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。

3．3一阶RC模型参数辨识 在一阶RC改良模型中，开路电压％，充电内阻见，放电内阻B，极化内阻只。， 极化电容c。四个参数由电池内部表现所决定，需要进行一定条件的电池性能测试，获得 数据后进行参数拟合。本次实验在环境温度恒定为25。C环境条件下，暂时不考虑温度 影响因子。 第二章中已经通过实验得出了电池在充／放电两个不同条件下的SOC．OCV曲线，即 Uo。(SOC，c)和‰(。s∞，D)参数。为了获得电池在在充放电时候的电池组容参数， 本次实验使用((FreedomCAR电池试验手册》中脉冲特性试验(Hybrid Pulse Power Characteristic Test)1271为测试电流负载，在每10％SOC值设置一个测试点，测试在不同 SOC条件下电池模型参数。 实验使用天津力神18650电池，实验步骤分为4个步骤： (1)使用标准充电方法，对单体电池充电至SOC为100％。 (2)使用恒流放电方式，电流恒定为1C(1．35A)，按照放电时间定为6min。待其SOC 达到预定值后，停止放电，静置2h。 (3)在预定的SOC点处，使用2C(2．7A)脉冲冲击电流，记录电池在70s内的充放 电电压曲线。所使用的脉冲电流如图3-6。 万方数据

定子电阻辨识 辨识原理：通过施加固定脉冲的占空比，测量电流及电压，计算定子电阻； DQ电感辨识 辨识原理：① 分别施加三组脉冲，测试获得线电感Lab、Lbc、Lca； ② 根据线电感以及角度，计算Ld及Lq； 磁链辨识 辨识原理：① 采用转速、电流双闭环控制，其中D轴给定固定电流，转速设定为额定转速 50%左右； ② 在空载情况下，转矩电流很小，相对D轴电流而言较小，故可以认为D轴电 流约等于线电流； ③ D轴电压很小，Q轴电压约等于线电压；

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。

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制，唐忠，蔡智慧，本文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,�

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。

1）首先需要建立控制对象的数学模型，作为图中的参考模型； 2）建立可调系统数学模型，该可调数学模型的形式与参考模型一致，令待辨识的参数为可调变量； 3）参考模型和可调模型的输入相同； 4）需要通过理论推导或者满足稳定性定理的自适应调节律，通过调节律获得待辨识的参数； 5）自适应调节律求得的辨识参数代入到可调模型之中，调整模型参数。 最终可以在线获得逐渐收敛的待辨识参数。 可以辨识永磁同步电机的定子电阻、转子磁链、DQ电感。

为研究第三系红层软岩在低温下的蠕变特性,对冻结红层进行单轴蠕变试验,试验结果表明,在应力水平较低时,软岩只存在衰减蠕变,随着应力水平的增大,当超过流变长期强度时,出现了非稳定蠕变;同时,随着温度的降低,软岩的瞬时应变量和蠕变量都会明显减少,而长期强度则有较大幅度的增长,说明温度对软岩及冻结壁的流变性质影响十分显著。引入与时间和应力相关的非线性黏滞系数和时间开关函数,对西原模型进行改进,得到了可以描述加速蠕变的非线性流变本构模型,通过试验数据对冻结红层软岩的参数进行了辨识。将流变模型嵌入到abaqus有限元程序,并对井筒开挖进行数值模拟,获得冻结壁最大位移与时间曲线,通过与实测值进行比较,两者较为吻合。可见,建立的流变模型能够很好的描述冻结红层软岩的蠕变规律。

永磁同步电机控制解析 涵盖模型建立、弱磁控制、MTPA、MTPF、转矩计算、谐波抑制、磁链辨识、谐振抑制、控制策略制定、滤波器设计、参数辨识等 可以参考。看完包会，绝对清晰

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估算采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF) 模型的输入包括电流和电压来自于HPPC（混合脉冲功率特性）测试的电池数据 脚本文件可以仿真在BBDST(北京公交车动态街道测试)工况和带有观测噪声的恒流工况下的锂离子电池放电过程，利用EKF UKF方法估算电池荷电状态。