08243 系统辩识基础.docx

系统辨识基础 复习资料 （课程代码：08243） 知识点汇总： 1.所谓系统，按通常的意义去理解，就是按某种相互依赖关系联系在一起的客体的集合。 2.所谓系统辨识，利用对未知系统的试验数据或在线运行数据（输入/输出数据）以及原理和原则建立系统的（数学）模型的科学。 3.系统辨识的步骤：（1）先验知识和建模目的的依据；（2）实验设计；（3）结构辨识；（4）参数估计；（5）模型适用性检验。 4.系统的数学模型，描述系统输入与输出之间数量关系的数学表达式称为系统的数学模型。 5. 目前最流行的控制系统辅助工具是Matlab。 6.机理分析和系统辨识相结合建模方法也称为“灰箱问题”。 7.机理建模这种建模方法也称为“白箱问题”。 8.频谱覆盖宽、能量均匀分布是白噪声信号的特点。 9.最小二乘法辨识方法不属于系统辨识的经典方法。 10.关于多阶最小二乘法，描述错误的是计算简单，计算量小，只用五步基本的最小二乘法可获得较好的结果。 11.渐消记忆法是指对旧数据加上遗忘因子，按指数加权来使得旧数据的作用衰减。 12.脉冲响应数学模型属于非参数型。 13.检验模型的标准是模型的实际效果，检验应从不同的侧面检验其可靠性。 14.与周期测试信号相比，阶跃响应法不能够比较准确地反映对象的动态特性。15.闭环系统前向通道的阶次不是可辨识的。 16.使辨识系统可被辨识的最低要求是辨识时间内系统的动态必须被输入信号持续激励。 17.观测数据内容不属于系统辨识的基本内容。 18.输入数据不属于系统辨识过程中的3大要素。 19.棕箱不属于按提供的实验信息分类的建模方法。 20.数学建模不属于现代控制论的三大支柱。 21.不属于传递函数辨识的时域方法的是时间图索法。 22.关于递推算法收敛性的结论错误的是递推辅助变量法收敛于非真值。 23.设A为n×n矩阵，B为n×m矩阵，C为m×n矩阵，并且A，A+BC和I+CA-1B都是非奇异矩阵，则下列等式横成立的是[A+BC] -1=A-1-A-1B[I+CA-1B]-1CA-1。 24.相关法测定被识对象的脉冲响应时一般采用伪随机信号作为辨识用的输入测试信号。 25.对于任何信号，将其分解成若干个不同频率的正弦信号分量，这些正弦波分量的功率谱与其频率对应关系为信号的功率谱。 26.产生M序列的多项式F（x）必为不可约多项式。 27.严格意义上的白噪声过程，其方差和平均功率为∞。 28.相关最小二乘法是一种用两步法估计出参数模型的辨识方法。 29.通过图解和计算的方法，可以由阶跃响应求出系统的传递函数。 30.SISO系统的结构辨识可归结为确定阶次和时滞。 31.最小二乘法是极大似然法和预报误差法的特殊情形。 32.渐消记忆的最小二乘递推算法的最小二乘递推算法和限定记忆的最小二乘递推算法的最小二乘递推算法都称为实时辨识算法。 33.频率响应模型不属于参数型。 34.将研究对象模型化，是对系统进行定量分析的前提和基础 35.系统辨识的三大要素是指：数据，模型类，准则。 36.经典的传递函数辨识方法可以分为时域法和频域法。 37.系统的阶次对传递函数模型而言指极点个数。 38.极大似然法需要构造一个以数据和未知参数为自变量的似然函数。 39.多阶段最小二乘法的三个阶段分别是：确定原系统脉冲响应序列，估计系统参数和估计噪声模型参数。 40.广义最小二乘法的基本思想在于对数据线进行一次白化滤波处理，然后利用基本的最小二乘法对滤波的数据进行辨识。 41.最小二乘法是1795年高斯在预测行星和彗星运动的归到时提出并实际使用的。 42.DDS方法的实质是把时间序列看成随机系统对不相关白噪声输入的响应。 43.通过系统的动态特性，可以分析系统的稳定性和可逆性，以及对系统的模型进行识别。 44.对事物的未来状态进行估计称为预报，预报采用的方法随着问题的性质、条件和已知信息 而定。 45.在化工系统控制中，大部分仍采用PID控制，提高控制水平的重要途径就是优化设计PID参数，对于复杂回路一般采用实验方式建立过程模型。 46.通过分析系统的运动规律，运用一些已知的定律、定理和原理的建模方法称为机理分析法。 47.输入输出模型除了刻画系统的外在特性还会深入其内部，不是一种广泛应用的描述方式。 48.预报误差法类似于最小二乘法，它并不要求任何关于数据概率分布的统计假设为前提条件。 49.数据饱和不是指随着时间推移，采集的数据越多，旧数据提供的信息被新数据所淹没的现象。 50.用来衡量估计值是否围绕真值波动的性质不是有效性。 51.任何一个单输入单输出系统都可