系统辨识及自适应控制课件第四讲

系统辨识及自适应控制是控制理论中的重要领域，它涉及到如何从系统的行为中识别出其内部模型，并根据系统的不确定性动态调整控制器参数。在第四讲的内容中，主要讲解了随机信号的描述与分析，这是系统辨识和自适应控制中不可或缺的基础知识。 我们深入理解随机过程的基本概念。随机过程是一种数学工具，用于描述不可重复且随机变化的现象。例如，当考虑空气阻力和风的影响时，自由落体的运动轨迹就不再是确定性的，而是呈现出随机性。随机过程包含了所有可能的样本函数集合，每个样本函数代表一次独立的实验结果。在时间域上，随机过程可以被看作是不同时刻的随机变量集合，而在集合方向上，它是所有可能样本函数的集合。 接着，课程介绍了随机过程的概率密度函数。对于一个特定的时刻，随机过程退化为随机变量，此时的概率密度函数描述了该变量在某一值附近的概率分布。二维概率密度函数则进一步考虑了两个或多个时刻的联合概率分布，但随着维度增加，多维概率密度函数的计算和理解变得复杂，实际应用中往往并不常见。 随机过程的数字特征是系统辨识的关键，它们反映了随机过程的统计特性。包括均值（数学期望）、方差和均方值等，这些都是随时间变化的函数。此外，自相关函数和协方差函数则用于描述随机过程在不同时间点之间的关系，它们提供了关于随机过程在时间域上的关联性的信息。 自相关函数表示的是随机过程在相同或不同时间点的均值差的平方的期望值，它反映了随机过程自身的统计相关性。而协方差函数则是衡量两个随机变量之间线性关系的强度，对于随机过程，它描述了不同时间点的随机变量之间的相互依赖性。 这些基本概念和分析方法在系统辨识中至关重要，因为真实世界的系统通常受到各种不确定性和随机干扰，通过分析这些随机信号，我们可以构建更准确的系统模型，进而设计出能够自我调整以应对不确定性变化的自适应控制系统。在后续的课程中，可能会进一步探讨如何利用这些理论来识别系统的动态模型，并实现控制器参数的在线更新，以达到最佳控制效果。