基于最小二乘法和最大似然估计法的系统参数辨识

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB进行系统参数辨识，重点讲解了最小二乘法和最大似然估计法的应用。通过实验数据对一阶惯性系统的传递函数参数进行估计，提供了相应的MATLAB代码示例，帮助理解两种方法的实现过程及其在实际应用中的选择考虑。

基于最小二乘法和最大似然估计法的系统参数辨识

系统参数辨识是指利用一定的方法，通过实验数据对系统的未知参数进行估计的过程。其中，常用的方法包括最小二乘法和最大似然估计法。本文将介绍如何在MATLAB中使用这两种方法对系统参数进行辨识，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备实验数据。假设我们要对一个一阶惯性系统的参数进行辨识，其传递函数为：

G(s)=KTs+1G(s)=\frac{K}{Ts+1}G(s)=

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一般来说，这个模型只是对象的输入输出特性在某种准则意义下的一种近似，挖的程度取决于人们对系统先验知识的认识深化程度和对数据集合性质的了解，以及所选用的辨识方法是否合理。而最小二乘法基于误差平方和最小的原则，通过最小化观测数据与模型输出之间的误差平方和来估计系统参数。在系统参数辨识中，最小二乘法通常假设观测数据与模型输出之间存在线性关系，并通过最小化观测数据与模型输出之间的误差平方和来估计系统参数。分别对比基于极大似然法的系统参数辨识以及基于最小二乘法的系统参数辨识，输出起参数辨识收敛曲线以及辨识误差。
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