系統(tǒng)辨識

內(nèi)容概要

　　系統(tǒng)辨識是研究確定系統(tǒng)數(shù)學模型的一種理論和方法，它和狀態(tài)估計、控制理論構(gòu)成現(xiàn)代控制論三個互相滲透的領(lǐng)域。本書系統(tǒng)地介紹系統(tǒng)辨識和參數(shù)估計的基本原理、方法和應用。全書共分為14章，內(nèi)容包括：緒論、傳遞函數(shù)的辨識、辨識的輸入信號、相關(guān)辨識法、辨識的最小二乘法、極大似然法及其他辨識算法、系統(tǒng)階次的辨識、閉環(huán)系統(tǒng)辨識、時間序列的建模分析、多變量系統(tǒng)辨識、非線性系統(tǒng)辨識、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識、小樣本系統(tǒng)辨識以及系統(tǒng)辨識的應用。書中包含很多工程應用實例、Matlab實例、例題和習題?！　”緯勺鳛樽詣踊?、機械、儀器儀表、認知科學、生物信息學等專業(yè)系統(tǒng)辨識、建模和參數(shù)估計課程的研究生教材，也可以供相關(guān)專業(yè)的高年級本科生、教師和科技工作者參考。

書籍目錄

前言第1章緒論　1.1  辨識的基本概念　1.2  系統(tǒng)辨識的研究目的　1.3  數(shù)學模型的分類　1.4  幾種常見的數(shù)學模型的數(shù)學表示　1.5  辨識的步驟　思考題與習題第2章  傳遞函數(shù)的辨識　2.1  傳遞函數(shù)辨識的時域法　2.2  傳遞函數(shù)辨識的頻域法　思考題與習題第3章  辨識的輸入信號　3.1  白噪聲及其產(chǎn)生方法　3.2　偽隨機序列　3.3  連續(xù)型偽隨機信號　思考題與習題第4章  相關(guān)辨識法  4.1  連續(xù)時域相關(guān)分析法  4.2  利用M序列作輸入信號的相關(guān)分析法  4.3  用脈沖響應求傳遞函數(shù)  思考題與習題第5章  辨識的最小二乘法  5.1  最小二乘估計  5.2  最小二乘估計的統(tǒng)計性質(zhì)  5.3  最小二乘遞推算法  5.4  數(shù)據(jù)遞推的飽和及解決辦法  5.5　廣義最小二乘法  5.6  增廣最小二乘法  5.7　輔助變量法  5.8  相關(guān)最小二乘法  5.9  多階段最小二乘法  5.10  最小二乘類辨識算法的比較  思考題與習題第6章　極大似然法及其他辨識算法　6.1　極大似然法　6.2　預報誤差法　6.3　隨機逼近法　6.4　遞推辨識算法的一般形式　6.5　測量數(shù)據(jù)含有異常值時的魯棒辨識　6.6　遞推參數(shù)估計算法的收斂性描述　6.7　辨識算法的比較　思考題與習題第7章　系統(tǒng)階次的辨識　7.1　根據(jù)Hankel矩陣判定模型的階次　7.2　根據(jù)殘差特性判定模型的階次　7.3　確定階的AIC準則　7.4　階次增加時的參數(shù)遞推估計算法　思考題與習題第8章　閉環(huán)系統(tǒng)辨識　8.1　閉環(huán)系統(tǒng)的可辨識性條件　8.2　閉環(huán)系統(tǒng)的間接辨識法與可辨識性條件　8.3　閉環(huán)系統(tǒng)的直接辨識法　8.4　閉環(huán)系統(tǒng)切換調(diào)節(jié)器辨識　思考題與習題第9章　時間序列的建模分析　9.1　時間序列模型的動態(tài)特性　9.2　時間序列建?！?.3　非平穩(wěn)時序的處理方法　9.4　預報　思考題與習題第10章　多變量系統(tǒng)辨識　10.1　多變量系統(tǒng)脈沖響應矩陣的辨識　10.2　多變量系統(tǒng)規(guī)范型及其轉(zhuǎn)換　10.3　多變量系統(tǒng)子模型的辨識　10.4　多變量系統(tǒng)子子模型辨識　10.5　狀態(tài)空間子空間方法估計狀態(tài)空間模型　思考題與習題第11章　非線性系統(tǒng)辨識　11.1　非線性系統(tǒng)的表示　11.2　非線性穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的參數(shù)估計　11.3　非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識　11.4　Volterra級數(shù)的辨識　……第12章　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辯識第13章　小樣本系統(tǒng)辯識第14章　系統(tǒng)辯識的應用附錄A　系統(tǒng)辯識實驗說明附錄B　Matlab 系統(tǒng)辯識工具箱簡介參考文獻

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