系统辨识的文献综述

系统辨识是控制理论中用于建立系统数学模型的重要方法。以下是对系统辨识文献的综述，按照时间顺序和内容的逻辑性组织：

系统辨识的基本原理

数据：系统辨识的基础，通常是可观测到的输入或输出数据。

模型类：考虑的模型结构范围。

等价准则：衡量模型接近实际系统的标准，通常表示为误差泛函。

经典方法

最小二乘法：通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来确定模型参数。

现代方法

基于神经网络的系统辨识：利用神经网络的强大逼近能力，将非线性映射问题转化为优化问题。

基于遗传算法的系统辨识：利用遗传算法的强鲁棒性和全局搜索能力，避免陷入局部解。

基于模糊逻辑的系统辨识：使用模糊逻辑处理不确定性和模糊概念，适用于复杂系统的建模。

基于小波网络的系统辨识：小波网络能够有效处理信号的非线性和时变性。

发展趋势