闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估

MATLAB的辨识工具箱提供了进行系统模型辨识的有力工具，其主要功能包括： （1） 各种模型类的建立和转换函数 （2） 非参数模型的辨识 （3） 参数模型的辨识 （4） 递推参数估计 （5） 模型验证工具 （6） 集成多种功能的图形用户界面

基于Matlab系统辨识工具箱的系统建模

利用单尺度小波框架理论建立初始小波网络。 首先, 提出基于ROLS 思想的小波网络正交化算
法,实现参数的在线辨识。其次, 提出一种基于 OLS 思想的小波网络结构辨识算法, 删除那些对网络影
响小的小波基,来解决高维辨识问题。最后, 列举事例证明了所述方法的有效性。

一种系统辨识方法，应用辅助模型进行辨识。最小二乘方法

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法。从实测的系统输入输出数据或其他数据，用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识。在实际应用中，可以采用许多方法从给定的系统响应数据，如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型，但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差，故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识，而更多地对离散系统模型进行辨识。MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数。在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上，利用Matlab仿真工具箱对

系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（官网公开的）

3)．系统辨识 在神经网络预测控 制器的窗口中单击 [Plant Identification] 按钮，将产生一个 模型辨识参数设置 窗口（Plant Identification）， 用于设置系统辨识 的参数，如图3-17 所示。 图3-17 模型辨识参数设置窗口

基于labview的一阶系统辨识仪技术 LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) 是美国NI公司的创新软件产品，也是目前应用最广泛、发展最快、功能最强的图形化软件开发环境。

这是使用 LMS、NLMS 和 LMF 算法的系统识别的比较。 要更改的重要参数是nBits = 3000; %位数陈 = [.3 .9 .3]; ％渠道L = 3; %过滤器长度 %步长mu_lms = 0.003; %学习管理系统mu_lmf = 0.3; %LMF mu_nlms = 0.03; %NLMS