系統(tǒng)辨識方法及應(yīng)用

前言

空間技術(shù)及裝備的發(fā)展，促進(jìn)了信息化戰(zhàn)爭形態(tài)的形成，豐富了信息化戰(zhàn)爭的內(nèi)容，給未來戰(zhàn)爭形式、作戰(zhàn)力量建設(shè)、指揮控制等帶來了深刻的影響。軍事航天技術(shù)發(fā)展、空間力量建設(shè)、空間力量應(yīng)用是軍事航天學(xué)學(xué)科的主要研究內(nèi)容。因此，軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)成為我軍軍事斗爭準(zhǔn)備的重要任務(wù)。裝備指揮技術(shù)學(xué)院軍事航天學(xué)學(xué)科是軍隊(duì)“2110工程”重點(diǎn)建設(shè)學(xué)科，其作戰(zhàn)指揮學(xué)學(xué)科是國家重點(diǎn)（培育）學(xué)科。為了總結(jié)梳理軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)成果，提升學(xué)科建設(shè)水平和軍事航天人才培養(yǎng)質(zhì)量，在學(xué)院“2110工程”教材（著作）編審委員會統(tǒng)一組織指導(dǎo)下，軍事航天學(xué)學(xué)科領(lǐng)域的專家學(xué)者編著了一套適應(yīng)軍事航天指揮技術(shù)人才培養(yǎng)需求，對我軍空間力量建設(shè)具有引領(lǐng)作用的系列叢書，將分別以學(xué)術(shù)專著和專業(yè)教材的形式陸續(xù)出版。編輯這套叢書是軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)的重要內(nèi)容，是軍事航天人才培養(yǎng)的重要基礎(chǔ)，也是體現(xiàn)軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)水平的重要標(biāo)志。旨在通過系統(tǒng)、全面的梳理，總結(jié)軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)和軍事航天人才培養(yǎng)理論研究與實(shí)踐探索的重要成果和寶貴經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)軍事航天學(xué)學(xué)科發(fā)展；圍繞我軍空間力量建設(shè)和軍事斗爭準(zhǔn)備需要，以空間力量建設(shè)、空間力量應(yīng)用、航天指揮控制為主要內(nèi)容，培養(yǎng)高素質(zhì)軍事航天指揮技術(shù)人才，推動軍事航天發(fā)展。本套叢書的編著出版對于系統(tǒng)深入總結(jié)軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)和軍事航天人才培養(yǎng)的重要成果，推進(jìn)軍事航天學(xué)學(xué)科建設(shè)，提高軍事航天人才的培養(yǎng)質(zhì)量，加快軍隊(duì)信息化建設(shè)和軍事斗爭準(zhǔn)備具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

內(nèi)容概要

本書較系統(tǒng)地介紹了系統(tǒng)辨識方法的基本理論和方法，重點(diǎn)論述了輸入設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、經(jīng)典的非參數(shù)和參數(shù)辨識方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和模糊集合模型辨識方法、魯棒控制模型辨識方法，給出了系統(tǒng)辨識方法在飛行器試驗(yàn)中的應(yīng)用實(shí)例，并提供了一些仿真實(shí)例的MATLAB代碼。本書內(nèi)容簡明扼要，理論緊密結(jié)合實(shí)際，較系統(tǒng)地闡述了系統(tǒng)辨識的主要步驟和內(nèi)容，具有很好的實(shí)用性。本書可供從事系統(tǒng)建模的研究人員，工程師，研究生和相關(guān)專業(yè)的技術(shù)人員閱讀參考。

書籍目錄

第1章 緒論 　1.1 系統(tǒng)與模型 　1.2 系統(tǒng)辨識的基本思想 　1.3 系統(tǒng)辨識的內(nèi)容和步驟 　1.4 系統(tǒng)辨識的基本原則 　1.5 系統(tǒng)辨識的應(yīng)用 　1.6 系統(tǒng)辨識軟件包 　1.7 本書內(nèi)容安排 　習(xí)題 第2章 輸入設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理 　2.1 隨機(jī)信號 　2.2 常用輸入信號 　2.3 輸入信號與開環(huán)可辨識性 　2.4 輸入信號的選擇 　2.5 采樣率的選擇 　2.6 測量數(shù)據(jù)預(yù)處理 　2.7 數(shù)據(jù)相容性檢驗(yàn) 　習(xí)題 第3章 系統(tǒng)模型與模型辨識 　3.1 輸入輸出模型 　3.2 狀態(tài)空間模型 　3.3 隨機(jī)模型 　3.4 數(shù)學(xué)模型之間的等價(jià)變換 　3.5 模型結(jié)構(gòu)的可辨識性 　3.6 模型階次的辨識 　3.7 模型仿真與預(yù)測 　3.8 辨識精度 　3.9 模型檢驗(yàn) 　習(xí)題 第4章 非參數(shù)模型辨識方法 　4.1 相關(guān)分析法 　4.2 譜分析法 　4.3 非參數(shù)模型轉(zhuǎn)化為參數(shù)模型 　習(xí)題 第5章 參數(shù)辨識最優(yōu)化方法 　5.1 參數(shù)估計(jì)的梯度校正法 　5.2 遺傳算法 　5.3 粒子群優(yōu)化算法 　習(xí)題 第6章 最小二乘法 　6.1 最小二乘法概述 　6.2 時(shí)變最小二乘法 　6.3 輔助變量法 　6.4 增廣最小二乘法 　6.5 多級最小二乘法 　6.6 單輸入單輸出系統(tǒng)一般模型辨識的遞推算法 　6.7 系統(tǒng)辨識在故障檢測中的應(yīng)用 　習(xí)題 第7章 其他參數(shù)辨識法 　7.1 極大似然法 　7.2 預(yù)報(bào)誤差法 　7.3 基于卡爾曼濾波器的多模參數(shù)辨識 　7.4 基于系統(tǒng)辨識的自適應(yīng)預(yù)報(bào) 　習(xí)題 第8章 多變量線性系統(tǒng)辨識 　8.1 狀態(tài)方程的規(guī)范形 　8.2 輸入、輸出方程 　8.3 PCF規(guī)范形的辨識 　8.4 狀態(tài)空間模型的遞歸辨識算法的一般形式 　習(xí)題 第9章 閉環(huán)系統(tǒng)的模型辨識 　9.1 系統(tǒng)反饋判別法 　9.2 閉環(huán)系統(tǒng)的辨識方法 　9.3 多輸入多輸出閉環(huán)系統(tǒng)的辨識 　9.4 閉環(huán)系統(tǒng)的階次辨識 　9.5 基于系統(tǒng)辨識的自適應(yīng)控制 　習(xí)題 第10章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的辨識 　10.1 單個(gè)神經(jīng)元結(jié)構(gòu) 　10.2 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后向傳播算法 　10.3 三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)誤差法 　10.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 　10.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆模型辨識 　10.6 神經(jīng)自校正控制 　10.7 神經(jīng)nD控制 　10.8 神經(jīng)模型參考自適應(yīng)控制 　習(xí)題 第11章 模糊系統(tǒng)的模型辨識 　11.1 模糊集合 　11.2 基于T-S模型的模糊辨識 　11.3 基于模糊劃分的模糊辨識 　11.4 基于模糊模型辨識的自適應(yīng)預(yù)測與控制 　習(xí)題 第12章 面向控制的魯棒辨識 　12.1 基于頻域數(shù)據(jù)的魯棒辨識 　12.2 基于時(shí)域數(shù)據(jù)的魯棒辨識 　12.3 基于時(shí)／頻混合數(shù)據(jù)的魯棒辨識 第13章 系統(tǒng)辨識在飛行器試驗(yàn)中的應(yīng)用 　13.1 基于參數(shù)辨識的運(yùn)載火箭動力系統(tǒng)故障診斷 　13.2 基于參數(shù)辨識的空中飛行模擬器自適應(yīng)控制 　13.3 固定翼飛行器氣動參數(shù)辨識 第14章 基于MaUab的系統(tǒng)辨識實(shí)例 附錄A X2分布值表(a=0.05) 附錄B F分布值表(a=0.05) 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：在工業(yè)控制、航空航天、天文學(xué)、海洋、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、生態(tài)學(xué)及社會經(jīng)濟(jì)學(xué)等眾多領(lǐng)域，研究的對象通常非常復(fù)雜，其內(nèi)部機(jī)理部分甚至完全不清楚，通常很難應(yīng)用已有理論直接獲得相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，只能利用觀測數(shù)據(jù)來確定研究對象的數(shù)學(xué)模型及其參數(shù)，這就是系統(tǒng)辨識所要解決的問題。系統(tǒng)辨識理論經(jīng)過幾十年的發(fā)展，研究越來越深入，應(yīng)用越來越廣泛，已在上述領(lǐng)域獲得了十分成功的應(yīng)用。任何待研究的對象都可以看成是一個(gè)系統(tǒng)。在數(shù)學(xué)上，系統(tǒng)的基本特性可以用狀態(tài)參數(shù)加以描述，狀態(tài)參數(shù)一經(jīng)確定，系統(tǒng)也就確定了。系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型是系統(tǒng)本質(zhì)特征的數(shù)學(xué)抽象，是建立系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)之間以及與外作用之間最主要的相互作用、相互制約的數(shù)學(xué)表達(dá)式。研究系統(tǒng)不同側(cè)面的特性，則反映系統(tǒng)基本特性的狀態(tài)參數(shù)也不同。模型一般不可能考慮所有因素，通常僅考慮主要因素而忽略次要因素，以便簡化模型，但是模型的精度可能有所降低。如何折中模型的精確性和復(fù)雜性是建模中需要考慮的一個(gè)關(guān)鍵問題。對于一些系統(tǒng)，可以從已知的原理、定律和定理出發(fā)，通過機(jī)理分析研究，找出系統(tǒng)內(nèi)在的運(yùn)動規(guī)律，推導(dǎo)出系統(tǒng)中各狀態(tài)參數(shù)與外作用之間的解析關(guān)系式，即數(shù)學(xué)模型，這種方式稱為系統(tǒng)的理論建模。由于這類系統(tǒng)的基本規(guī)律已知，在控制論中稱之為“白箱”問題。對于另一些系統(tǒng)，由于對系統(tǒng)的客觀規(guī)律不清楚，只能從系統(tǒng)的輸入和輸出測量數(shù)據(jù)來建立其數(shù)學(xué)模型，稱之為“黑箱”問題，通常采用辨識建模方法。還有一些系統(tǒng)，其某些部分的機(jī)理清楚，可直接用理論建模的方法加以解決，對其中機(jī)理不清楚的部分，可使用辨識建模的方法，這種方式通常稱之為“灰箱”問題。

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