(2) 在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。

(3) 不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。

1系统辨识理论综述1.1系统辨识的基本原理根据L.A.Zadel的系统辨识的定义:系统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。

北京工商大学《系统辨识》课程调研报告题目类别：系统建模的分类现代辨识方法报告题目：基于神经网络与模糊控制的辨识方法调研目录第一章系统辨识理论综述 21.1系统辨识的基本原理 21.2系统辨识的经典方法 21.3神经网络系统辨识综述 21.3.2神经网络在非线性系统辨识中的应用 2 1.4模糊系统辨识综述 31.4.1模糊系统的结构辨识 31.4.2参数优化的方法 31.4.3模糊规则库的化简 31.5小结 4第二章模糊模型辨识方法的研究 42.1模糊模型辨识流程 42.2模糊模型结构辨识方法 52.3模糊模型参数辨识方法 52.4模糊系统辨识中的其它问题 62.4.1衡量非线性建模方法好坏的几个方面 62.4.2模糊辨识算法在实际系统应用中的几个问题 62.4.3模糊模型的品质指标 62.5小结 7第三章基于两种模型的自行车机器人系统辨识 73.1基于ARX模型的自行车机器人系统辨识 73.2基于ANFls模糊神经网络的自行车机器人系统辨识 73.3 展望 7第一章系统辨识理论综述1.1系统辨识的基本原理根据LA.zadel的系统辨识的定义(1962):系统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"系统辨识有三大要素：(1) 数据。

能观测到的被辨识系统的输入或输出数据,他们是辨识的基础。

(2) 模型类。

寻找的模型范围,即所考虑的模型的结构。

(3) 等价准则。

等价准则一辨识的优化目标,用来衡量模型接近实际系统的标准。

1.2系统辨识的经典方法1、阶跃响应法系统辨识；2、频率响应法系统辨识；3、相关分析法系统辨识；4、系统辨识的其他常用方法；1.3神经网络系统辨识综述1.3.1神经网络在线性系统辨识中的应用自适应线性(Adallne一MadaLine)神经网络作为神经网络的初期模型与感知机模型相对应，是以连续线性模拟量为输入模式，在拓扑结构上与感知机网络十分相似的一种连续时间型线性神经网络。

《系统辨识》新方法摘要：系统辨识是指通过对系统进行实验观测和数据分析，建立系统的数学模型，并利用该模型进行系统的性能预测、控制和优化的一种方法。

在过去的几十年里，系统辨识方法得到了广泛的应用，但是随着科技的不断进步，传统的系统辨识方法在某些情况下已经显露出其局限性。

本文将介绍一种新的系统辨识方法，该方法结合了深度学习和数据驱动的优势，能够更准确地辨识系统，并在实际应用中取得了较好的效果。

关键词：系统辨识；深度学习；数据驱动随着深度学习技术的发展，一种新的系统辨识方法逐渐受到了研究者们的重视。

这种新方法结合了深度学习的优势，能够更好地挖掘数据之间的内在关系，并在模型辨识的过程中更准确地捕捉系统的动态特性和非线性特征。

与传统的系统辨识方法相比，基于深度学习的系统辨识方法在处理非线性系统、大规模系统和高维数据方面具有更好的性能。

二、基于深度学习的系统辨识方法基于深度学习的系统辨识方法主要应用于数据驱动建模的场景。

这种方法首先通过对系统进行实验观测和数据采集，获取系统的输入输出数据。

然后利用深度学习模型对这些数据进行学习和分析，从而建立系统的数学模型。

利用所建立的模型对系统进行性能预测、控制和优化。

基于深度学习的系统辨识方法与传统的系统辨识方法相比，具有以下几个优势：1. 能够更好地捕捉系统的非线性特征。

深度学习模型具有强大的非线性建模能力，能够更准确地捕捉系统的非线性动态特性。

2. 能够更好地处理大规模系统和高维数据。

深度学习模型能够有效地处理大规模系统和高维数据，能够在更广泛的应用场景下进行系统辨识。

3. 能够更好地挖掘数据之间的内在关系。

深度学习模型能够从大量数据中挖掘出数据之间的内在关系，能够更准确地建立系统的数学模型。

三、基于深度学习的系统辨识在实际应用中的效果基于深度学习的系统辨识在实际应用中取得了较好的效果，主要体现在以下几个方面：1. 在工业控制领域，基于深度学习的系统辨识方法能够更准确地建立复杂系统的数学模型，实现对系统的精确控制。

系统辨识课程综述通过《系统辨识》课程的学习，了解了系统辨识问题的概述及研究进展；掌握了经典的辨识理论和辨识技术及其优缺点，如：脉冲响应法、最小二乘法（LS）和极大似然法等；同时对于那些为了弥补经典系统辨识方法的不足而产生的现代系统辨识方法的原理及其优缺点有了一定的认识，如：神经网络系统辨识、基于遗传算法的系统辨识、模糊逻辑系统辨识、小波网络系统辨识等；最后总结了系统辨识研究的发展方向。

一、系统辨识概论自40年代Wiener创建控制论和50年代诞生工程控制论以来，控制理论和工程就一直围绕着建立模型和控制器设计这两个主题来发展。

它们相互依赖、相互渗透并相互发展；随着控制过程的复杂性的提高以及控制目标的越来越高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。

但是大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，此时建立模型需要细致、完整地分析系统的机理和所有对该系统的行为产生影响的各种因素，从而变得十分困难。

系统辨识建模正是适应这一需要而产生的，它是现代控制理论中一个很活跃的分支。

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。

所谓系统辨识，通俗地说，就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），运用数学归纳、统计回归的方法建立描述系统的数学模型的科学。

Zadeh与Ljung明确提出了系统辨识的三个要素：输入输出数据，模型类和等价准则。

总之，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，使之能最好地拟合我们所关心的实际过程的静态或动态特性。

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。