自适应控制-系统辨识的概念

在控制理论中，系统辨识是一项关键任务，它涉及对系统行为的深入理解。首先，我们探讨两种主要方法：

1. 机理分析法：这种方法主要依赖于理论知识和对系统物理过程的理解。然而，其局限性在于它难以直接转化为计算机在线决策的工具。

为了更全面地进行辨识，我们通常会结合：

2. 系统辨识法：这种方法侧重于通过数据驱动，从大量的输入输出数据中提取模型特征。数据选择至关重要，需要包含丰富信息，如剧烈变化的信号或宽频谱特性。

辨识过程的关键要素包括输入输出数据、预设的模型类别以及满足实际需求的准则。目标是在特定模型类别中找到最能反映数据特性的模型。

接下来，我们来看看几种常见的模型类型：

• ARX模型：基于输入和输出的历史数据建立关系。


• ARMAX模型：结合了ARX和数学模型的复杂性。


• ARARX模型：进一步扩展，考虑系统的动态特性。


• ARARMAX模型：结合了阶跃响应和自回归模型。


• OE模型：输出误差模型，用于线性系统辨识。


• Box-Jenkins模型：经典的时间序列分析模型。


• 一般模型：适用于各种复杂情况的泛化模型。


• 神经网络模型：通过学习能力捕捉非线性关系。


• 基于规则的模型：利用专家知识构建规则系统。


• 模糊推理系统的自适应网络：结合模糊逻辑的灵活处理能力。