Matlab 系统辨识工具箱

内容简介

调用matlab系统辨识工具箱
使用matlab 系统辨识工具箱
关于系统工具箱的实验

调用Matlab系统辨识工具箱

这个图标就是系统辨识工具箱，双击将其打开；

再import data里面调节输入数据类型；
可以选择Time domain 的 frequency domain 类型的输入输出。

设置好后你的数据就进入这个系统里面了；

使用Matlab系统辨识工具箱

然后点击图中的Estimate 的下拉列表；

选Process models 就出现了如下图

然后就是按照你所要辨识的模型进行调节这里面的选项，零极点，积分，还有你的参数如图中右半部分；

设置完毕后点击 Estimate。

Matlab系统辨识工具箱实验

假设我们对一个简单系统进行系统辨识；

G(s)=1τs+1{\textbf {G}}{{(s)}}=\frac{1}{\tau s +1}G(s)=τs+11

这个是车辆动力学建模中的一个比较典型的系统，我们能知道只需要辨识τ\tauτ即可，剩下的参数都可以被列为已知；
将这个系统按照时域采样的方式输入到matlab中，在某一时间给一个扰动，这样得到了该系统的输入输出；并且按照实际情况我们给输出一个噪声，这个是为了测试辨识的效果；

我们先设置τ\tauτ为0.5；噪声为方差0.1的高斯白噪声；

蓝色的P1为辨识结果，双击能得到拟合率等数据，从这里我们知道辨识结果为0.489 拟合率为87.65%

结果是可以接受的，然后我们在用matlab把他反应到具体图中；

这样是能看到误差量和辨识情况；
CODE

clear all;
close all;
clc

Time = 20; % total time 40s;
deltaT = 0.01; % step size 0.01s;
tao = 0.5; % system constant tao 0.5;
tao_id = 0.48344;

a0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead acceleration;
v0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead velocity;
x0 = zeros(Time/deltaT,1); % lead position ;

v0(1) = 20; % inital velocity;
a0(5/deltaT:10/deltaT-1) = 2;
x0(1) = 50;
for i = 2:Time/deltaT
v0(i) = v0(i-1)+a0(i)*deltaT;
x0(i) = x0(i-1)+v0(i)*deltaT;
end

N = Time/deltaT; % total number of the points N;
ui = a0; % input for controller;
a(1) = 0;
for k = 2:N
a(k) = (deltaT/tao)*ui(k)+(1-deltaT/tao)a(k-1);
end
uo = 0.1randn(1,N)+ a; % output for the vehilce with noise;

这个代码是输入输出及加入的扰动。

谢谢观看！

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