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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系统辨识及其MATLAB仿真的PDF版本，分享给大家一起学习学习~！

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·