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16.使辨识系统可被辨识的最低要求是辨识时间内系统的动态必须被输入信号持续激励。
17.观测数据内容不属于系统辨识的基本内容。
18.输入数据不属于系统辨识过程中的3大要素。
19.棕箱不属于按提供的实验信息分类的建模方法。
20.数学建模不属于现代控制论的三大支柱。
21.不属于传递函数辨识的时域方法的是时间图索法。
22.关于递推算法收敛性的结论错误的是递推辅助变量法收敛于非真值。
23.设A为nXn矩阵,B为nXm矩阵,C为mXn矩阵,并且A,A+BC和I+CA_1B都是非奇异矩阵,则下列等式横成立的是[A+BC]■1=A-1-A-1B[I+CA-1B]-1CA-1.
24.相关法测泄被识对象的脉冲响应时一般采用伪随机信号作为辨识用的输入测试信号。
25.对于任何信号,将其分解成若干个不同频率的正弦信号分量,这些正弦波分呈:
的功率谱与其频率对应关系为信号的功率谱。
26.产生H序列的多项式F(x)必为不可约多项式。
27.严格意义上的白噪声过程,其方差和平均功率为8。
28.相关最小二乘法是一种用两步法估计出参数模型的辨识方法。
29.通过图解和计算的方法,可以由阶跃响应求出系统的传递函数。
30.SISO系统的结构辨识可归结为确怎阶次和时滞。
31.最小二乘法是极大似然法和预报误差法的特殊情形。
32.渐消记忆的最小二乘递推算法的最小二乘递推算法和限左记忆的最小二乘递推算法的最小二乘递推算法都称为实时辨识算法。
33.频率响应模型不属于参数型。
34.将研究对象模型化,是对系统进行定量分析的前提和基础
35.系统辨识的三大要素是指:
数据,模型类,准则。
36.经典的传递函数辨识方法可以分为时域法和频域法。
37.系统的阶次对传递函数模型而言指极点个数。
38.极大似然法需要构造一个以数据和未知参数为自变量的似然函数。
39.多阶段最小二乘法的三个阶段分别是:
确定原系统脉冲响应序列,估计系统参数和估计噪声模型参数。
40.广义最小二乘法的基本思想在于对数据线进行一次白化滤波处理,然后利用基本的最小二乘法对滤波的数据进行辨识。
41.最小二乘法是1795年髙斯在预测行星和彗星运动的归到时提出并实际使用的。
42.DDS方法的实质是把时间序列看成随机系统对不相关白噪声输入的响应。
43.通过系统的动态特性,可以分析系统的稳左性和可逆性,以及对系统的模型进行识別。
44.对事物的未来状态进行估计称为预报,预报采用的方法随着问题的性质、条件和已知信息而定。
45.在化工系统控制中,大部分仍采用PID控制,提高控制水平的重要途径就是优化设汁PID参数,对于复杂回路一般采用实验方式建立过程模型。
46.通过分析系统的运动规律,运用一些已知的圮律、泄理和原理的建模方法称为机理分析法。
47.输入输出模型除了刻画系统的外在特性还会深入其内部,不是一种广泛应用的描述方式。
48.预报误差法类似于最小二乘法,它并不要求任何关于数据概率分布的统汁假设为前提条件。
49.数据饱和不是指随着时间推移,采集的数据越多,旧数据提供的信息被新数据所淹没的现彖。
50.用来衡量估计值是否国绕真值波动的性质不是有效性。
51.任何一个单输入单输岀系统都可以用差分方程表示。
52.相关法测定对象特性的显著特点是抗干扰能力较强。
53.画岀广义最小二乘法的离线迭代算法的简单汁算框图。
54.闭环系统不可辨识的原因:
闭环系统不可辨识的原因:
反馈使得一个闭环系统对不同的输入常产生差不多相同的输岀,观测的输入输出数拯所包含的信息比开环辨识少的多:
输入信号与噪声因反馈而相关:
有偏估计,非一致性估计:
在闭环条件下,用开环辨识方法系统的参数有时也是不可唯一辨识的。
55.设闭环系统前向通道模型为y(k)=—1.4y伙—1)一0.45y伙—2)+u(k一1)+0.7“伙-2)4-s(k)
反馈调节器为“伙)=W0+O.2y伙-1),试画出其闭环系统框图,并判断系统是否可辨识?
答:
系统是可以辨识的,由于为非奇异,故在“伙)=〉'
伙)+0・2y伙一1)条件下,参数是可以辨识的。
闭环系统框图如下图所示:
56.对系统模型阶次进行辨识,得到1阶-4阶的参数估计,性能指标与系统模型阶次的关系如下表所示,利用F检验法判断系统模型的阶次。
n=l
n=2
n=3
n=4
n=5
J
51.8
14.63
12.46
12.41
12.40
解:
由F检验法原理知
/(彼n+1)=——
J(/?
+l)
若f(n/+l)<
3.09
则可以接受系统阶数。
由计算得,t(l,2)=4.13,t(2,3)=0.49,t(3,4)=0.0034,t(4,5)=0所以系统的阶数为3。
57.观测数据如下:
-3
-2
-1
1
2
3
试用二次多项式(利用最小二乘法)拟合这些数据。
设二次多项式y=aQ+atx+a2x2
7
fSv
L=7
/=!
=0
/=1
=28
r=l二0
H=196
E
>
'
/
s
I
=4
=5
=31
则正规方程组为
7伉°
+0«
|+2&
?
2=4
<
0心0+2&
“+0^2=5
2&
/()+0切+196—=31
求解正规方程组得5=-丄q=—«
.=—
728「28
故所求的二次多项式为y—丄+丄"
2»
72828
习题汇总:
1.选择题(从下列各题的备选答案中选出一个或几个正确答案,并将其代号写在题干后面的括号内。
答案选错或未选全者,该题不得分。
每空2分,共12分)
1、下而哪种建模方法也称为'
黑箱问题”()。
(A)机理建模(B)实验建模
(C)机理分析和系统辨识相结合(D)系统辨识
2、频谱覆盖宽、能量均匀分布是下而哪种信号的特点()。
(A)白噪声信号(B)脉冲信号
(C)阶跃信号(D)斜坡信号
3、下而哪种辨识方法不属于系统辨识的经典方法()。
(A)阶跃响应法(B)相关分析法
(C)最小二乘法(D)频率响应法
4、下而哪些数学模型属于参数型()。
(A)微分方程(B)状态方程
(C)传递函数(D)脉冲响应模型
5、下而哪些内容属于系统辨识的基本内容()。
(A)观测数据(B)模型结构辨识(C)模型参数辨识(D)模型验证
6、下而哪个不属于系统辨识过程中的3大要素之一()。
(A)输入输出数据(B)输入数据(C)模型类(D)等价准则
二、填空题(每空2分,共14分)
1、通过和计算的方法,可以由阶跃响应求出系统的传递函数。
2、SISO系统的结构辨识可归结为确泄和。
3、最小二乘法是和的特殊情形。
4、的最小二乘递推算法和的最小二乘递推算法都称为实时辨识算法。
三、判断改错题(下列命题你认为正确的在题后括号内打“错误的打“X”
并改正;
每小题2分,共20分)
1、白噪声过程是一种均值为非零、谱密度为非零常数的平稳随机过程。
(
2、相关分析法对噪声有滤波作用。
3、白噪声和M序列是两个完全相同的概念。
4、预报误差法不需要先验统计信息。
5、增长记忆估计算法给新、老数据不相同的信度。
6、均值和方差是随机过程的数字特征。
7、等价准则是系统辨识的优化目标。
8、传递函数属于参数型。
9、机理建模这种建模方法也称为"
灰箱问题”。
10、系统辨识不需要知道系统的阶次。
四、简答题(回答要点,并简明扼要作解释,每小题6分,共18分)
1、什么是权?
叙述加权在渐消记忆的最小二乘递推算法中的作用。
2、相关分析法的主要优点是什么,苴在工程中的应用有哪些方而?
3、简述极大似然原理,叙述极大似然法和最小二乘法的关系。
五、计算题(要求写出主要计算步骤及结果。
每小题12分,共36分)
1、某系统的阶跃响应曲线如右图所
示,试写出其传递函数。
(注:
要有
详细的步骤)
2、观测数据如下:
3、被辨识系统的脉冲响应序列如下表所示:
k
4
5
6
8
9
10
g伙)
0.8
0.65
0.55
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
(1)求dctH(2,k)
(2)假设D2=2.998D3=911.9D4=56.28,贝叽系统的阶数为多少
参考答案
一、选择题:
(从下列各题的备选答案中选岀一个或几个正确答案,并将其代号写在题干后而的括号内。
1、(D)2、(A)3、(C)4、(ABC)5、(BCD)6、(B)
二、填空题:
(每空2分,共14分)
1、图解2、阶次和时滞
3、极大似然法和预报误差法
4、渐消记忆的最小二乘递推算法和限立记忆的最小二乘递推算法
三、判断题(下列命题你认为正确的在题后括号内打“J”:
错误的打“X”并改正:
每小题2分,共20分)(注:
正确的题目括号内打“得2分,打“X”得0分;
错误的题目括号内打“X”得1分,改正正确再得1分,错误的题目括号内打“得0分:
)
1、(X)非零一零2、(J)3、(X)完全相同一不完全相同4、(J)
5、(X)不相同-*相同6、(J)7、(J)8、(J)
9、(X)灰箱一白箱10、(X)不需要一需要
四、简答题:
(回答要点,并简明扼要作解释,每小题6分,共18分)
1、答:
计算中用一个数值来表示对观测数据的相对的“信任程度”,这就是权。
(2
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- 系统 基础 复习资料