我也遇到过这个问题......即使我以控制工作为生。我的部分控制工作一直是处理系统识别人员给我的东西，所以我从来没有像我想要的那样发展这项技能。过了一段时间，我又拿起了几本书，并重新学习了在某些情况下如何去做。

我使用的方法是构建描述系统的拉格朗日方程。拉格朗日量描述了系统中的动能和势能。我发现控制系统设计：状态空间方法简介（便宜）实际上对执行系统识别有很好的参考。我建议阅读第 2 章中的所有示例和问题。

此外，您描述的热问题可以通过将模型的组件转换为电气等效物来解决。这可以在书中找到，也可以通过谷歌搜索找到。

我在控制理论方面也有类似的经历。去年，我试图解决同样的问题，但我只是取得了一些成功。我学到了一些东西：

• 这部分领域称为“系统识别”。

• 不幸的是，大多数关于该主题的工程文献都涵盖了动态系统识别，这意味着调整控制参数的任务，因为例如，你的机械臂的质量因为它拿起一个盒子而发生了变化。

• 对于许多物理参数，您可以进行一些测试，这些测试将为您提供不错的估计。例如，在机械系统中，您可以通过用几个不同的质量对梁进行称重并测量它偏转的距离来测量梁的刚度。对于热质量的具体示例，我认为您最好的选择可能是通过材料特性和体积进行估计，除非您有热量计。

• 为了估计实际存在于计算机之外的 PID 系统的增益，我发现 Ziegler-Nichols 方法是一个好的开始：http ://www.mstarlabs.com/control/znrule.html

• 据我所知，一般程序通常涉及使用强大的执行器构建原型，然后查看系统如何对不同的输入做出反应。例如，参见这个 Matlab 教程，该教程描述了如何通过测量系统对阶跃输入的响应来估计系统的阻尼系数和自然频率（即猛拉弹簧并查看它如何摆动）：http ://www.me .cmu.edu/ctms/modeling/tutorial/systemidentification/mainframes.htm