该matlab程序为基于pid参数自整定与自适应调节所写，内容包括了辨识数据的产生，基于PSO算法模型结构的选择以及模型参数的辨识，曲线较为理想

基于脉冲响应辨识的matlab程序，对过程施加M序列的扰动，辨识起过程脉冲响应函数

著者：魏巍；
出版社：国防工业出版社；
页数：462页；
出版年：2004年；
书评：本书基于MATLAB6.5正式版，为读者提供了使用MATLAB的实践性指导。
本书主要介绍了MATLAB中与控制工程相关的6个基础工具箱：系统辨识工具箱、控制系统工具箱、鲁棒控制工具箱、模型预测控制工具箱、模糊逻辑工具箱和非线性控制设计模块，同时提供了MATLAB中的一些基础知识。
在讲解6个工具箱的过程中，本书还讲解了一些工程应用方面的背景知识，并对每个函数的功能、语法和参数做了详细的说明，对许多重要的函数都给出了具体的示例程序。
本书可以作为高等院校控制工程专业本科生、研究生教材使用，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

系统辨识相关分析法脉冲响应模型参数-systemidentify.m摘要：这是一个应用举例，A=【1-1.5  0.7】，B=【10.5】，nk=1  ，e为噪声项，分为三种情况，在这三种情况下，采用伪随机信号作为输入，应用相关分析法辨识系统的脉冲响应函数，并辨识出系统的模型参数。
关键词：系统辨识，相关分析法，脉冲响应函数，最小二乘

控制器设计往往需要精确的电机参数值来辅助设计，如无速度传感器控制、矢量控制最优PI值设计、电压源逆变器非线性因素在线辨识/补偿等。
但是随着温度、负载和磁饱和程度的变化，永磁同步电机的定子电感、绕组电阻和转子永磁磁链幅值等参数值大小都会随之而变化(偏离常温下设计值)。
其中，温度对永磁电机参数的影响(尤其是定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值)是最明显也是最常见的。
对于定子绕组来说，温度的上升会导致绕组电阻值变大，而对于转子永磁来说，温度的上升会导致转子永磁磁链幅值下降。
当电机实际参数值相对于常温下的设计参数值发生比较大变化时，会对所设计的控制系统性能造成很大影响，甚至会让其无法工作。
因此，现在主流的研究趋势是通过系统辨识理论，利用量测的电机终端信号如定子绕组电流、电压和转速来估算定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值的大小，进而在线调整控制器参数和间接估算定子绕组和转子永磁的温度。
本文对该类技术进行了深入和全面的研究，提出该技术的核心是要解决“两个问题”,并在这“两个问题”的基础上提出“三个解决方案”，最终在一套基于矢量控制的表面式永磁同步电机试验平台上进行了验证。

基于MRAS的无速度矢量控制系统仿真-MRAS_SVPWM_MT_FOC.mdl      最近调通的几个基于MRAS无速度矢量控制模型，给大家分享分享，一起提高，欢迎回帖！我在调试过程中发现一下几点很重要：1）系统的采样率最好小点（设为5*e-6)，如果过大，则不管MRAS中的PI怎么调试也很难成功！2）在调节MRAS之前，先把原来有速度反馈模型中的几个PI调节好很关键，如果有速度矢量控制的PI没有调节好，直接调试MRAS则很难成功。
下图是第二个模型的实测转速和辨识转速的仿真波形，从图看，在加速、减速和负载变化过程中估算转速都还可以。
希望对大家有用，如果发现有什么问题，希望大家积极回帖讨论。
n4.jpg

系统辨识实验实验报告源代码详细的实验报告

探讨了一种静态电压多指标综合评判方法。
该方法基于电压有功灵敏度、无功裕度、节点电压变化三个电压指标，以客观赋值与主观赋值组合方法对上述三个指标分别赋予不同权重求得综合指标以辨识系统各节点薄弱程度。
最后以IEEE39节点系统为仿真对象进行分析，以单一指标与综合指标分别辨识系统薄弱母线，验证该综合评判方法的有效性与科学性。

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

该文档是由自己本人总结出来的，用于建立机器人最小惯性参数，涉及工业机器人、串联机器人、手术机器人、外骨骼等应用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。