《系统辨识与建模》.doc

《系统辨识与建模》 课时：40 参考书： 1 徐南荣、宋文忠、夏安邦 系统辨识，东南大学出版社，1991 2 方崇智、萧德云 过程辨识，清华大学出版社，1988 3 Ljung L. And Soderstrom T. Theory and Practics of Recursive Identification, MIT.Press, Cambridge 4 [美]P.艾克霍夫 系统辨识-参数和状态估计，潘科炎等译，科学出版社，1977 5 [美]夏天长 系统辨识—最小二乘，熊光楞、李芳芸译，清华大学出版社，1983 期刊： Automatica Proc. IFAC Identification and System Parameter Estimation IEEE Trans. On Automatic Control 自动化学报 控制理论与应用 学习要求 1 培养独立学习一门新课程的能力，为今后学习和研究打下基础（要求大家尽量少依赖听课，多自学）。 2 掌握基本的辨识理论和辨识技术 3 能独立设计辨识实验，并编程计算 4 学习一些现代建模技术 考核办法 给出一个数据文件，通过编程对其进行辨识，并写出报告 第一讲 概论 实体与模型 实体：客观存在的事物及其运动状态，有时也称之为“系统” 模型：实体的一种简化描述。模型保持实体的一部分特征，而将其它特征忽略或者变化。不同的简化方法得到不同的模型。 模型分类： 直觉模型：地图、建筑模型、照片、软件演示文档等 物理模型：风洞、水力学模型、传热学模型、电力系统动态模拟模型等。（缩小的复制品） 数学模型：描述实体中一些关系和特征的数据模型。例如：投入/产出模型、热源与室温的关系模型等。 数学模型 数学模型还可分为： 图表模型：如阶跃响应、脉冲响应、频率响应、温度与热电偶输出关系表 解析模型：代数方程、微分方程、差分方程、状态方程 程序模型：神经网络仿真程序 语言模型：模糊关系模型 获得数学模型的方法有： 经验总结法：模糊关系模型、静态线性关系模型 机理分析法：解析模型 实验法： 图表模型 数据拟合法：解析模型、程序模型 用数据拟合法获得解析模型的过程即为系统辨识。 系统辨识 L. A. Zadeh[1962] ：辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所观测系统等价的模型。 这一定义给出了系统辨识的三要素：数据、模型类和准则。 数据：由观测实体而得。不唯一，受观测时间、观测目的、观测手段等影响。 模型类：规定了模型的形式。不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响。 准则：规定了模型与实体等价的评判标准。不唯一，受辨识目的、辨识方法等影响。 系统辨识的三要素是评判数据拟合方法优劣的必要条件，只有在相同的三要素下，才可区分数据拟合方法的优劣；而在不同的三要素下，这种结论也会改变。（图1） 辨识目的 明确模型应用的最终目的是很重要的，因为它将决定如何观测数据、如何选择三要素以及采用什么数据拟合方法等。而最根本的是它将影响辨识结果。 辨识目的主要取决于模型的应用。辨识模型应用有以下几个方面： 辨识目的 选择 准则 模型类 辨识实体 数据观测 数据 数据拟合 模型 图 1 系统辨识三要素 1 验证理论模型；要求：零极点、结构（阶次及时延）、参数都准确；模型类同理论模型。 2 设计常规控制器；要求：动态响应特性、零极点、时延准确；便于分析的模型类。 3 设计数字控制器；要求：动态响应特性、时延准确；便于计算机运算的模型类。 4 设计仿真/训练系统；要求：动态响应特性准确；便于模拟实现的模型类。 5 预报预测；要求：动态响应特性、时延准确；便于计算机运算的模型类。 6 监视过程参数，实现故障诊断；要求：参数准确；能直观体现被监视过程参数的模型类。 系统的定量与定性分析；要求：静态关系准确；模型简单，便于人脑判断。 辨识的一般步骤 我们将结合一个实际例子来说明辨识的一般步骤。 例： 上图为长网造纸的流程简图。对于造纸企业来说，质量控制就是要控制好成品纸的定量与水份。而纸的定量与水份与纸浆浓度D、纸浆流量F、车速V及蒸汽压力P都有关系： G=f(D,F,V,P) W=g(D,F,V,P) 为了采用计算机对上述过程进行控制，需