matlab最小二乘法参数辨识 基于MATLAB最小二乘法系统辨识与仿真.pdf

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第29卷第2期 许昌学院学报 V01．29．No．2

OFXUCHANGUNIVERSITY Mar．

3月 JOURNAL

文章编号：167l一9824120lO)02一0024一04

基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

郭利辉1，朱励洪2，高 巍2

摘 要：将MATLAB应用到系统辨识中，在分析最小二乘法的基本原理和推导过程的基础

上给出了系统辩识中算法参数估计的递推公式，并进行了实例仿真．

关键词：系统辨识；最小二乘；MATLAB

中图分类号：TP273 文献标识码：A

辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个互相渗透的领域．利用控制理论去解决实际问题时，

首先需要建立被控对象的数学模型．建立数学模型有两种方法：解析法和系统辨识．1962年，L．A．zadeh

给出“辨识”的定义为：系统辨识是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识

示客观系统(或将要构造的系统)本质特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的

形式”[2】．1978年，L．Ljung给出“辨识”更加实用的定义：“辨识有三个要素——数据，模型类和准则．辨识

就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型”旧1．总而言之，辨识的实质就是从

一组模型类中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性．经

典的系统辨识方法有p“】：阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法、最小二乘法和极

大似然法等，其中最小二乘法(LS)是一种经典的和最基本的，也是应用最广泛的方法，可用于动态静态、

线性、非线性系统．

MATLAB具有很强大的运算能力，特别是在向量、数组、矩阵运算等方面，以及求解高次方程、常微分

方程数值积分运算、最优化方法等方面具有独特的特点，另外，MATLAB还具有精密的图形绘制的特点，

使得运算结果能够更加直观的呈现出来一】．将MATLAB用在系统辨识中进行数据处理，使得系统参数的

估计更加方便可行．

1 最小二乘法的基本原理

最小二乘法是1795年高斯在预测星体运行轨道最先提出的，它奠定了最小二乘估计理论的基础．到

型类型，在该类型下确定系统模型的最优参数．这种具有格式规范的辨识方法可以演绎成递推形式．递推

的最小二乘算法计算量小，可以用于在线辨识，即使辨识对象随时间发生变化，模型也可以对其进行跟踪，

不断地进行更新和修正辨识参数，从而成为一种被广泛采用的辨识方法．

对于如图1所示的SIsO系统：

efk)

u(k) y(k)

图l SISO系统

较疆日期：2∞8一lO一22

作者简介：郭利辉(198I一)女。河南洛阳人。助教．在读硕士研究生。研究方向：电机与电器．

万方数据

第29卷第2期 郭丽辉，等：基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真 25

其离散脉冲传递函数为：

6l：一1+62z一2+…+6。石一4

c∽I)=糟=1+口l彳‘1+口2=一2…+…+口n名一。’

其中，z。1表示单位延迟算子．

输入输出数学模型可写为：

A(：“)，，(七)=曰(：-1)Ⅱ(矗)+e(后)， (2)

其中，e(I|})表示干扰噪声，{e(后)}为均值为零、不相关的随机变量序列．

(2)式可写为差分方程形式：

，，(||})=一口I，，(五一1)一n2，，(||}一2)一…一o。，，(露一，1)+

(3)

6l“(

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