系统辨识与自适应控制实验指导书.doc

淮 阴 工 学 院 系统辨识与自适应控制实验指导书 编者：王建国 电子与电气工程学院 2012年 1 月 1 日 目 录 实验一 基于OLS法的系统辨识MATLAB仿真 1 实验二 基于RLS法的系统辨识数字仿真实验 5 实验三 数学模型阶次的辨识 12 实验四 模型参考自适应控制 13 实验五 自校正PID控制设计 14 实验一 基于OLS法的系统辨识MATLAB仿真 一、实验目的和要求 1、深入理解系统辨识中普通批处理最小二乘法的相关内容； 2、学会用Matlab语言进行系统辨识的仿真研究； 3、实验前基本应完成相关的编程任务，实验时调试相应程序； 4、修改相应参数与随机噪声幅度，观察并分析结果。 二、实验设备 装有Matlab软件的计算机。 三、实验原理(请见教材，此处从略) 四、实验内容 用普通最小二乘法（OLS）法辨识对象数学模型。 五、实验步骤 实验步骤： 1、运行matlab File-New-M-File打开M文件编辑窗口 输入自己编写的程序 点击run按钮，如果程序出错则调试程序，如果运行正常的话则观察程序的运行结果 具体的实验步骤： 选择的仿真对象的数学模型如下 其中，是服从正态分布的白噪声N。输入信号采用4阶M序列，幅度为1。选择如下形式的辨识模型 设输入信号的取值是从k =1到k =16的M序列，则待辨识参数为=。其中，被辨识参数、观测矩阵z L、H L的表达式为 , ， 程序框图如下所示： 参考程序： %ols u=[-1,1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,1,1]; %系统辨识的输入信号为一个周期的M序列 z=zeros(1,16); %定义输出观测值的长度 for k=3:16 z(k)=1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2); %用理想输出值作为观测值 end subplot(3,1,1) %画三行一列图形窗口中的第一个图形 stem(u) %画出输入信号u的经线图形 subplot(3,1,2) %画三行一列图形窗口中的第二个图形 i=1:1:16; %横坐标范围是1到16，步长为1 plot(i,z) %图形的横坐标是采样时刻i, 纵坐标是输出观测值z, 图形格式为连续曲线 subplot(3,1,3) %画三行一列图形窗口中的第三个图形 stem(z),grid on%画出输出观测值z的经线图形，并显示坐标网格 u,z%显示输入信号和输出观测信号 %L=14%数据长度 HL=[-z(2) -z(1) u(2) u(1);-z(3) -z(2) u(3) u(2);-z(4) -z(3) u(4) u(3);-z(5) -z(4) u(5) u(4);-z(6) -z(5) u(6) u(5);-z(7) -z(6) u(7) u(6);-z(8) -z(7) u(8) u(7);-z(9) -z(8) u(9) u(8);-z(10) -z(9) u(10) u(9);-z(11) -z(10) u(11) u(10);-z(12) -z(11) u(12) u(11);-z(13) -z(12) u(13) u(12);-z(14) -z(13) u(14) u(13);-z(15) -z(14) u(15) u(14)] %给样本矩阵HL赋值 ZL=[z(3);z(4);z(5);z(6);z(7);z(8);z(9);z(10);z(11);z(12);z(13);z(14);z(15);z(16)]% 给样本矩阵zL赋值 %calculating parameters%计算参数 c1=HL*HL; c2=inv(c1); c3=HL*ZL; c=c2*c3 %计算并显示 %DISPLAY PARAMETERS a1=c(1), a2=c(2), b1=c(3), b2=c(4) %从 中分离出并显示a1 、a2、 b1、 b2 %End 注：由于输出观测值没有任何噪音成分，所以辨识结果也无任何误差，同学们可以在输出观测值中添加噪音，观察ols的辨识效果。同时，可以尝试增加输入信号的数量，看辨识结果有何变化。 六、实验报告要求 整理分析实验结果与程序，写出实验的心得并提出改进意见。 实验二 数学模型阶次的辨识 一、实验目的和要求 1、掌握模型阶次估计 图中， 是服从N分布的不相关随机噪声。且 ， ， （1） 选择上图所示的辨识模型。仿真对象选择如下的模型结构： （2） 其中，是服从正态分布的白噪声N。输入信号采用4位移位寄存器产生的M序列，幅度为0.03。按式(3)