係統辨識

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李鵬波 等 著



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發表於2024-12-23

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圖書介紹

齣版社: 中國水利水電齣版社
ISBN:9787508481616
版次:1
商品編碼:10421871
包裝:平裝
叢書名: 普通高等教育“十二五”精品規劃研究生係列教材
開本:16開
齣版時間:2010-12-01
用紙:膠版紙
頁數:249
正文語種:中文


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圖書描述

內容簡介

係統辨識是研究確定係統數學模型的一種理論和方法,它和狀態估計、控製理論構成現代控製論三個互相滲透的領域。《係統辨識》係統地介紹係統辨識和參數估計的基本原理、方法和應用。全書共分為14章,內容包括:緒論、傳遞函數的辨識、辨識的輸入信號、相關辨識法、辨識的最小二乘法、極大似然法及其他辨識算法、係統階次的辨識、閉環係統辨識、時間序列的建模分析、多變量係統辨識、非綫性係統辨識、基於神經網絡的係統辨識、小樣本係統辨識以及係統辨識的應用。書中包含很多工程應用實例、Matlab實例、例題和習題。
《係統辨識》可作為自動化、機械、儀器儀錶、認知科學、生物信息學等專業係統辨識、建模和參數估計課程的研究生教材,也可以供相關專業的高年級本科生、教師和科技工作者參考。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 辨識的基本概念
1.2 係統辨識的研究目的
1.3 數學模型的分類
1.4 幾種常見的數學模型的數學錶示
1.5 辨識的步驟
思考題與習題

第2章 傳遞函數的辨識
2.1 傳遞函數辨識的時域法
2.2 傳遞函數辨識的頻域法
思考題與習題

第3章 辨識的輸入信號
3.1 白噪聲及其産生方法
3.2 僞隨機序列
3.3 連續型僞隨機信號
思考題與習題

第4章 相關辨識法
4.1 連續時域相關分析法
4.2 利用M序列作輸入信號的相關分析法
4.3 用脈衝響應求傳遞函數
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 最小二乘估計的統計性質
5.3 最小二乘遞推算法
5.4 數據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 測量數據含有異常值時的魯棒辨識
6.6 遞推參數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 係統階次的辨識
7.1 根據Hankel矩陣判定模型的階次
7.2 根據殘差特性判定模型的階次
7.3 確定階的AIC準則
7.4 階次增加時的參數遞推估計算法
思考題與習題

第8章 閉環係統辨識
8.1 閉環係統的可辨識性條件
8.2 閉環係統的間接辨識法與可辨識性條件
8.3 閉環係統的直接辨識法
8.4 閉環係統切換調節器辨識
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特性
9.2 時間序列建模
9.3 非平穩時序的處理方法
9.4 預報
思考題與習題

第10章 多變量係統辨識
10.1 多變量係統脈衝響應矩陣的辨識
10.2 多變量係統規範型及其轉換
10.3 多變量係統子模型的辨識
10.4 多變量係統子子模型辨識
10.5 狀態空間子空間方法估計狀態空間模型
思考題與習題

第11章 非綫性係統辨識
11.1 非綫性係統的錶示
11.2 非綫性穩態係統的參數估計
11-3非綫性動態係統辨識
11.4 Volterra級數的辨識
11.5 Hammerstein模型的辨識
思考題與習題

第12章 基於神經網絡的係統辨識
12.1 人工神經網絡基礎
12.2 基於神經網絡的綫性係統辨識
12.3 基於神經網絡非綫性係統辨識
思考題與習題

第13章 小樣本係統辨識
13.1 LKL估計法
13.2 SSML估計法
13.3 小樣本係統的階次估計
思考題與習題

第14章 係統辨識的應用
14.1 辨識在自適應控製中的應用
14.2 辨識在軋鋼機械係統中的應用
14.3 辨識在機床切削自適應控製係統的應用
14.4 辨識在化工係統中的應用
14.5 辨識在飛行器氣動力參數辨識中的應用
14.6 建模分析方法在社會經濟係統中的應用
14.7 辨識在生物醫學工程中的應用
附錄A係統辨識實驗說明
實驗A 1 利用相關分析法辨識脈衝響應函數
實驗A 2 機床切削加工顫振模型的辨識
實驗A 3 離散模型的參數與階次的辨識
實驗A 4 加熱設備動態特性的辨識
實驗A 5 PWM驅動的電動機模型辨識
附錄B Matlab係統辨識工具箱簡介
參考文獻

前言/序言


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