M序列和神经网络进行系统辨识的设计【自动化毕业论文】.doc

1、英 文 摘 要II本科毕业论文（20 届）M 序列和神经网络进行系统辨识的设计所在学院 专业班级 自动化 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 英 文 摘 要III摘 要论 文 采 用 了 M 序 列 和 神 经 网 络 两 种 方 法 进 行 系 统 辨 识 的 设 计 。 对 系 统进 行 设 计 时 ， 通 常 首 先 对 系 统 建 模 ， 然 后 再 利 用 模 型 对 系 统 进 行 分 析 。 系 统建 模 一 般 有 两 种 方 法 ， 解 析 法 和 实 验 法 。 解 析 法 ， 即 根 据 系 统 变 量 之 间 的 规律 ， 写 出 各 变 量 之 间 存

2、在 的 数 学 表 达 式 。 另 一 种 建 模 的 方 法 ， 实 验 法 ， 即 根据 系 统 输 入 与 输 出 数 据 之 间 存 在 的 内 在 规 律 ， 用 适 当 的 数 学 模 型 去 逼 近 ， 这种 方 法 又 称 为 系 统 辨 识 。系 统 辨 识 有 很 多 种 方 法 ， 一 般 分 为 经 典 的 系 统 辨 识 方 法 和 现 代 的 系 统 辨识 方 法 。 我 们 选 取 经 典 方 法 中 基 于 M 序 列 的 辨 识 方 法 和 现 代 方 法 中 基 于 神经 网 络 的 辨 识 方 法 进 行 研 究 。在 自 动 控 制 原 理 课 程 中

3、已 经 讲 过 ， 如 果 在 系 统 的 输 入 端 加 进 单 位 脉 冲 信号 ， 则 在 输 出 端 可 得 到 系 统 的 脉 冲 响 应 。 由 于 单 位 脉 冲 信 号 不 容 易 产 生 ， 辨识 中 常 用 与 白 噪 声 特 性 相 近 的 M 序 列 作 为 测 试 信 号 ， 再 用 相 关 法 处 理 ， 可很 方 便 的 得 到 系 统 的 脉 冲 响 应 。 脉 冲 响 应 是 非 参 数 模 型 ， 可 从 非 参 数 模 型 得到 参 数 模 型 。 参 数 模 型 经 常 用 传 递 函 数 来 表 示 。现 在 研 究 比 较 多 的 是 基 于 神 经

4、 网 络 的 现 代 辨 识 方 法 。 通 过 找 出 一 组 系 统的 输 入 输 出 数 据 ， 对 神 经 网 络 进 行 训 练 ， 使 神 经 网 络 具 有 模 型 的 结 构 ， 即 得到 了 用 神 经 网 络 表 示 的 系 统 模 型 。进 行 系 统 辨 识 时 ， 我 们 一 般 将 经 典 的 和 现 代 的 辨 识 方 法 结 合 起 来 ， 使 系统 辨 识 具 有 更 多 的 应 用 。关键词：系 统 辨 识 ， M 序 列 ， 神 经 网 络英 文 摘 要IVAbstractThe paper used two ways which are M sequen

5、ce and neural networks for the design of system identification.When we design a system, the commonly used method is to establish a mathematical model, then use the model to analyze the system.We use analytical method and experimental method to design a system. Analytical method, according to the law

6、s between the system variables, write mathematical expressions that exist between each variable. Another modeling method, experimental method, based on the inherent law between the system input and output data, using appropriate mathematical models to approximate, this method is also known as system

7、 identification.System identification have many methods .We generally divided into the classic system identification and modern methods of system identification.We select one classical based on M-sequence and one modern based on neural network to discuss.In automatic control theory we have explained

8、 that if the unit impulse signal is added to input of a system,the impulse reponse will be obtained in output of the system.Since the unit impulse signal is not easily generated,and the character of the M sequence is similar to that of the waite noise sequence,the M sequence is often taken as measur

9、ement signal for system identification .After it is treated by use of the correlation method ,then it is convenient to accquire the impulse reponse of the system.The impulse reponse acquired by use of experiment metmods are non-parametic models,and from them the parametic modles can be obtained.The

10、parametic models used often in the system identification is the transfer function.More research is the identification method based on neural network. By identifying a set of input and output data, train the neural network .The neural network has the structure of the model, that is, the neural networ

11、k model.System identification, we will generally make classic and modern identification method combined. So the system identification has more applications.Key words: system identification, M sequence, neural network目 录V目 录摘 要 .IABSTRACT.II目录 .III第 一 章 引 言 .11.1 课题研究的背景 .11.2 建立模型的原则和方法 .11.3 本论文各部分

12、的主要内容 .2第二章 系统辨识.32.1 系统辨识的内容和步骤 .32.2 系统辨识的方法 .4第三章 M 序列进行系统辨识的设计. 53. 1 M 序列的定义 .53. 2 二电平 M 序列的自相关函数和功率谱密度 .63. 3 输入与输出的互相关函数 .83. 4 用 M 序列辨识线性系统的脉冲响应 .83. 5 利用脉冲响应求连续系统的传递函数 .93. 6 利用 M 序列作输入信号的相关分析法 .11第四章 基于神经网络的系统辨识设计.1 34.1 生 物 神 经 元 的 结 构 和 功 能 .134.1.1 神 经 元 结 构 .134.1.2 神 经 元 功 能 .144.2 神

13、经网络系统 .144.2.1 神经网络系统简介 .144.2.2 神经网络的工作过程 .154.2.3 神经网络的学习规则 .16目 录VI4.2.4 神经网络辨识的特点 .164.3 BP 神经网络 .174.3.1 BP 神经网络特点 .174.3.2 BP 神经网络介绍 .184.3.3 BP 神经网络工程应用中的若干问题 .204.4 BP 神经网络的 MATLAB 实现 .24第五章 BP 神经网络设计举例 .29结 论 .33参考文献 .34致 谢 .35第一章 引言- 1 -第 一 章 引 言1.1 课题研究的背景生活中我们见过许多模型，如各种各样的玩具模型。拿航天飞机模型来说，

14、一方面它可以用来欣赏，有很强的美观性，另一方面它为航天工作者们深入的研究设计也带来了方便，如果直接在真实系统上进行试验，可能会造成无法挽回的严重后果，可以首先按照一定的缩放比例设计一个模型，在模型上进行试验、分析，确定好了之后，再按照比例去做实物就很方便了，而且安全、经济。模型在数学上我们也会经常用到，通常称之为数学模型，一般说来，数学模型可以这样定义：对于现实中存在的某一个对象，为了让对象达到某种目的，根据对象存在的内在规律，作出一些假设，运用我们所学的数学工具，去建立一个可以描述对象内在规律的数学结构。通过对系统数学模型的研究，我们就可以揭示实际系统的内在运动规律和动态特性，而如何去建立一

15、个数学模型就是本论文所要研究的问题。1.2 建立模型的原则和方法 建立模型时，我们一般要遵循以下原则（1）简单性 在建模过程中，对一些次要因素和对模型建立无关影响的变量，我们可以忽略。一般来说，在实用的前提下，模型越简单越好。（2）清晰性 系统一般是由一个一个的子系统组成的，对应的系统模型也是由许多子模型构成的。在子模型之间除了我们所必须的信息联系外，它们之间的耦合要尽量少，结构要尽量清晰。（3）相关性 模型中只包括与研究目的有关的那些信息。比如，对于飞机空中运行方向的研究，我们只需考虑飞行的方向航向，对于飞机的飞行姿态，与我们的研究没有关系，当然没有必要去研究它了。（ 4） 可 辨 识 性

16、模 型 结 构 必 须 具 有 可 辨 识 的 形 式 。 所 谓 可 辨 识 性 是 指第一章 引言- 2 -系 统 的 模 型 必 须 有 确 定 的 描 述 或 表 示 方 式 ， 而 在 这 种 描 述 方 式 下 与 系 统 性 质有 关 的 参 数 必 须 是 唯 一 确 定 的 解 。 若 模 型 建 立 后 ， 有 些 参 数 我 们 还 是 没 法 进行 估 计 ， 则 建立此模型就一点意义也没有了 9。当我们对一个控制系统进行分析和设计的时候，首先要建立系统的数学模型，以便进行研究。控制系统的数学模型是描述系统输入、输出变量以及内部各变量之间关系的数学表达式。系统各子系统有

17、很多不同的特性，数学模型可以使我们避开它们它们，在一般的意义下研究控制系统的普遍规律。建立控制系统的数学模型的方法有解析法和实验法两种。解析法是指当控制系统结构和参数已知时，根据系统及元件各变量之间所依据的物理规律或化学规律，分别列写出各变量间的数学表达式的方法。这种方法在自动控制原理中我们已经进行了深入的学习。实验法是人为地给系统施加某种测试信号，记录其输出相应，并用适当的数学模型去逼近，这种方法又称为系统辨识。本文就是基于系统辨识去建立数学模型。1.3 本论文各部分的主要内容第 一 章 内 容 对 数 学 模 型 以 及 模 型 建 立 的 原 则 和 方 法 作 了 简 要 的 介 绍

18、， 给出 了 系 统 辨 识 的 定 义 ， 即 利 用 实 验 法 去 建 模 。 第 二 章 介 绍 系 统 辨 识 ， 包 括 系统 辨 识 的 内 容 、 步 骤 和 方 法 。 系 统 辨 识 的 方 法 一 般 分 为 经 典 辨 识 方 法 和 现 代辨 识 方 法 ， 分 别 从 中 选 取 一 种 ， 即 经 典 方 法 中 的 相 关 分 析 法 和 基 于 神 经 网 络的 现 代 辨 识 方 法 。 第 三 章 内 容 介 绍 基 于 M 序 列 的 相 关 分 析 法 ， 即 将 M 序列 输 入 被 控 过 程 ， 测 试 输 出 数 据 ， 利 用 输 入 输 出

19、 数 据 进 行 辨 识 ， 并 选 取 了 一个 利 用 M 序 列 进 行 辨 识 的 例 子 。 第 四 章 研 究 利 用 神 经 网 络 进 行 系 统 辨 识 的方 法 ， 首 先 介 绍 了 神 经 网 络 ， 然 后 给 出 了 神 经 网 络 辨 识 的 具 体 方 法 ， 并 举 了一 个 利 用 神 经 网 络 拟 合 输 出 的 例 子 ， 从 图 像 可 以 看 出 拟 合 的 效 果 不 错 。 第 五章 举 了 一 个 利 用 神 经 网 络 实 现 预 测 辨 识 的 例 子 ， 利 用 已 知 的 前 九 个 月 的 产 品销 售 量 数 据 去 预 测 10

20、 月 的 销 售 量 。 结 论 对 系 统 辨 识 的 两 种 方 法 进 行 了 比 较 ，并 展 望 了 系 统 辨 识 的 应 用 前 景 。 最 后 给 出 了 参 考 文 献 、 致 谢 及 声 明 。第二章 系统辨识- 3 -第 二 章 系 统 辨 识2.1 系统辨识的内容和步骤系统辨识是一门应用范围非常广的学科，它的实际应用已遍及许多领域，比如在工程控制、航空航天、海洋工程、认知科学、医学、生物信息学、水文学以及社会经济领域就发挥了很大的作用。下面我们来介绍系统辨识的步骤：（1）明确辨识的目的建立模型之前，首先我们要明确为什么建模，因为它将决定我们用什么样的模型、模型的精度要求

21、还有辨识方法。（2）掌握先验知识在做系统辨识的工作之前，要利用学过的知识多掌握一些系统的已知量。如系统的非线性程度、时变与否、比例或积分特性、过渡过程时间、截止频率、工作环境条件等，因为我们首先要根据这些知识对模型进行预选，同时对辨识实验的设计也起到了一个指导性作用。（3）先验知识的利用选定和预测被辨识系统数学模型种类之后，我们要确定一个假定模型。（4）试验设计我们要首先选定测试信号，并测量输出数据（5）数据的预处理输入和输出数据中经常会含有直流成分或高低频成分，用任何辨识方法都难以消除它们对辨识精度的影响。以致于对辨识造成不利的影响。所以，对输入和输出数据我们要进行预处理，即数据的零均值化、

22、高频成分的剔除。处理的好，可以提高辨识的精度。采用差分法对零均值化进行处理，采用低通滤波器对高频成分进行处理。第二章 系统辨识- 4 -（6）模型结构的辨识首先我们假定模型有一个确定的结构，利用辨识的方法确定模型的一些参数，如差分方程中的阶次。（7）模型中参数的确定。在假定模型结构确定之后，我们要利用测量出来的数据对模型中存在的未知参数进行估计。（8）模型的检验验证所确定的模型是否能够恰当地表示被辨识的系统。如果确定的系统模型合适，则辨识到此结束。否则，就必须改变系统的验前的模型结构，并且执行第（4）步至（8）步，直到获得满意的模型为止 5。2.2 系统辨识的方法系统辨识的方法有很多种，我们一

23、般分为经典的辨识方法和现代的辨识方法。对经典的辨识方法来说，现在已经发展的比较成熟了，像脉冲响应法、频率响应法、谱分析法、相关分析法、阶跃响应法等。经典辨识方法中利用 M序列作输入信号的相关分析法是一种基本方法。在 应 用 系 统 辨 识 的 其 他 领 域 里 ， 随 着 研 究 的 深 入 ， 许 多 人 提 出 了 各 种 各样 的 新 方 法 。 像 基 于 神 经 网 络 、 遗 传 算 法 、 模 糊 逻 辑 、 小 波 控 制 等 的 系 统 辨识 方 法 。 现 在 研 究 比 较 多 的 是 神 经 网 络 在 系 统 辨 识 中 的 应 用 。本 文 选 择 一 种 经 典

24、 的 辨 识 方 法 和 一 种 现 代 的 辨 识 方 法 进 行 介 绍 ， 即 基 于M 序 列 的 相 关 分 析 法 和 基 于 神 经 网 络 辨 识 系 统 的 方 法 。第三章 序列进行系统辨识的设计- 5 -第 三 章 M序 列 进 行 系 统 辨 识 的 设 计3.1 M 序列的定义M 序 列 是 一 种 离 散 二 位 式 随 机 序 列 ， 所 说 的 “二 位 式 ”是 指 每 个 随 机变 量 都 只 有 两 种 状 态 ， 这 种 二 位 式 随 机 序 列 是 按 照 确 定 的 方 式 产 生 的 。 它 与白 噪 声 有 着 相 似 的 概 率 特 性 ，

25、也 是 周 期 性 的 ， 所 以 M 序 列 也 是 一 种 二 位式 随 机 序 列 。x1 x2x3x4输出序列模 2 相加移位脉冲x0图 3-1 周期 15 的 M 序列产生图M 序列可以用多级线性移位寄存器来产生。1 位移位寄存器由门电路和双稳态触发器组成，它的两种状态用 0 和 1 来表示。当一个移位脉冲来到的时候，每位的内容都会移到下一位，输出为最后一位（即第 n 位）移出的内容。为了保证连续工作，将最后 2 级寄存器的内容经过异或运算后反馈到 1 级寄存器作为输入。例如，周期为 15 的伪随机序列可以由图 3-1 所示的 4 级移位寄存器产生，它由 4 个两状态移位寄存器构成。一个移位脉冲来到后，第一级寄存器的内容送到第二级寄存器，同理往后移动，第二级送到第三级，第三级送到第四级，而第三级和第四级寄存器的内容作模 2 相加（即异或运算）反馈到第一级寄存器。如果初始内容都是 1，第一个移位脉冲来到后，三级和四级内容异或后变为 0 并送到一级，4 级寄存器的内容就会变为 0111，一个周期的变化规律为 1111-0111-0011-0001-1000-0100-0010-1001-1100-0110-1011-0101-1010-1101-1110-1111。