MATLAB系统辨识工具箱学习

本文介绍了如何使用MATLAB的系统辨识工具箱进行参数辨识。首先,进入System Identification主界面并选择时域数据类型。接着,加载数据并选择传递函数模型进行分析。通过设置零点、极点数量和自动识别时间延迟,得到辨识结果。最后,通过系统辨识窗口和MATLAB命令行查看详细结果。

1 进入System Identification主界面

打开APP栏的系统辨识工具箱,
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弹出如下界面
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然后点击import data,选择加载类型为时域类型
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2 运行程序,加载数据

程序运行之后,从工作区直接拖拽相应的变量到InputOutput
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点击Import按钮,成功加入需要辨识的一组数据,加载成功之后的数据如图:
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3 参数辨识

点击Estimate,选择需要辨识的系统模型的结构,这里选择Transfer Function Models传递函数模型
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在弹出的传递函数选项中,设置零点和极点个数,取消勾选Time delay中的Fixed,这样就可以自动辨识时间延迟。设置完毕之后,点击Estimate按钮,开始分析
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分析过程报告为

Estimating delays as multiples of sample time ... done. 
Initializing model parameters... 
Initializing using 'iv' method... done.  
Initialization complete.  
Nonlinear least squares with automatically chosen line search method 
----------------------------------------------------------------------------------
### MATLAB System Identification Toolbox 使用教程 #### 工具箱简介 MATLAB System Identification Toolbox 提供了一系列用于创建动态系统的数学模型的功能,这些系统可以从测量的数据中学习。该工具箱支持多种类型的模型结构,包括线性和非线性模型,并提供了图形界面以及命令行函数来执行各种操作[^2]。 #### 安装指南 为了安装此工具箱,在启动MATLAB之后可以通过Add-Ons菜单找到并下载System Identification Toolbox。确保拥有有效的许可证以便激活附加组件。一旦完成安装过程,则可以在MATLAB环境中访问所有相关的函数和GUI应用[^3]。 #### 数据准备 当处理实际物理系统时,通常会先收集输入/输出信号作为时间序列数据。对于这类任务,可以利用Excel或其他格式存储实验结果;随后通过读取文件的方式加载至MATLAB工作区。例如,如果数据存放在CSV或XLS(X)表格内,那么可借助`readtable()` 或者 `xlsread()` 函数实现自动化导入流程[^4]: ```matlab % 假设有一个名为 'data.xlsx' 的 Excel 文件位于当前目录下, % 并且其中包含了两列——第一列为输入变量u,第二列为输出y。 T = readtable('data.xlsx'); u = T{:,1}; % 输入向量 u y = T{:,2}; % 输出向量 y ``` #### 创建新项目与初步探索 打开System Identification App (可通过命令窗口键入`sidtool`) 后,可以选择新建一个session并将之前获取的时间序列指定为目标对象。接着便能尝试不同的预估方法论(如ARX, ARMAX等),调整参数直至获得满意的拟合度指标为止。 #### 高级特性概览 除了基本的建模之外,本工具箱还允许用户进行更深入的研究活动,比如验证估计的有效性、预测未来响应趋势或是设计控制器等等。此外,也集成了与其他MathWorks产品的接口,方便跨领域协作开发复杂工程项目[^1]。
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