ssest函数是MATLAB中用于系统辨识的函数，它使用的是子空间辨识算法。该算法基于状态空间模型，通过最小二乘法将输入和输出数据拟合到状态空间模型中。
子空间辨识算法（Subspace Identification）是一种基于信号子空间或状态子空间的系统辨识方法。它将输入输出数据转化为脉冲响应序列矩阵，并利用奇异值分解（SVD）等数学工具进行求解。子空间辨识算法可以用来估计线性时不变系统的状态空间模型参数，包括系统的状态矩阵、观测矩阵和输入矩阵。
然而，当使用ssest函数进行系统辨识时，可能出现辨识效果差的情况。这可能由以下原因导致：
数据质量：输入输出数据的质量对辨识结果有重要影响。噪声、采样频率过低或数据长度不足等问题都可能导致辨识结果不准确。
模型假设：ssest函数默认使用线性时不变（LTI）的状态空间模型，如果实际系统存在非线性或时变性，那么辨识结果可能不准确。
辨识算法参数：ssest函数有一些可调参数，如辨识模型的阶数、正则化系数等。选择不合适的参数可能导致辨识效果差。
数据采样：输入输出数据的采样频率以及采样时刻的选择也会影响辨识结果。若选择不当，可能无法捕捉到系统动态的细节。
在使用ssest函数进行系统辨识时，建议注意以上因素，并进行适当的调试和优化。可以尝试改进数据质量、调整辨识算法参数、尝试其他辨识方法或者考虑系统的非线性和时变性等因素，以提高辨识效果。