% 一阶惯性滞后系统辨识 - 切线辨识 dt = 0.01; tmax = 20; t=0:dt:tmax; s = tf('s'); % 设定待辨识传递函数 k0=6; T =3; tau=2; H=k0/(T*s+1); %参数 τ=2,K=6,T=3 H.InputDelay=tau; %待辨识系统 % 设定输入的阶跃函数,并画出输入与输出函数 U=ones(1,tmax/dt+1); y=lsim(H,U,t); %求输出 plot(t,U,t,y); legend('u','y'); ylabel('Step Response') xlabel('Time Seconds')

以一个双输入单输出温度控制系统为例，详细叙述应用系统辨识工具箱进行建模、仿真和设计控制系统的过程，包括控制对象的辨识数据采集、模型估算、控制器设计和系统仿真等。重点介绍了系统辨识工具箱图形用户界面的使用方法。

基于扩张状态观测器的迟滞非线性系统辨识.pdf,针对一类迟滞非线性系统提出一种参数辨识新方法。通过构造合适的周期输入信号，分析Bouc Wen模型的积分特性，该特性在后续线性参数与迟滞参数辨识中起到重要作用。利用扩张状态观测器获得系统状态和等效扰动构造方程组，实现线性参数和非线性参数的分离辨识，所有参数通过线性方程组求解得到。通过数值仿真验证了方法的有效性。最后，方法应用于一类压电系统的迟滞非线性模型辨识，所得模型能够很好地反应实际系统的特性。

在本次提交中，介绍了船舶的非线性动力学模型。 收集船舶操纵数据并使用 Matlab:registered: System Identification Toolbox 执行系统识别。 在Section_3文件夹中运行Chapter_4_Section_3.m以模拟飞船并执行系统识别。 它还将绘制系统识别的结果。 运行Section_4文件夹中的Chapter_4_Section_4_Script.m，获得书中提供的练习的解决方案。 它为船舶生成另一个模拟，并计算船舶的离散稳态模型。 有关更多信息，请阅读第 4 章。

系统辨识及其MATLAB仿真,侯媛彬等编著,科学出版社,2004

系统的辨识是人工智能领域实现自主识别应用的重要研究方向，在本程序中主要介绍了一种用matlab程序实现系统辨识的经典方法

神经网络系统辨识法综述，张国钧，李岚，随着系统辨识技术发展的逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法也越来越多的应用于各个领域，本文首先将神经网络系统辨识方法与经

三、权序列模型 零初始条件下，系统单位脉冲响应序列： 卷积和： 对自平衡系统，有：

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