4实验法－基于系统辨识的建模方法
已知知识和辨识目的
实验设计--选择实验条件
模型阶次--适合于应用的适当的阶次
参数估计--最小二乘法
模型验证—将实际输出与模型的计算输出进行比较，系统模型需保证两个输出之间在选定意义上的接近
2022-03-21 09:11:14
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应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法的系统辨识word。看题目就知道，是word！
2022-03-18 16:06:47
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萧德云的系统辨识理论及应用，本文讲的很全，不过感觉本文偏重辨识算法，输入信号的设计、最优实验设计没讲，不得不说有点缺陷，其次，感觉文笔一般，没有太让人想看的欲望，丁锋出了更全的系统辨识，不过暂时没搞到全的，好像也只出了第一、三册。
由于文件大，分1,2两部分。
2022-03-16 10:05:41
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基于逆动力学模糊辨识的思想,利用实际生产数据建立了涉及烘丝机重要参数的过程模型。仿真结果表明:辨识结果具有较高精度,误差峰值小于1%。该模型的建立为烘丝过程的控制参数优化、提高烘丝阶段的工艺效率奠定了基础。
2022-03-15 23:24:38
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（2）对控制器神经网络进行辨识（训练）
当系统模型神经网络辨识完成后，首先在图3-36所示的模型参考控制窗口中单击【Generate Training Data】按钮，程序就会提供一系列随机阶跃信号，来对控制器产生训练数据。当接受这些数据后，就可以利用图3-31中的【Train Controller】按钮对控制器进行训练。控制器训练需要的时间比系统模型训练需要的时间多得多。这是因为控制器必须使用动态反馈算法。
2022-03-11 15:48:24
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