（论文 字数：21412 页数：39）摘 要：本文介绍了基于MATLAB的使用最小二乘法进行参数辨识的设计与仿真方法。系统辨识就是通过对研究对象进行振动测试，量测研究对象在人工激励下的输出响应，或正常运行状态下的输入/输出数据，加以必要的分析、计算，识别出对象的动力学方程(数学模型)的理论和方法。这是因为对象的动态特性被认为必然表现在它的变化着的输入输出数据中，辨识就是利用数学方法从数据中提炼出对象的数学模型。线性系统的模型辨识和参数估计，人们已经进行了深入的研究，并总结出一套成熟的方法。在现实中非线性是普遍存在的，而非线性系统的研究要比线性系统复杂的多，这里主要研究最小二乘法在非线性系统的研究，给出改进算法并用Matlab仿真。本设计涉及非线性系统、现代控制和Matlab等。首先简述参数辨识的概念和最小二乘法的基本原理.然后介绍如何采用MATLAB建立系统的仿真对象模型和运用MATLAB的M语言编写最小二乘递推算法.最后结合实例给出相应的仿真结果和分析。本文的仿真方法克服了传统编程语言仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点。

关键词： MATLAB,白噪声,系统建模,系统辨识

Matlab realization of The nonlinear system recognizition

Abstract :This article introduced carries on the design and the simulation method based onMATLAB use least squares method which the parameter recognizes. The system recognizes is throughcarries on the vibration test to the research object, the research object under manual drive output response, or under the normal operation condition input/output data, performs the essential analysis, the computation, distinguishes the object the dynamic equation (mathematical model) theory and method. This is because the object dynamic characteristic was considered inevitably displays in its change input output data, recognizes is uses mathematics method to refine the object from the data the mathematical model. The linear system model recognizes with the parameter estimated that, the people have already conducted the thorough research, and summarizes set of mature methods. In the reality Central Africa linearity is the universal existence, but the nonlinear system research needs compared to linear system complex many, here mainly to study least squares method in the nonlinear system research, produces the improvement algorithm and uses the Matlab simulation. This design involves the nonlinear system, the modern control and Matlab and so on. First summarizes the concept which the parameter recognizes and the least squares method base wooden principle Then introduced how uses the MATLAB establishment system the simulation object model and is smallest using the MATLAB M language compilation two rides the recursion algorithm Finally unifies the example to produce the corresponding simulation result and the analysis. This article simulation method has overcome when the tradition programming language simulation numerous and diverse, the difficulty is high, the cyclical long shortcoming.

Key words：matlab, white noise, system modeling, the system recognizes

目 录
摘要
Abstract
1 绪论 1
1.1论文研究的目的和意义 1
1.2研究的国内外动态和趋势 1
1.3 主要研究内容 2
2 系统辨识的介绍 3
2.1 系统辨识概 3
2.2 系统辨识的内容和步骤 5
2.3系统辨识的方法 6
2.4系统辨识的应用 7
2.5 系统辨别的噪声干扰 8
2.6 最小二乘法的介绍 8
2.6.1 起源 8
2.6.2 最小二乘法概念 9
3 MATLAB简介 12
3.1 MATLAB概述 12
3.2 MATLAB技术的主要特点 13
4 非线性系统辨识 15
4.1 非线性系统辨识的概述 15
4.2 非线性系统参数估计的特点 15
4.3 非线性解耦问题对系统的影响 15
4.4 深入研究的非线性问题 16
5 系统程序设计 17
5.1白噪声产生程序 17
5.2 最小二乘一次完成算法辨识程序 18
6 结论 27
参考文献
致谢

非线性系统辨识Matlab实论

1 绪论

1.1论文研究的目的和意义
人类认识客观世界和改造世界的历史进程，总是由低级到高级，由简单到复杂，由表及里的纵深发展过程。在控制领域方面也是一样，最先研究的控制系统都是线性的。例如，瓦特蒸汽机调节器、液面高度的调节等。这是由于受到人类对自然现象认识的客观水平和解决实际问题的能力的限制，因为对线性系统的物理描述和数学求解是比较容易实现的事情，而且已经形成了一套完善的线性理论和分析研究方法。在现实中非线性是普遍存在的，而非线性系统的研究要比线性系统复杂的多，这里主要研究最小二乘法在非线性系统的研究，给出改进算法并用Matlab仿真。在系统辨识领域中,最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法,可用于动态,静态,线性,非线性系统。在使用最小二乘法进行参数估计时,为了实现实时控制,必须优化成参数递推算法,即最小二乘递推算法。线性系统的模型辨识和参数估计，人们已经进行了深入的研究，并总结出一套成熟的方法。这种辨识方法主要用于在线辨识。对于一个简单的系统,可以通过分析其过程的运动规律,应用一些已知的定理和原理,建立数学模型,即所谓的“白箱建模”。但对于比较复杂的生产过程,该建模方法有很大的局限性。由于过程的输入输出信号一般总是可以测量的,而且过程的动态特性必然表现在这些输入输出数据中,那么就可以利用输入输出数据所提供的信息来建立过程的数学模型。这种建模方法就称为系统辨识。把辨识建模称作“黑箱建模”。社会科学和自然科学的各个领域有很多学者在研究有关线性和非线性的辨识问题。