针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点，提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法，利用PSO算法强大的优化能力，通过对算法的改进，将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒，利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值，可有效提高参数辨识的精度和效率。

在分布式传感器网络中，各个子网往往具有不同的辨识框架，此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题，提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据，提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的桥梁，完成动态辨识框架下的信任测度；然后利用新来证据的信任测度对已有的证据进行更新，以此进行各个观测区域的故障检测；最后通过构造两个传感器子网S1和S2的分布式检测与识别系统对所提方法进行验证，结果显示该方法在处理动态辨识框架和故障检测方面的有效性。

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电力系统戴维南等值参数辨识方法综述，邢晨，李卫星，随着电网电源与负荷的日趋多样化，电力系统安全稳定运行面临发电特性与负荷特性的影响。电网中电压失稳源于负荷需求超过系统最大

８．６．３　基本的ＧＭＤＨ方法 考虑ｎ个输入变量为ｘ１，…，ｘｎ（也可以是同一输入的不同时间的值），输出变量为ｙ，描述 输入、输出关系的“完全实现”是 ｙ＝ｆ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ） 基本的ＧＭＤＨ方法一般取二阶多项式作为“部分实现”Ｇ，即取 Ｇ（ｘｉ，ｘｊ）＝ａ０＋ａ１ｘｉ＋ａ２ｘｊ＋ａ３ｘ２ｉ ＋ａ４ｘ２ｊ＋ａ５ｘｉｘｊ （８．４１） 对所有产生的中间变量，按平方误差准则进行选择。误差低于某一阈值的留下，淘汰掉其他 的，对留下的变量ｙｉ，再产生第二层中间变量 ｚｊ ＝Ｇ（ｙｉ，ｙｋ） 再从ｚｊ 中淘汰掉一部分变量，用选出的变量继续生成第三层的中间变量。这样继续进行，直 到只剩下一个变量或者到某个事先规定的阶次时停止，得到的最后模型也就是“完全实现”。 现在用一个很简单的例子来说明上述过程。设第一层有４个输入ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，由变量 组合（ｘ１，ｘ２），（ｘ１，ｘ３），（ｘ１，ｘ４），（ｘ２，ｘ３），（ｘ２，ｘ４），（ｘ３，ｘ４）组成了６个部分实现，它们的输出 就是６个部分实现ｙ１，…，ｙ６。经过选择，如果只有３个，比如ｙ１，ｙ２，ｙ３ 保留，则以ｙ１，ｙ２，ｙ３ 作为下一层的输入可组成３个部分实现（ｙ１，ｙ２），（ｙ１，ｙ３），（ｙ２，ｙ３），它们的输出分别是ｚ１，ｚ２， ｚ３，都是ｘｉ 的４阶多项式，再继续选下去，直到满足要求为止。 从上面的过程可以看出，不管完全实现如何复杂，但每个部分实现只需估计６个参数，计 算非常简单；而如果直接拟合一个４个变量的４阶多项式，就需要同时估计７０个参数，或者说 要求一个７０×７０矩阵的逆，这个计算量是相当可观的。 ＧＭＤＨ算法的示意图如图８．５所示。图中，Ｇ是部分多项式；ｙｉｊ是由部分多项式模型得 到的输出；ｘｉｊ是中间变量。 ·９１１·

在电机参数未知的永磁同步电机控制系统设计中，为提高控制性能，需要对电机参数进行辨识．利用 Popov稳定性定理对辨识系统的自适应率进行了设计；针对逆变器的死区效应，选用旋转坐标法对辨识器的输人电压进行补偿，通过辨识得到的电机电阻和dq轴电感参数．在此基础上，建立电机的数学模型并运用工程设计方法对电机控制器的参数进行设计．实验结果表明采用补偿后的电压进行参数辨识得到的电机参数要更加准确，并且基于电机数学模型进行控制器参数的设计能够减少控制器参数调试的工作量和时间，最终得到的电机控制系统具有较优的动态性能．

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打击那些违法的行为，让我们公民能快速的了解身份证的真假，不给不法份子机会，也不用花一分钱就可以了解其他人不能了解的问题。

提出一种大规模电力系统的低频振荡分析与控制仿真平台的构建方法。利用C++ 矩阵数学库，编写实现低频振荡特征提取、模型辨识和控制器设计等功能的用户程序。基于电力系统分析软件提供的用户程序接口功能模块，实现用户程序与分析软件暂态稳定仿真模块的交互。用户程序和分析软件共同完成电力系统低频振荡分析与控制的仿真。仿真平台具有较好的收敛性、准确性、可靠性和较快的计算速度。新英格兰10机39节点系统的仿真结果验证了平台的可用性和正确性。

利用MATLAB进行编程仿真，给定2组数据，一组用于建模，另一组用于仿真。所建立的模型能够较好的拟合实际系统。