1 进入System Identification主界面

打开APP栏的系统辨识工具箱，

弹出如下界面

然后点击import data，选择加载类型为时域类型

2 运行程序，加载数据

程序运行之后，从工作区直接拖拽相应的变量到Input和Output

点击Import按钮，成功加入需要辨识的一组数据，加载成功之后的数据如图：

3 参数辨识

点击Estimate，选择需要辨识的系统模型的结构，这里选择Transfer Function Models传递函数模型

在弹出的传递函数选项中，设置零点和极点个数，取消勾选Time delay中的Fixed，这样就可以自动辨识时间延迟。设置完毕之后，点击Estimate按钮，开始分析

分析过程报告为

Estimating delays as multiples of sample time ... done.
Initializing model parameters...
Initializing using 'iv' method... done.
Initialization complete.
Nonlinear least squares with automatically chosen line search method
-----------------------------------------------------------------------------------
Iteration  Cost  Step  Norm_of_optimality  First_order_expected  Improvement(num %)
-----------------------------------------------------------------------------------
0      0.288097         -      8.88e+06        245          -        -
1      0.270171  3.58e+03      1.26e+07        245       6.22        4
2       0.25489  4.85e+03      1.75e+07        264       5.66        3
3      0.227875  6.93e+03      2.51e+07        304       10.6        2
4      0.218596  8.56e+03       3.5e+07        385       4.07        2
5     0.0955602       240      4.63e+07        427       56.3        0
6     0.0953997    0.0977      4.64e+07        979      0.168       10
7     0.0953895   0.00525      4.64e+07        981     0.0107       14
8     0.0953844    0.0026      4.64e+07        981    0.00536       15
9     0.0953818   0.00129      4.64e+07        981    0.00268       16
10     0.0953805  0.000645      4.64e+07        981    0.00134       17
11     0.0953799  0.000322      4.64e+07        981    0.00067       18
12     0.0953797  8.04e-05      4.64e+07        981   0.000167       20
13     0.0953796  4.02e-05      4.64e+07        981   8.38e-05       21
14     0.0953796  2.01e-05      4.64e+07        981   4.19e-05       22
15     0.0953796  5.03e-06      4.64e+07        981   1.05e-05       24
16     0.0509421  0.000378      1.27e+06        981       46.6        1
17     0.0506209      22.6      1.36e+06   1.73e+03      0.631        8
18     0.0506104      0.66      1.36e+06   1.74e+03     0.0207       13
19     0.0506052     0.329      1.36e+06   1.74e+03     0.0103       14
20     0.0506045    0.0411      1.36e+06   1.74e+03    0.00129       17
-----------------------------------------------------------------------------------
Estimating parameter covariance... done.

此时，右侧的模型窗口出现了辨识的tf1，拖拽到MATLAB中的工作区workspace

4 查看结果

4.1 系统辨识窗口查看

双击tf1，查看辨识结果

4.2 在命令行中查看

将辨识出的结果拖拽到MATLAB工作区之后，在命令行窗口输入tf1

>> tf1tf1 =From input "u1" to output "y1":0.0002741 s + 8.738e-05exp(-8*s) * --------------------------s^2 + 0.7922 s + 8.613e-08Name: tf1
Continuous-time identified transfer function.Parameterization:Number of poles: 2   Number of zeros: 1Number of free coefficients: 4Use "tfdata", "getpvec", "getcov" for parameters and their uncertainties.Status:
Estimated using TFEST on time domain data "throttle2velocity".
Fit to estimation data: 68.84% (stability enforced)
FPE: 0.05213, MSE: 0.05056
>>

参考文章

matlab系统辨识应用例子.doc
https://max.book118.com/html/2018/1013/6033223232001222.shtm

MATLAB如何进行系统辨识（传递函数）_百度经验
https://jingyan.baidu.com/article/72ee561a72fd74e16138dfae.html

Estimating Simple Models from Real Laboratory Process Data - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 中国
https://ww2.mathworks.cn/help/ident/examples/estimating-simple-models-from-real-laboratory-process-data.html?refresh=true&requestedDomain=zh

MATLAB系统辨识工具箱学习相关推荐

matlab 系统辨识工具箱,MATLAB系统辨识工具箱的应用.ppt
MATLAB系统辨识工具箱的应用 MATLAB系统辨识工具箱的应用 1.系统的表示方法下图标出了基本的输入输出结构,其中: 输入信号: 输出信号: 假设方框中的系统为线性系统,可以得出输入输出信号的 ...
matlab系统辨识工具箱原理,matlab常用工具箱介绍
怎么使用matlab系统辨识工具箱如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径. Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)Matlab ...
matlab机器人工具箱学习笔记——ikine函数
matlab机器人工具箱学习笔记--ikine函数 ikine函数用法使用实例链接: https://blog.csdn.net/weixin_42596724/article/details/8 ...
基于matlab系统辨识工具箱,基于matlab的识别系统
怎么使用matlab系统辨识工具箱如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径. Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)MatlabM ...
MATLAB系统辨识工具箱介绍（完结）
目录一.辨识的基本理论二.MATLAB系统辨识工具箱实例介绍 2.1 实例介绍 2.1 进入系统辨识工具箱界面 2.2 加载数据 2.3 导入数据 2.3 数据画图(数据预处理) 2.4 模型估计 ...
MATLAB地图工具箱学习心得（二）设计可变参数和位置拾取的“放大镜”式投影程序
最近刚好因为一些原因整理这方面的内容,所以还是把这篇鸽了一年多的博客顺手写出来了∠( ᐛ 」∠)＿.因为是当时课程设计的一部分,程序上难免会有一些不足和bug,在这里将设计的思路分享给大家. 本篇博客 ...
【Matlab 机器人工具箱学习笔记】双旋转台5轴数控机床运动学模型02
参考: [1]何永红, 齐乐华, 赵宝林. 双转台五轴数控机床后置处理算法研究[J]. 制造技术与机床, 2006(1). [2]李永桥, 陈强, 谌永祥. 双转台五轴数控机床运动变换及求解方法的研究 ...
matlab系统辨识工具箱原理,matlab有哪些常用工具箱
如何使用matlab中的工具箱? 如果是系统自带的,你可以直接用,如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下,再设置路径. Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)MatlabMa ...
无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(3)
接<无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习(2)>中的内容. 4.驾驶情景生成及传感器模型 Generate Synthetic Detections from an Interacti ...

MATLAB系统辨识工具箱学习

文章目录