自适应控制-系统辨识的概念
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发布时间：2024-10-21 20:33
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时间：2024-11-02 20:30
在控制理论中，系统辨识是一项关键任务，它涉及对系统行为的深入理解。首先，我们探讨两种主要方法：
1. 机理分析法：这种方法主要依赖于理论知识和对系统物理过程的理解。然而，其局限性在于它难以直接转化为计算机在线决策的工具。
为了更全面地进行辨识，我们通常会结合：
2. 系统辨识法：这种方法侧重于通过数据驱动，从大量的输入输出数据中提取模型特征。数据选择至关重要，需要包含丰富信息，如剧烈变化的信号或宽频谱特性。
辨识过程的关键要素包括输入输出数据、预设的模型类别以及满足实际需求的准则。目标是在特定模型类别中找到最能反映数据特性的模型。
接下来，我们来看看几种常见的模型类型：
ARX模型：基于输入和输出的历史数据建立关系。
ARMAX模型：结合了ARX和数学模型的复杂性。
ARARX模型：进一步扩展，考虑系统的动态特性。
ARARMAX模型：结合了阶跃响应和自回归模型。
OE模型：输出误差模型，用于线性系统辨识。
Box-Jenkins模型：经典的时间序列分析模型。
一般模型：适用于各种复杂情况的泛化模型。
神经网络模型：通过学习能力捕捉非线性关系。
基于规则的模型：利用专家知识构建规则系统。
模糊推理系统的自适应网络：结合模糊逻辑的灵活处理能力。
