第六章系统辨第六章系统辨识识SystemIdentificationSystemIdentification§6
1概述系统辨识:就是根据动态系统输入、输出数据来估计它的数学模型
系统辨识三要素:1
数据:输入输出数据组(去趋势项、滤波)2
模型:参数模型——差分方程、状态方程非参数模型——频率响应、脉冲响应、传递函数3
准则:误差准则、估计精度系统辨识步骤:1
数据预处理2
选择系统模型结构3
估计系统模型(系统辨识)4
验证或检验系统辨识方法:最小二乘法LS(LeastSquares)辅助变量法IV最大似然法:最大熵原理§6
2数据处理6
1去除趋势项处理1
系统建模对输入输出数据要求数据的统计特征(均值、均方值、方差、协方差)与统计时间起点无关,即必须是平稳的随机过程,正态,零均值
由于测量所得随机时间序列包含趋势项:均值不为零且随时间变化而变化
因此,必须对数据进行预处理,把序列变为均值为零的平稳随机序列
MATLAB数据处理函数ZD=dtrend(z,opt,breakpoint)z——数据(列向量格式)o——选择项:0——去除非零均值1——去除线性趋势项【例6
1】某正弦信号y=0
5+sin(10*pi*t),试用函数dtrend对信号进行处理
【解】t=0:0
01:1;f=5;y=sin(2*pi*f*t)+0
5;z2=dtrend(y’);%列向量plot(t,y,’b’,t,z2,’r’)y—处理前信号z2—处理后信号图6
1信号去趋势项处理6
2数字滤波一般测量信号数据都通常带有高频干扰,来自外部或电路本身,因此要滤波
滤波的目的是要除去信号中无用部分(通常是高频干扰部分),保留信号有用部分,因此要用低通滤波器
滤波器有Butterworth低通滤波器,其滤波器平方幅频响应函数式中,N为Butterworth滤波器阶次,wc为截止频