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在系统工程理论中，系统具有以下特性：
（1）整体性：系统是由两个以上的具有相互区别的特性子系统组合而成的，各个子系统可协调。
（2）集合性：集合的概念是把一些具有某种属性的对象看成一个整体，集合中有两个以上的子集合，也可以理解成整体中子系统的具体化，如一台计算机由多个部件组成。
（3）层次性：从结构上看系统中的各个子系统间具有一定的联系，具有层次性和逻辑性。
（4）相关性：子系统间的关系和演变可显现出相关性。
（5）目的性：一个系统要实现的功能即为目的。
（6）适应性：系统在设计时必须考虑环境才能具有适应性[2]。
在提出和解决问题时，首先要确定研究目标，考虑研究与实际的联系与意义。在选择构建的模型结构、编写算法时都要首先考虑目的。系统辨识主要包括以下内容和步骤：
（1）首先需要获得反映系统的观测数据，在一定的条件下我们进行辨识实验以此来获得最可能符合实际研究对象所具有的特征的模型。为了使得模型更加准确并且贴近实际对象，我们所获取的数据应尽可能地具体恰当地反映研究对象的特征。
（2）为一个辨识系统找出一个恰当的模型，要得到一个符合实际的模型集，利用所得到的参数根据不同的原理可以构建不同的模型以组成模型集。确定模型时要考虑的要素并不唯一，要考虑辨识的目的、辨识方法等，根据要求与情形选择合适的模型。
（3）须验证所得到的模型，并用模型与实际情况对比作出评价。验证所得到的模型是系统辨识的重要环节，目的在于验证该模型是否是模型集中针对当前实际系统观测数据的最佳选择[3]。首先要进行知识验证，就是用对于该系统理论上的知识来推断选用的模型是否符合实际系统。接下来一般是用所观测的一组数据辨识得出一个模型后，用另一组未参与模型辨识的数据来验证模型是否恰当。若检验显示所选的模型不符合要求，那么问题或许在于采用的参与辨识的一组数据中包含的实际系统特征信息不充分或是所选择的模型类型不恰当。因此也可以采用同一组数据对比不同的模型，比较中可以找到更合适的模型。模型的验证必须在确定模型时就要有所考虑，还必须考虑实际系统中对不同实际情况的各种假设。从模型的应用目的可以看出，系统模型的最终用途对于建模的要求（建模的类型的精度以及建模的速度等）有着决定性的影响。用于最优控制的系统模型要比经典控制用的模型要求高得多[4]。
在经典控制系统的分析与设计中，通常采用传递函数来描述系统的动态特性，经典传递函数辨识方法可以分为时域法和频域法两种。在本次设计分析中，主要采用的是时域法分析，分析包括确定线性系统的阶跃响应、斜坡响应以及抛物线响应。传统的控制理论与控制工程中，考虑线性定常并且完全已知的对象时，无论采用频域方法，还是状态空间方法，对象一定是已知的。
在辨识输入信号时，获得好的辨识结果的关键在于选择合理的输入信号[5]。为了让系统是可辨识的，输入在选择时需要考虑一些因素，例如输入信号连续且幅度要合适，对系统的“近扰动”要小。
时域性能指标一般可以由输入信号的瞬态响应得出，而在更一般的情况中，我们并不能确定系统的实际输入信号，为此采用标准检测信——号脉冲信号或者阶跃信号来获得系统的脉冲响应或者阶跃响应，性能指标一般可以体现出所选用的系统对指定的输入信号的时域响应。而对于设计而言，性能指标可以反映出所设计系统的质量，所以性能指标与系统完成任务的性能有很大的联系。在现代控制设计中往往要求所提出的性能指标可以定量计算或者估计，并可以用来对系统性能进行评估，所选择的综合性能指标应该着重反映出所要求的各项重要的具体指标。
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