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摘要系统辨识在现代控制系统理论中占有重要地位，在面对日益复杂多变的实际问题中有着广泛应用。经典系统辨识方法已经较为完善，现在随着复杂、非线性系统以及智能控制领域研究不断深入研究，系统辨识成为控制理论中一个重要分支。对于研究确定的高阶线性系统辨识问题时，对其进行时域分析，分析线性系统在几种基本的信号输入下的响应曲线，总结响应曲线与输入的对应关系。介绍了基本的系统辨识的理论与方法——最小二乘法。介绍辨识系统未来的发展方向，利用系统辨识的方法对响应曲线进行分析，并推算出输入信号或输入信号的变化情况。30083
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毕业论文关键词 系统辨识 线性系统 时域分析 最小二乘法
毕业设计说明书外文摘要
Title Research on the method of determining the input changes by the response trend under the system
Abstract
System identification plays an important role in modern control system theory.In the face of the increasingly complex and changeable practical problems in a wide range of applications.The classical system identification method has been improved.However,the research on nonlinear system and intelligent control is deepened, and system identification becomes an important branch of control theory.For the identification of higher order linear systems identified by the study, it is time domain analysis.The response curves of the linear system under some basic signal inputs are analyzed.Summarize the corresponding relationship between response and input.Introduce the common identification of system:the least square method.Analysis of response curve using the method of system identification.And calculate the change of input signal or input signal.
Finally, the development of identification system is introduced.
Keywords System identification Linear system Time domain analysis Least square method
目 次
1 绪论1
1.1 课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 3
1.3 论文构架与内容综述 4
2 线性系统的时域分析 5
2.1 阶跃响应分析 5
2.2 斜坡响应分析 5
2.1 等加速度响应分析 6
3 MATLAB中线性系统时域仿真 7
3.1 MATLAB简介 7
3.2 用MATLAB函数指令方式进行时域分析 7
3.2 利用Simulink动态结构图进行时域响应仿真 8
4 最小二乘参数辨识 10
5 确定线性系统下具体问题分析 11
5.1 确定线性系统下单输入响应分析 11
5.2 混合输入响应 16
5.3 根据响应曲线变化判断输入信号 20
结论 29
致谢 30
参考文献31
1 绪论
1.1 课题研究背景与意义
关于系统辨识的定义在二十世纪751十年代初就已经给出，在现代的工业生产过程中，特别是自动控制方面，人们越来越重视对过程行为的研究。然而，对于制造部门而言，想要更好地解决生产、设备设计以及流程的问题，就需要对过程行为特性进行详细的研究，这也很大程度上推动了系统辨识学科的发展。
系统是通过模型来表达的，因此系统辨识也称为模型辨识。模型有以下特征：它将实际问题抽象化或是模仿实际的某些特征；它是由那些被分析的问题的相关因素构成的；它表明了有关因素间的相互关系。模型表现形式有：“直觉”型，例如司机在驾驶汽车时操控方向盘这一行为是以人体自然感知形式直接反映在人的大脑中，利用人的意识控制；物理模型,电力、水力、热、声音等问题的研究均是采用物理模拟；图表模型，也称非参数模型，用图表的形式来反映过程特性；数学模型，常用代数方程、微分方程、差分方程等来表示过程，在众多领域中数学模型有着广泛应用[1]。模型化的本质是使用原型和模型之间的相似性的关系，利用研究模型所得到的一些相关的信息来推算原型的特性。模型反映实际，又应高于实际。一个好的模型不仅要考虑模型的现实意义还要考虑到易处理性问题，这样的模型才能用于处理实际问题。主要的关键点在于模型必须立足于实际系统中，并且需要一些理想的方式，过程中需要一些合理的简化。
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