系统辨识作业一学院信息科学与工程学院专业控制科学与工程班级控制二班姓名学号2018 年 11 月系统辨识所谓辨识就是通过测取研究对象在认为输入作用的输出响应，或正常运行时的输入输出数据记录，加以必要的数据处理和数学计算，估计出对象的数学模型。辨识的内容主要包括四个方面：①实验设计；②模型结构辨识；③模型参数辨识；④模型检验。辨识的一般步骤：根据辨识目的，利用

《系统辨识》大作业学号：********班级：自动化1班姓名：**信息与控制工程学院自动化系2015-07-11第一题模仿index2，搭建对象，由相关分析法，获得脉冲响应序列ˆ()g k，由ˆ()g k，参照讲义，获得系统的脉冲传递函数()G z和传递函数()G s;应用最小二乘辨识,获得脉冲响应序列ˆ()g k;同图显示两种方法的辨识效果图；应用相关最小

系统辨识作业学院：专业：姓名：学号：日期：系统辨识作业：以下图为仿真对象图中，v(k)为服从N(0,1)正态分布的不相关随即噪声，输入信号采用循环周期Np>500的逆M 序列，幅值为1，选择辨识模型为：)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+加权因子1)(=Λk ，数据长度L=

系统辨识大作业最小二乘法及其相关估值方法应用学号：**********姓名：***基于最小二乘法的多种系统辨识方法研究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x(k)+a1x(k−1)+⋯+a n(k−n)=b0u(k)+⋯+b n u(k−n)，k=1，2，3，⋯(5.1.1)式中:

作业1如图1.1所示一阶系统，系统传递函数为G(s)=1/(0.1s+1)，如果采用M序列作为输入信号进行系统辨识，采用5级移位寄存器产生M序列作为输入信号，取M序列的时钟脉冲△=15ms，a=2辨识该系统的脉冲响应。并说明取5级移位寄存器合理与否。图1.1 一阶RC系统答:1.解题步骤1.初始化参数，设置模型参数，设置产生M序列的各个关键参数；2.利用产生

论文系统辨识姿态角控制1.系统辨识概述辨识、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

系 统 辨 识 作 业系统辨识作业：•已知某系统为单输入/单输出系统，其测量噪声为有色噪声，分布未知。 现给出一个实验样本(如下表所示)，求该系统模型。 说明：可采用GLS ，ELS ，IV 等，要定阶，要比较仅用RLS 的计算结果 一、问题分析在估计模型参数时需要已知模型的阶数，但是由于本系统模型阶数也是未知的，所以本系统需要先由输入/输出数据通过辩识得出

PROBLEM:PROGRAMME TESTINGGiven the following SISO systems described by transfer-function containing 4 polynomials:1212121212121211 1.50.71.0.511 1.50.711 1.50.72.0.510.21 1.50.7Aq

系统辨识大作业最小二乘法及其相关估值方法应用学院：自动化学院学号：姓名：日期：基于最小二乘法的多种系统辨识方法研究一、实验原理1.最小二乘法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(5.1.1)式中:为随机干扰；为理论上的输出值。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。的观测值可表示为(5.

摘要系统辨识是描述各种各样系统运动规律的一种方法论，是研究系统的一种有效工具。利用这个工具可以对我们要研究的系统进行定量描述。随着现代控制理论的迅速发展，系统辨识得到迅速而蓬勃发展，并已经成功运用与多种工程应用领域。但针对有色噪声干扰系统，传统的辨识方法不能得到良好的参数估计，而工程上大多系统都为有色噪声干扰系统。有色噪声干扰系统的一类系统为广义输出误差模型

《系统辨识》作业 1题目最小二乘参数估计仿真学院信息科学与工程学院专业控制科学与工程姓名王瑞荣学号 030120694教师顾幸生2012年12月26日一：一般最小二乘法 考虑仿真系统：式中，)(k v 为方差为1的白噪声。选用幅值为1的逆M 序列作为输入信号)(k u ，利用LS 算法进行参数估计，仿真结果如下表所示。表1.1 批处理最小二乘法的参数估计结果

系统辨识最小二乘法大作业系统辨识大作业最小二乘法及其相关估值方法应用学院:自动化学院专业:信息工程学号:2007302171姓名:马志强日期:2010.11.14基于最小二乘法的多种系统辨识方法研究 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(5.1.1)式中:为随机干扰;为理论上的输

1 辨识的对象模型假设有一理想数学模型，它的离散化方程如下式所示：() 1.8(1)0.3(2) 1.2(1)(2)()y k y k y k u k u k e k +-+-=-+-+式中，()e k 是服从正态分布的白噪声)1,0(N ，()k u 为系统输入，()k y 为系统输出。现在输入信号采用4阶M 序列，其幅值为1。假设系统的模型阶次是已知的，

系统辨识作业(全)

一． 问答题1. 介绍系统辨识的步骤。 答：（1）先验知识和建模目的的依据；（2）实验设计；（3）结构辨识；（4）参数估计；（5）模型适用性检验。2. 考虑单输入单输出随机系统，状态空间模型[])()(11)()(11)(0201)1(k v k x k y k u k x k x +=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+ 转换成ARMA 模型。答：ARMA 模型

一、 问题描述考虑仿真对象：()0.9(1)0.15(2)0.02(3)0.7(1)0.15(2)()z k z k z k z k u k u k e k +-+-+-=---+ e() 1.0e(1)0.41e(2)(),~(0,1)k k k v k v N λ+-+-=式中，u(k)和z(k)是输入输出数据，v(k)是零均值、方差为1的不相关的随机噪

BP神经网络(一)定义误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。(二)BP网络特点1)是一种多层网络，包括输入层、隐含层和输出层；2)层与层之间采用全互连方式，同一层神经元之间不连接；3)权值通过δ学习算法进行调节；4)神经元激发函数为S函数；5)学习算法由正向传播和

一、 问题描述考虑仿真对象：()0.9(1)0.15(2)0.02(3)0.7(1)0.15(2)()z k z k z k z k u k u k e k +-+-+-=---+ e() 1.0e(1)0.41e(2)(),~(0,1)k k k v k v N λ+-+-=式中，u(k)和z(k)是输入输出数据，v(k)是零均值、方差为1的不相关的随机噪

一． 问答题1. 介绍系统辨识的步骤。 答：（1）先验知识和建模目的的依据；（2）实验设计；（3）结构辨识；（4）参数估计；（5）模型适用性检验。2. 考虑单输入单输出随机系统，状态空间模型[])()(11)()(11)(0201)1(k v k x k y k u k x k x +=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+ 转换成ARMA 模型。答：ARMA 模型

系统辨识作业学院：专业：姓名：学号：日期：系统辨识作业：以下图为仿真对象图中，v(k)为服从N(0,1)正态分布的不相关随即噪声，输入信号采用循环周期Np>500的逆M 序列，幅值为1，选择辨识模型为：)()2()1()2()1()(2121k v k u b k u b k z a k z a k z +-+-=-+-+加权因子1)(=Λk ，数据长度L=