基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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賈立 著

圖書標籤:

• 模型辨識
• 塊結構
• 信號處理
• 組閤式信號源
• 係統辨識
• 自適應濾波
• 參數估計
• 控製理論
• 優化算法
• 時域分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030503770

版次：1

商品編碼：12003853

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：171

字數：226000

正文語種：中文

內容簡介

　　復雜工業過程具有多變量、變量間非綫性和強耦閤等特點，且受多種不確定因素乾擾導緻難以建模，針對這一問題，《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》從塊結構模型中間變量不可測量的角度齣發，分析塊結構模型各串聯模塊在不同激勵信號作用下的特性，係統地提齣復雜工業過程塊結構非綫性動態模型描述和辨識的新方法，主要包括采用神經模糊技術的串聯模塊建模方法、全新智能分離算法和模塊參數辨識算法、利用補償技術的塊結構非綫性動態係統過程噪聲建模方法等，並利用隨機過程理論分析和比較所提方法的性能。

內頁插圖

目錄

目錄
《智能科學技術著作叢書》序
前言
第一部分 塊結構模型
第1章 塊結構模型概述 3
1.1 引言 3
1.2 靜態非綫性環節與動態綫性環節的同步辨識法 4
1.2.1 過參數化法 4
1.2.2 子空間法 6
1.2.3 調製函數法 6
1.2.4 直接辨識法 7
1.3 靜態非綫性環節與動態綫性環節的分步辨識法 8
1.3.1 迭代法 8
1.3.2 分離最小二乘法 9
1.3.3 多信號源法 10
1.3.4 盲辨識法 11
1.3.5 頻域法 12
1.3.6 隨機法 12
1.4 基於Hammerstein模型的控製係統設計 13
1.5 塊結構模型研究中存在的關鍵問題 15
1.6 全書概況 16
參考文獻 18
第二部分 基於二進製-隨機復閤信號源的塊結構模型辨識方法
第2章 基於二進製-隨機復閤信號源的Hammerstein模型辨識方法 27
2.1 基於泰勒級數展開法的Hammerstein模型辨識 27
2.1.1 基於神經模糊的Hammerstein模型 27
2.1.2 基於神經模糊Hammerstein模型的辨識 30
2.1.3 實驗結果 32
2.1.4 小結 41
2.2 基於Lyapunov方法的Hammerstein模型辨識 43
2.2.1 神經模糊Hammerstein模型 43
2.2.2 神經模糊Hammerstein模型辨識 44
2.2.3 實驗結果 47
2.2.4 小結 54
參考文獻 54
第3章 基於二進製-隨機復閤信號源的Hammerstein-Wiener模型辨識方法 56
3.1 基於二進製-隨機復閤信號源的Hammerstein-Wiener 模型 56
3.1.1 神經模糊Hammerstein-Wiener模型 57
3.1.2 神經模糊 Hammerstein-Wiener 模型各串聯環節的分離 58
3.1.3 基於神經模糊Hammerstein-Wiener模型的控製係統 64
3.1.4 實驗結果 64
3.1.5 小結 67
3.2 基於兩階段復閤信號的Hammerstein-Wiener模型 68
3.2.1 基於兩階段復閤信號的神經模糊Hammerstein-Wiener模型 68
3.2.2 實驗結果 71
3.2.3 小結 73
參考文獻 74
第4章 含過程噪聲的塊結構模型二進製-隨機復閤信號源辨識方法 76
4.1 基於輔助模型遞推最小二乘法的Hammerstein模型 76
4.1.1 一類含過程噪聲的Hammerstein模型 76
4.1.2 基於輔助模型遞推最小二乘法的Hammerstein模型多信號源辨識方法 77
4.1.3 實驗結果 79
4.1.4 小結 82
4.2 基於偏差補償遞推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型 82
4.2.1 一類含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型 83
4.2.2 基於偏差補償遞推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型多信號源辨識方法 84
4.2.3 實驗結果 87
4.2.4 小結 90
4.3 基於輔助模型多新息隨機梯度法的Hammerstein模型 92
4.3.1 基於輔助模型多新息隨機梯度法的Hammerstein模型多信號源辨識方法 92
4.3.2 實驗結果 95
4.3.3 小結 98
參考文獻 98
第三部分 基於可分離信號源的塊結構模型辨識方法
第5章 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識方法 101
5.1 多輸入多輸齣Hammerstein模型 101
5.2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 102
5.2.1 基於神經模糊的多輸入多輸齣Hammerstein模型 102
5.2.2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 103
5.2.3 實驗結果 109
5.2.4 小結 117
參考文獻 117
第6章 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型可分離信號源辨識方法 119
6.1 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 119
6.1.1 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型 119
6.1.2 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 120
6.1.3 實驗結果 124
6.1.4 小結 135
6.2 基於可分離信號的Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識 136
6.2.1 Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統 136
6.2.2 神經模糊Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識 137
6.2.3 實驗結果 143
6.2.4 小結 146
參考文獻 148
第7章 含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識方法 149
7.1 基於可分離信號的Hammerstein-Wiener模型辨識方法 149
7.1.1 神經模糊FIR Hammerstein-Wiener模型 149
7.1.2 神經模糊Hammerstein-Wiener模型辨識方法 150
7.1.3 基於Hammerstein-Wiener模型的控製係統設計 154
7.1.4 實驗結果 154
7.1.5 結論 159
7.2 基於遞推廣義增廣最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識 159
7.2.1 噪聲乾擾下的FIR Hammerstein-Wiener模型 159
7.2.2 基於遞推廣義增廣最小二乘法的Hammerstein-Wiener辨識 160
7.2.3 實驗結果 166
7.2.4 小結 170
參考文獻 171

前言/序言

　　長期以來，我國産業結構不閤理，往往設備已經實現瞭國産化，而控製係統和優化策略仍然采用國外技術，造成工業行業“重設備、輕優化控製”的現象，普遍存在“有殼無腦”的局麵。隨著行業技術的發展，先進優化控製技術的重要性正逐步體現齣來，已成為我國進一步實現節能增效和推進工業可持續發展的突破口。化工、煉油、冶金、輕工、建材和製藥等過程工業是我國國民經濟的重要支柱産業，要想在全球化的大趨勢下始終保持強大的競爭力，必須加強先進優化和控製技術的研發與技術儲備。
　　過程工業是通過物理變化和化學變化進行的生産過程，在新物質生成的同時伴隨有能量的吸收與釋放，是一個復雜的大工業係統，各生産裝置之間存在著復雜的耦閤和製約關係。各生産過程隻有從實時性和整體性上全局協調，纔能保證整個生産裝置平穩、高效、安全的運行，這對工業過程的優化和控製提齣瞭更高的要求。模型是現代工業過程先進優化和控製技術的基礎。在工業過程生産裝置中，由於原料特性變化較為頻繁，參與過程實時控製的模型不僅要簡單、準確，而且要具有較好的外推性和自適應性，能夠正確反映過程的機理特性。這涉及過程對象的非綫性、時變性、不確定性、強耦閤和大時滯等內在復雜的機理問題，客觀環境和人為因素。隨著過程工業的大型化、綜閤化和復雜化，上述因素使得建模的難度越來越大。工業過程的建模應當從優化與控製的實際需求齣發，突破傳統的建模方法和辨識算法結構，以較為寬廣的視野綜閤運用人工智能、現代統計理論、控製理論和優化技術等來有效地實現。
　　目前，在非綫性動態建模方麵，一類新穎的塊結構非綫性動態模型是其中的一個研究熱點，它同時結閤瞭動態綫性模型和靜態（無記憶）非綫性函數模型，具有較易辨識、計算量少、能較好地反映過程特徵的特點，適閤作為過程控製模型使用。按其具體連接形式，可分為Hammerstein模型、Wiener模型、Hammerstein-Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型。Hammerstein-Wiener模型（簡稱為N-L-N模型）包含Hammerstein模型和Wiener模型結構，比這兩種模型中的任意一種都更接近實際工業過程中的非綫性特性。這種模型能較好地描述工業設備和過程，如精餾塔、熱交換器、連續攪拌反應釜（continuousstirredtankreactor，CSTR）、PTA生産中的漿料配置係統以及具有冪函數、死區、開關等特性的非綫性過程。更為重要的是，可以利用模型的特殊結構把非綫性控製問題簡化為綫性模型預測控製問題，解決瞭傳統非綫性控製方法計算量大、收斂性和穩定性不能得到保證等諸多問題，從而可以直接利用綫性控製係統中的成熟理論，便於現場操作人員理解。因此，塊結構模型是工業過程中最有效的模型之一，也是研究的熱點。

《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》 圖書簡介 本書深入探討瞭在復雜係統建模與辨識領域中，一種新型且高效的方法——基於組閤式信號源的塊結構模型辨識。隨著現代工程技術和科學研究對係統理解與控製要求的日益提高，傳統的單輸入單輸齣（SISO）或簡單多輸入多輸齣（MIMO）模型辨識方法在麵對大型、非綫性、時變以及存在多重激勵源的復雜係統時，顯得力不從心。本書旨在彌補這一技術鴻溝，通過引入“組閤式信號源”的概念，並將其與“塊結構模型”的辨識策略相結閤，為研究人員和工程師提供一套係統、完善的理論框架和實用技術。 研究背景與動機 在諸如航空航天、精密機械、生物醫學工程、通信係統、能源網絡等眾多領域，我們經常會遇到需要建模和分析的係統。這些係統往往具有高度的耦閤性、分布式特性，並且常常受到多個獨立或相互關聯的信號源的驅動。例如，在飛行器中，氣動、動力、結構振動等多個因素共同影響著飛機的整體動態；在生物係統中，基因調控網絡、信號轉導通路等都涉及復雜的相互作用和多重輸入。傳統的係統辨識方法，如ARX、ARMAX、BJ模型等，在處理這些具有內在“塊狀”或“模塊化”特徵的係統時，往往需要進行大量的參數估計，計算復雜度高，並且容易陷入局部最優，甚至無法獲得令人滿意的辨識結果。 “組閤式信號源”這一概念的提齣，源於對復雜係統中激勵源性質的深刻洞察。我們認識到，許多復雜係統的輸入並非單一，而是由多個基本信號源經過某種方式組閤而成。這些組閤可以是對信號的加權求和、時域或頻域的疊加、甚至是更復雜的非綫性映射。理解這些信號源的組閤方式，並將其有效地融入模型辨識過程中，是解決復雜係統建模難題的關鍵。 另一方麵，“塊結構模型”則是一種將復雜係統分解為若乾個相對獨立的、可解釋的子係統（或稱“塊”），並通過這些子係統之間的連接關係來描述整體係統行為的模型錶示方法。這種分解不僅降低瞭模型的復雜度，更重要的是，它能夠更好地反映係統的物理結構和功能模塊，便於分析、設計控製器以及進行故障診斷。然而，如何根據觀測到的輸入輸齣數據，辨識齣係統的塊結構以及每個塊內部的動態特性，同時又考慮輸入信號的組閤方式，一直是研究的難點。 本書核心內容概述 本書的齣版，旨在係統地解答上述挑戰。我們將從基礎理論入手，逐步深入到具體的辨識算法和應用。 第一部分：基礎理論與概念引入 復雜係統模型迴顧與局限性分析： 詳細迴顧現有主流係統辨識方法，分析其在處理多激勵源、塊結構係統時的不足之處，為後續方法的提齣奠定基礎。 組閤式信號源的定義與特性： 嚴謹定義“組閤式信號源”，探討其數學錶示、性質，以及如何從觀測數據中初步識彆和分離這些信號源。這部分將引入一些信號處理和統計學的方法，用於信號的預處理和特徵提取。 塊結構模型的概念與優勢： 闡述“塊結構模型”的內涵，包括模塊化、層次化、可解釋性等特點，並從理論上分析其在係統分析、優化和控製方麵的優越性。我們將討論不同的塊結構錶示形式，如信號流圖、狀態空間分解等。 第二部分：基於組閤式信號源的塊結構模型辨識算法 信號源分解與預處理： 針對多激勵源的輸入信號，提齣一係列信號源盲分離或半盲分離技術，旨在將混閤信號解耦為獨立的激勵源。同時，對觀測到的係統輸齣進行必要的預處理，以減少噪聲和提高辨識精度。 塊結構辨識策略： 提齣一套係統性的算法，用於從輸入輸齣數據中推斷齣係統的塊結構。這可能涉及圖論方法、聚類分析、信息論準則等，用於識彆係統內部的連接關係和模塊劃分。 塊內模型參數辨識： 在確定瞭係統的塊結構之後，本書將重點介紹如何針對每個塊（子係統）進行模型參數的辨識。由於每個塊可能擁有獨立的組閤式信號源作為輸入，因此辨識算法需要能夠有效地處理這種局部激勵源的輸入輸齣關係。我們將探討基於最小二乘法、最大似然估計、子空間辨識等方法的改進算法，以適應塊結構和組閤式信號源的特點。 整體模型構建與校驗： 將辨識齣的各個塊模型及其連接關係整閤起來，構建完整的塊結構模型。隨後，介紹如何對辨識齣的模型進行有效性校驗，包括預測精度、魯棒性分析等。 第三部分：進階理論與拓展應用 非綫性組閤式信號源與非綫性塊結構模型： 針對更復雜的係統，我們將探討如何處理非綫性的信號源組閤以及辨識非綫性塊結構模型。這可能涉及神經網絡、模糊邏輯、核方法等非綫性辨識技術。 時變係統中的辨識： 許多實際係統其模型參數會隨時間變化，本書將討論如何將組閤式信號源和塊結構模型辨識方法應用於時變係統，實現動態建模。 在綫與實時辨識： 針對需要實時監控和控製的係統，我們將研究在綫辨識算法，使其能夠不斷更新模型參數，適應係統狀態的變化。 實際應用案例分析： 通過對具體工程問題（如航空動力係統、機器人控製、生物信號分析等）的深入案例分析，展示本書所提齣的方法的實際效果和優越性。這些案例將涵蓋數據獲取、模型構建、辨識結果解釋以及實際應用中的注意事項。 本書的創新點與價值 本書的最大創新在於其理論體係的完備性和方法論的獨特性。它首次係統地將“組閤式信號源”和“塊結構模型”這兩個概念有機地結閤起來，並在此基礎上發展齣一套完整的模型辨識方法。 理論創新： 提齣瞭新的係統模型範式，為理解和分析復雜係統提供瞭新的視角。 方法創新： 發展齣一係列新穎的辨識算法，能夠更有效地處理高維、多激勵源、結構化係統，顯著提高辨識精度和效率。 應用價值： 為復雜係統的建模、分析、控製和優化提供瞭強大的工具，能夠極大地推動相關領域的科學研究和工程實踐。 目標讀者 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 高校與科研機構的研究人員： 緻力於係統辨識、控製理論、信號處理、機器學習等領域的研究者。 工程技術人員： 從事係統建模、仿真、設計、調試和優化的工程師，特彆是在航空航天、汽車、機器人、通信、生物工程、能源等行業。 研究生與高年級本科生： 學習係統辨識、自動控製、信號處理等課程的學生。 結論 《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》一書，不僅是對當前復雜係統辨識領域前沿技術的一次係統性梳理和總結，更是一次具有原創性的理論突破和方法創新。通過本書，我們希望能夠為讀者提供一套深刻理解復雜係統動態行為的全新工具，激發更多關於係統建模、分析與控製的創新研究，為解決工程領域麵臨的各種挑戰提供有力支撐。本書的齣版，必將對相關學科的發展産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我深刻體會到瞭作者在模型辨識方法創新上的深厚功底。“組閤式信號源”這一概念的引入，在我看來，是本書最亮眼的一筆。它挑戰瞭我們固有的思維模式，即信號源是外部給定的，我們隻能被動地對其進行響應。相反，這本書認為，信號源的設計和選擇本身就是模型辨識過程中至關重要的一環，而且可以通過“組閤”的方式，實現更靈活、更精細的係統激勵。這使得我們可以根據待辨識係統的特點，量身定製最適閤的信號輸入，從而提高辨識的效率和精度。例如，在辨識非綫性係統時，單一的正弦信號可能無法充分激發係統的所有非綫性行為，而通過組閤不同頻率、不同幅值的正弦信號，或者引入其他類型的信號，或許能達到更好的效果。而“塊結構模型”的提法，則為這種精細化的辨識提供瞭理論支撐。它強調將復雜的係統分解為若乾個功能相對獨立的“塊”，並對每個塊進行獨立的辨識。這種分而治之的思想，在應對大型復雜係統時，能夠極大地降低辨識難度，並且便於對模型的局部進行修改和優化。我非常期待書中能夠詳細闡述如何設計這些“組閤式信號源”，以及如何根據辨識齣的“塊”模型來構建最終的整體係統模型。希望書中能提供一些具體的工程案例，展示該方法在實際應用中的優越性。

評分☆☆☆☆☆

讀罷此書，一種豁然開朗的感覺油然而生。作者在“組閤式信號源”的設計上，展現瞭非凡的創造力。以往的信號辨識，往往局限於預設的信號類型，而這本書則將信號源的生成過程本身也納入瞭模型辨識的考量範圍，這無疑極大地拓展瞭模型的適用性。它不再是被動地接收外部信號進行辨識，而是能夠主動地“設計”和“生成”信號，以達到最佳的辨識效果。這種“主動”的思路，在麵對那些內部機製復雜、難以通過外部標準信號進行充分激勵的係統時，顯得尤為重要。而“塊結構模型”的提齣，則為理解和分析辨識齣的模型提供瞭清晰的框架。它仿佛將一個龐大的係統分解成若乾個獨立的、可管理的“模塊”，每個模塊都有其特定的功能和參數。這樣的模型結構，不僅便於我們深入理解係統的內在邏輯，更方便後續的控製設計和性能優化。想象一下，如果一個復雜的工業過程，能夠被拆解成若乾個相互關聯的“功能塊”，每個塊都可以獨立地進行辨識和調優，這無疑會大大降低工程實現的難度和成本。作者在書中對這些“塊”的定義、連接方式以及如何通過組閤式信號源來辨識這些塊的參數，都有著深入的探討。我特彆關注書中關於如何確保不同信號源組閤的有效性和辨識結果的魯棒性的論述，這直接關係到該方法的實際應用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，書名“基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法”透露齣一股嚴謹的學術氣息，讓人對內容充滿瞭期待。我之所以被吸引，是因為“組閤式信號源”這個概念，它似乎預示著一種更靈活、更具錶現力的建模思路。在信號處理和係統辨識領域，傳統的模型辨識方法往往依賴於單一或固定形式的信號源，這在處理復雜、多變或非綫性係統時可能顯得力不從心。這本書提齣的“組閤式信號源”概念，是否意味著可以像搭積木一樣，根據實際係統的特點，將不同的信號源進行靈活組閤，從而構建齣更貼近真實世界的模型？這其中的“組閤”機製是如何設計的？是基於某種優化算法，還是遵循一定的理論框架？而“塊結構模型”，又與傳統的“黑箱”或“白箱”模型有何不同？它是否強調瞭模型的內部結構化和模塊化，以便於理解、分析和控製？“辨識方法”則直接點明瞭本書的核心技術，如何有效地利用這些組閤式信號源來辨識齣係統的模型參數和結構，將是本書的關鍵所在。我非常好奇作者是如何將這些概念融會貫通，並形成一套完整、可行的模型辨識理論和算法的。這本書的目標讀者群體應該是誰？是從事信號處理、控製理論、係統工程的研究人員，還是對這些領域感興趣的高年級本科生或研究生？希望本書能提供清晰的理論闡述、詳實的算法介紹，以及富有啓發性的案例分析，幫助讀者在模型辨識的道路上邁齣更堅實的一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書如同一扇窗，讓我窺見瞭模型辨識領域更為廣闊的可能性。作者所倡導的“組閤式信號源”概念，打破瞭傳統信號源的束縛，為係統辨識注入瞭新的活力。我一直在思考，如何纔能在實際工程中，更有效地獲取和利用信息來辨識係統模型。而“組閤式信號源”的齣現，似乎提供瞭一種全新的視角。它暗示著，我們可以不再局限於使用單一的標準信號，而是可以根據待辨識係統的特性，智能地組閤多種信號源，以達到最優的信息增益。這種組閤可能涉及到頻率、幅值、相位甚至信號類型的協同設計。而“塊結構模型”則進一步強化瞭這種模塊化的思想。與傳統的整體模型辨識相比，它似乎更傾嚮於一種“自下而上”的建模方式，先辨識齣係統的基本功能單元，再將這些單元組閤成完整的係統模型。這在處理大型、復雜係統時，尤其具有優勢，因為它可以避免全局模型辨識帶來的維度災難和計算復雜度問題。我非常好奇書中是如何定義和刻畫這些“塊”的，它們是具有明確物理意義的子係統，還是更抽象的數學模型單元？書中對“辨識方法”的闡述，想必會圍繞如何利用這些組閤式信號源來逐個辨識、更新這些塊的模型，並最終將它們有機地整閤起來。我對書中提齣的算法細節和理論依據充滿瞭濃厚的興趣，希望能從中學習到一套切實可行的方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，為我打開瞭模型辨識研究的新思路。作者提齣的“組閤式信號源”概念，著實令人眼前一亮。它不再是將信號源視為一個固定的、不可改變的輸入，而是將其視為一個可以靈活配置、動態組閤的工具。這種“組閤”的方式，可能意味著將不同特性的信號源進行疊加、調製，或者按照特定的序列進行施加，從而實現對係統更全麵的探測。其核心思想在於，通過精心設計的信號源組閤，可以最大化地獲取關於係統模型的信息，並規避一些傳統信號源可能帶來的局限性。例如，在辨識低信噪比下的係統時，精心設計的信號組閤或許能有效提高信噪比，從而獲得更可靠的辨識結果。而“塊結構模型”的引入，則與“組閤式信號源”的概念形成瞭良好的呼應。它暗示著，通過這些精心設計的信號源組閤，我們可以更有效地辨識齣係統的各個“塊”的特性。這種模型結構，不僅便於我們深入理解係統的內部運作機製，而且為後續的係統分析和控製設計奠定瞭堅實的基礎。我特彆好奇書中是如何定義“塊”的，它們是基於物理結構，還是基於係統功能？以及如何根據這些“塊”的辨識結果，將其有效地“組閤”起來，形成一個完整的係統模型。書中對“辨識方法”的論述，想必會圍繞如何利用組閤式信號源來高效地完成這些“塊”的辨識和集成。