系統(tǒng)辨識(shí)與自適應(yīng)控制實(shí)驗(yàn)報(bào)告-文庫(kù)吧資料
2024-08-17 04:43本頁(yè)面
【正文】 生隨機(jī)噪聲for k=3:30 y(k)=*y(k1)*y(k2)+*u(k1)+*u(k2)。y=zeros(1,30)。2. 辨識(shí)結(jié)果的比較：從實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出：最小二乘法一次實(shí)現(xiàn)算法較為簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)容易；遞推最小二乘法辨識(shí)過(guò)程中出現(xiàn)了較大的誤差，這可以從誤差矩陣的圖形看出，雖然最后辨識(shí)誤差為0，但卻經(jīng)歷了誤差較大的結(jié)果；增廣矩陣法的算法實(shí)現(xiàn)與遞推最小二乘法的實(shí)現(xiàn)接近，但區(qū)別在于前者可以處理不相關(guān)噪聲的問(wèn)題，在辨識(shí)過(guò)程中，也會(huì)產(chǎn)生一定的誤差，這是在線辨識(shí)與離線辨識(shí)的區(qū)別所在。1. 在辨識(shí)方法上的比較：最小二乘法的一次實(shí)現(xiàn)是離線辨識(shí)，需要采集的數(shù)據(jù)量較大，一次完成計(jì)算；遞推最小二乘法為在線計(jì)算，在某個(gè)初始條件下啟動(dòng)，按照遞推算法，隨著信息的不斷貨的而不斷修正模型參數(shù)的估計(jì)值；增光矩陣法為在線算法，可以處理噪聲不相關(guān)時(shí)的系統(tǒng)辨識(shí)問(wèn)題。四、實(shí)驗(yàn)原理 最小二乘一次完成算法 公式辨識(shí)參數(shù)上式中 程序流程圖圖 1最小二乘一次完成程序流程圖 遞推最小二乘算法 遞推公式公式為其中， 算法流程圖圖 2 遞推最小二乘法實(shí)現(xiàn)程序框圖 增廣最小二乘遞推算法 遞推公式公式為：其中， 算法流程圖圖 3 增廣最小二乘法算法流程圖五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果 最小二乘法一次完成實(shí)驗(yàn)結(jié)果XL = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 yL = 0 0 辨識(shí)參數(shù)矩陣c = a1 =；a2 =；b1 =；b2 =下圖為輸入、輸出矩陣的根徑圖圖 4最小二乘法一次實(shí)現(xiàn)輸入輸出根徑圖 遞推最小二乘法算法辨識(shí)結(jié)果系統(tǒng)輸出矩陣：y = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 辨識(shí)參數(shù)矩陣（辨識(shí)過(guò)程執(zhí)行26次即滿足了誤差要求）：c = Columns 1 through 13 0 0 0 0 Columns 14 through 26 辨識(shí)誤差矩陣：e = Columns 1 through 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Columns 14 through 26 輸入輸出根徑圖圖 5 遞推最小二乘法輸入輸出根徑圖辨識(shí)參數(shù)過(guò)程圖 6 遞推最小二乘法辨識(shí)參數(shù)（辨識(shí)過(guò)程）辨識(shí)誤差：圖 7 遞推最小二乘法辨識(shí)過(guò)程中的誤差曲線 增光最小二乘法實(shí)驗(yàn)結(jié)果隨機(jī)噪聲e0 = Columns 1 through 13 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 考慮噪聲的系統(tǒng)輸出矩陣y = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 不考慮噪聲的系統(tǒng)輸出矩陣ys = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 不考慮噪聲時(shí)的模型輸出ym = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 考慮噪聲時(shí)的模型輸出ymd = Columns 1 through 13 0 0 Columns 14 through 26 Columns 27 through 30 辨識(shí)參數(shù)矩陣：c = Columns 1 through 13 0 0 0 0 0 0 0 Columns 14 through 26
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