智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾立 著

图书标签:

• 智能科学技术
• 信号处理
• 模型辨识
• 块结构
• 组合式信号源
• 控制理论
• 系统分析
• 算法
• 工程应用
• 科技著作

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030503770

版次：1

商品编码：12155153

包装：平装

丛书名： 智能科学技术著作丛书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：171

字数：226000

正文语种：中文

内容简介

　　复杂工业过程具有多变量、变量间非线性和强耦合等特点，且受多种不确定因素干扰导致难以建模，针对这一问题，《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》从块结构模型中间变量不可测量的角度出发，分析块结构模型各串联模块在不同激励信号作用下的特性，系统地提出复杂工业过程块结构非线性动态模型描述和辨识的新方法，主要包括采用神经模糊技术的串联模块建模方法、全新智能分离算法和模块参数辨识算法、利用补偿技术的块结构非线性动态系统过程噪声建模方法等，并利用随机过程理论分析和比较所提方法的性能。
　　《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》可以作为自动控制专业研究生的教学参考书，同时对从事自动化系统研究、设计、开发和应用的广大科技工作者也具有一定的参考价值。

目录

《智能科学技术著作丛书》序
前言

第一部分 块结构模型
第1章 块结构模型概述
1．1 引言
1．2 静态非线性环节与动态线性环节的同步辨识法
1．2．1 过参数化法
1．2．2 子空间法
1．2．3 调制函数法
1．2．4 直接辨识法
1．3 静态非线性环节与动态线性环节的分步辨识法
1．3．1 迭代法
1．3．2 分离最小二乘法
1．3．3 多信号源法
1．3．4 盲辨识法
1．3．5 频域法
1．3．6 随机法
1．4 基于Hammerstein模型的控制系统设计
1．5 块结构模型研究中存在的关键问题
1．6 全书概况
参考文献

第二部分 基于二进制—随机复合信号源的块结构模型辨识方法
第2章 基于二进制—随机复合信号源的Hammerstein模型辨识方法
2．1 基于泰勒级数展开法的Hammerstein模型辨识
2．1．1 基于神经模糊的Hammerstein模型
2．1．2 基于神经模糊Hammerstein模型的辨识
2．1．3 实验结果
2．1．4 小结
2．2 基于Lyapunoy方法的Hammerstein模型辨识
2．2．1 神经模糊Hammerstein模型
2．2．2 神经模糊Hammerstein模型辨识
2．2．3 实验结果
2．2．4 小结
参考文献
第3章 基于二进制—随机复合信号源的Hammerstein-Wiener模型辨识方法
3．1 基于二进制—随机复合信号源的Hammerstein-Wiener模型
3．1．1 神经模糊Hammerstein-Wiener模型
3．1．2 神经模糊Hammerstein-Wiener模型各串联环节的分离
3．1．3 基于神经模糊Hammerstein-Wiener模型的控制系统
3．1．4 实验结果
3．1．5 小结
3．2 基于两阶段复合信号的Hammerstein-Wiener模型
3．2．1 基于两阶段复合信号的神经模糊Hammerstein-Wiener模型
3．2．2 实验结果
3．2．3 小结
参考文献
第4章 含过程噪声的块结构模型二进制一随机复合信号源辨识方法
4．1 基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型
4．1．1 一类含过程噪声的Hammerstein模型
4．1．2 基于辅助模型递推最小二乘法的Hammerstein模型多信号源辨识方法
4．1．3 实验结果
4．1．4 小结
4．2 基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型
4．2．1 一类含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型
4．2．2 基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型多信号源辨识方法
4．2．3 实验结果
4．2．4 小结
4．3 基于辅助模型多新息随机梯度法的Hammerstein模型
4．3．1 基于辅助模型多新息随机梯度法的Hammerstein模型多信号源辨识方法
4．3．2 实验结果
4．3．3 小结
参考文献

第三部分 基于可分离信号源的块结构模型辨识方法
第5章 基于可分离信号源的多输入多输出Hammerstein模型辨识方法
5．1 多输入多输出Hammerstein模型
5．2 基于可分离信号源的多输入多输出Hammerstein模型辨识
5．2．1 基于神经模糊的多输人多输出Hammerstein模型
5．2．2 基于可分离信号源的多输入多输出Hammerstein模型辨识
5．2．3 实验结果
5．2．4 小结
参考文献
第6章 含过程噪声的多输入多输出Hammerstein模型可分离信号源辨识方法
6．1 含过程噪声的多输人多输出Hammerstein模型辨识
6．1．1 含过程噪声的多输人多输出Hammerstein模型
6．1．2 含过程噪声的多输入多输出Hammerstein模型辨识
6．1．3 实验结果
6．1．4 小结
6．2 基于可分离信号的Hammerstein输出误差滑动平均系统辨识
6．2．1 Hammerstein输出误差滑动平均系统
6．2．2 神经模糊Hammerstein输出误差滑动平均系统辨识
6．2．3 实验结果
6．2．4 小结
参考文献
第7章 含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型可分离信号源辨识方法
7．1 基于可分离信号的Hammerstein-Wiener模型辨识方法
7．1．1 神经模糊Hammerstein-Wiener模型
7．1．2 神经模糊Hammerstein-Wiener模型辨识方法
7．1．3 基于Hammerstein-Wiener模型的控制系统设计
7．1．4 实验结果
7．1．5 小结
7．2 基于递推广义增广最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型可分离信号源辨识
7．2．1 噪声干扰下的FIR Hammerstein-Wiener模型
7．2．2 基于递推广义增广最小二乘法的Hammerstein-Wiener辨识
7．2．3 实验结果
7．2．4 小结
参考文献

前言/序言

　　长期以来，我国产业结构不合理，往往设备已经实现了国产化，而控制系统和优化策略仍然采用国外技术，造成工业行业“重设备、轻优化控制”的现象，普遍存在“有壳无脑”的局面。随着行业技术的发展，先进优化控制技术的重要性正逐步体现出来，已成为我国进一步实现节能增效和推进工业可持续发展的突破口。化工、炼油、冶金、轻工、建材和制药等过程工业是我国国民经济的重要支柱产业，要想在全球化的大趋势下始终保持强大的竞争力，必须加强先进优化和控制技术的研发与技术储备。
　　过程工业是通过物理变化和化学变化进行的生产过程，在新物质生成的同时伴随有能量的吸收与释放，是一个复杂的大工业系统，各生产装置之间存在着复杂的耦合和制约关系。各生产过程只有从实时性和整体性上全局协调，才能保证整个生产装置平稳、高效、安全的运行，这对工业过程的优化和控制提出了更高的要求。模型是现代工业过程先进优化和控制技术的基础。在工业过程生产装置中，由于原料特性变化较为频繁，参与过程实时控制的模型不仅要简单、准确，而且要具有较好的外推性和自适应性，能够正确反映过程的机理特性。这涉及过程对象的非线性、时变性、不确定性、强耦合和大时滞等内在复杂的机理问题，客观环境和人为因素。随着过程工业的大型化、综合化和复杂化，上述因素使得建模的难度越来越大。工业过程的建模应当从优化与控制的实际需求出发，突破传统的建模方法和辨识算法结构，以较为宽广的视野综合运用人工智能、现代统计理论、控制理论和优化技术等来有效地实现。
　　目前，在非线性动态建模方面，一类新颖的块结构非线性动态模型是其中的一个研究热点，它同时结合了动态线性模型和静态（无记忆）非线性函数模型，具有较易辨识、计算量少、能较好地反映过程特征的特点，适合作为过程控制模型使用。按其具体连接形式，可分为Hammerstein模型、Wiener模型、Hammerstein-Wiener模型和Wiener-Hammerstein模型。Hammerstein-Wiener模型（简称为N-L-N模型）包含Hammerstein模型和Wiener模型结构，比这两种模型中的任意一种都更接近实际工业过程中的非线性特性。这种模型能较好地描述工业设备和过程，如精馏塔、热交换器、连续搅拌反应釜（continuous stirred tank reactor，CSTR）、PTA生产中的浆料配置系统以及具有幂函数、死区、开关等特性的非线性过程。更为重要的是，可以利用模型的特殊结构把非线性控制问题简化为线性模型预测控制问题，解决了传统非线性控制方法计算量大、收敛性和稳定性不能得到保证等诸多问题，从而可以直接利用线性控制系统中的成熟理论，便于现场操作人员理解。因此，块结构模型是工业过程中最有效的模型之一，也是研究的热点。
　　虽然块结构模型为工业过程控制系统的设计带来了新的机遇，但级联模块的特殊结构也给模型辨识工作提出了新问题。首先，在实际工业生产过程中，中间变量的信息不可测量，这增加了各静态非线性模块和动态线性模块的辨识难度，不再是采用可测量输入输出数据建立被控过程数据库、知识库和规则库的简单问题。另外，实际的工业生产过程存在过程噪声，在块结构模型中过程噪声对输出的影响与输出非线性模块的增益有关：当增益大时，输出干扰大；当增益小时，输出干扰小，因此必须考虑和分析过程噪声对建模结果的影响。
　　上述因素致使块结构模型的设计和分析方法不同于传统的非线性动态建模方法。因此，迫切需要将线性系统和非线性系统辨识方法拓展到这类特殊结构的模型中，探究复杂工业过程块结构模型辨识的新理论和新方法，为提高复杂工业过程的先进优化和控制技术水平奠定理论与方法基础。
　　本书从块结构模型中间变量不可测量的角度出发，结合块结构模型辨识的基本过程和特点，分析块结构模型各串联模块在不同激励信号作用下的特性，以信号在某种特殊状态下激发出的性质为依据，研究和设计组合式多源激励信号，以解决块结构模型的可辨识性问题和各模块的参数估计分离问题。在此基础上，系统地研究和提出能够抑制干扰的块结构复杂非线性工业过程辨识的新方法，包括采用神经模糊技术的串联模块建模方法、全新智能分离算法和模块参数辨识算法、利用补偿技术的块结构非线性动态系统过程噪声建模方法等，并利用随机过程理论分析和比较所提方法的性能。

智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法 内容梗概： 本书深入探讨了在复杂动态系统中，如何利用“组合式信号源”的特性，构建和辨识系统的“块结构模型”。现代科学技术领域，从工业自动化、生物医学工程到金融市场分析，越来越多的系统展现出高度的复杂性、非线性和耦合性。传统的模型辨识方法往往在处理这类系统时显得力不从心，难以准确捕捉其内在的动力学行为。本书的研究聚焦于一种新型的模型辨识范式，它基于将复杂的系统分解为一系列相互关联的“块”（subsystems），并重点关注驱动这些块的“组合式信号源”。通过对这些信号源的特性进行深入分析和建模，本书提出了一系列创新的方法和技术，以实现对系统块结构的高效、鲁棒和精确辨识。 核心理论与方法： 1. 组合式信号源的定义与建模： 定义： 本书首先界定了“组合式信号源”的概念，将其定义为由多个基本信号源按照一定的规则组合而成，并共同作用于系统的输入端或内部节点。这些基本信号源可能具有不同的统计特性、动力学行为，甚至存在相互依赖关系。例如，在一个多输入控制系统中，各个控制器的输出信号的组合就可以被视为一个组合式信号源。在一个复杂的经济模型中，不同行业、不同地区的经济指标的波动组合，也可以被看作是驱动系统变化的组合式信号源。 建模： 针对组合式信号源的特性，本书提出了一系列建模方法。这包括但不限于： 基于统计特性的建模： 分析组合式信号源的均值、方差、自相关、互相关等统计特征，构建高阶统计模型，以描述其整体波动规律。 基于动力学行为的建模： 识别组合式信号源中各基本信号源的内在动力学特性，例如使用ARIMA模型、状态空间模型等，并研究它们之间的耦合关系。 基于机器学习的建模： 利用神经网络、支持向量机等机器学习技术，学习组合式信号源与系统输出之间的复杂映射关系，尤其适用于信号源特性难以显式描述的情况。 信号源的分解与重构： 提出有效的方法来分解复杂的组合式信号源，识别其构成元素，并研究如何将识别出的基本信号源进行重构，以获得更精细的信号源表征。 2. 块结构模型的构建与辨识： 块结构模型的概念： 本书将复杂的系统视为由若干个功能独立的“块”组成的结构。每个“块”代表系统中的一个子过程或子模块，它们之间通过特定的连接方式（如信号传递、物质交换等）相互作用。这种块结构的模型能够更清晰地展现系统的层次化和模块化特征，便于理解和分析。 块结构模型的辨识方法： 基于信号源驱动的分解： 重点在于利用组合式信号源的特性来指导系统的分解。如果某个组合式信号源主要影响系统的某一部分，那么这部分很可能对应一个独立的“块”。通过分析不同信号源对系统各部分的影响程度，可以实现对系统块的初步划分。 子系统模型辨识： 一旦将系统划分为若干个块，就可以针对每个块独立地进行模型辨识。本书提供了一系列适用于辨识线性、非线性、时变等不同特性的子系统模型的算法，这些算法能够充分利用已识别的组合式信号源作为输入。 块间连接的建模与辨识： 除了对单个块进行建模，本书还关注块与块之间的连接关系。这包括信号的传递方向、传递函数的辨识、时延的估计等。通过对连接关系的准确建模，可以完整地刻画整个系统的动力学行为。 整体模型的一致性与优化： 在辨识出各个块的模型以及它们之间的连接后，本书提出了一系列技术来保证整体模型的全局一致性。这可能涉及多目标优化、全局最优搜索等方法，以确保辨识出的块结构模型能够最准确地描述系统的整体响应。 鲁棒性与不确定性处理： 鉴于实际系统中信号源和系统本身可能存在噪声、干扰和模型不确定性，本书还深入研究了如何提高辨识方法的鲁棒性。这包括但不限于：抗噪声能力强的辨识算法、基于不确定性集合的有界性分析、以及在存在不确定性时进行模型选择的准则。 技术亮点与创新之处： “组合式信号源”的引入： 区别于传统的单一输入或独立输入假设，本书将信号源的“组合”特性作为核心驱动力，从而能够更真实地刻画复杂系统的输入特性。 “块结构模型”的框架： 采用模块化的思维方式，将复杂的系统分解为可管理的“块”，极大地提高了模型的可解释性和可操作性。 信号源与模型辨识的协同： 强调组合式信号源的分析与块结构模型的辨识之间的紧密联系和相互促进，形成一种“由源导块，由块定源”的辩证辨识过程。 针对复杂非线性系统的适应性： 所提出的方法能够有效处理具有高度非线性和耦合性的系统，为解决当前许多前沿科技领域的难题提供了新的工具。 理论与实践的结合： 除了严谨的数学推导和算法设计，本书还提供了大量的仿真案例和实际应用研究，验证了所提出方法的有效性和优越性。 适用领域： 本书的研究成果和方法可广泛应用于以下领域： 工业自动化与控制： 大型生产线、复杂机器人系统、多变量过程控制等。 航空航天与国防： 飞行器姿态控制、雷达信号处理、自主导航系统等。 生物医学工程： 生理信号分析（如脑电、心电）、药物动力学建模、疾病诊断与预测等。 金融工程与经济建模： 宏观经济预测、股票市场分析、风险评估等。 通信与网络： 复杂通信协议建模、网络流量分析、信号传输优化等。 环境科学与能源： 气候变化模型、能源系统优化、污染物扩散模拟等。 本书的贡献： 本书为复杂动态系统的模型辨识提供了一种全新的、更加贴近实际的解决方案。通过有效地利用组合式信号源的信息，并构建具有清晰结构和层次的块模型，读者可以更深入地理解系统的内在机理，从而进行更精确的预测、更有效的控制和更优化的设计。本书不仅为相关领域的研究人员提供了坚实的理论基础和实用的技术工具，也为工程师和技术人员在解决实际工程问题时提供了重要的参考。

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这本《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》的封面设计给我的第一印象是严谨而现代，字体清晰，排版大气，一看就是出自专业出版社的用心之作。我虽然还未深入阅读，但从书名本身就能感受到一股扑面而来的学术气息。特别是“组合式信号源”和“块结构模型辨识”这两个关键词，它们组合在一起，似乎预示着一种新颖的研究路径和解决问题的方式。在当前信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中提取有用的信息，构建出能够精确描述系统行为的模型，一直是困扰着许多研究者和工程师的难题。我一直对如何更精细化地对复杂系统进行建模抱有浓厚的兴趣，尤其是那些涉及多个相互关联的子系统，且每个子系统又可能由不同的信号源驱动的场景。这类问题在控制理论、信号处理、人工智能等领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车的传感器融合、工业生产线的故障诊断、甚至复杂的生物神经网络的行为模拟，都可能需要用到类似的方法。书名中“块结构模型”的提法，让我联想到模块化设计理念在模型构建上的应用，这是否意味着本书将提供一种将大系统分解为若干独立或半独立模块，再分别建模，最后进行有机组合的思路？而“组合式信号源”则可能暗示着模型输入不再是单一的、预设好的信号，而是可以根据实际需求或系统状态动态组合形成的复合信号，这无疑会大大增加模型辨识的灵活性和鲁棒性。我非常期待书中能够详细阐述这种方法论的原理，以及它在实际应用中的可行性和优越性。

评分☆☆☆☆☆

在浏览科技书籍时，一本题为《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》的书籍立刻吸引了我的目光。这本书的题目非常具体，直接点出了其研究的核心——模型辨识，并且聚焦于一种特定的方法：“基于组合式信号源的块结构模型”。作为一名对系统建模和控制理论有着濃厚興趣的學習者，我深知模型辨识是理解和控制复杂系统的关键一步。然而，很多现实世界中的系统，无论是物理系统还是信息系统，都具有高度的复杂性和动态性，传统的辨识方法往往难以应对。书名中的“块结构模型”让我猜测，这本书可能提出了一种将复杂系统分解为若干更小的、更易于处理的“块”或“模块”的方法，然后对每个块独立进行建模，最终再将这些块组合起来形成整个系统的模型。这种思路似乎能够极大地简化建模过程，并有助于提高模型的精度和可解释性。更吸引我的是“组合式信号源”这个概念。这是否意味着，在进行模型辨识时，我们可以不再局限于单一的、固定的信号输入，而是可以根据需要，灵活地组合使用不同的信号源？比如，在某些情况下，一种信号源可能无法充分揭示系统的某些特性，但通过与其他信号源的组合，我们可能就能获得更丰富、更全面的信息。这对于那些信号源本身就具有多样性或不确定性的系统，例如生物信号分析或异常检测等领域，无疑具有重要的理论和实践意义。我十分期待书中能够深入阐述这种“块结构”和“组合式信号源”的理论基础、数学原理以及具体的算法设计。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》后，尽管我还没有来得及深入研读，但其书名本身所蕴含的研究深度和技术前沿性，已经让我对它充满了期待。我一直以来都在关注人工智能和信号处理领域的前沿动态，并且对如何更有效地辨识和理解复杂系统模型抱有浓厚的兴趣。在许多实际应用场景中，我们面对的系统往往不是一个整体，而是由多个相互关联但又相对独立的子系统构成，也就是所谓的“块结构”。如何将这些子系统分别建模，再将它们有机地整合起来，形成一个能够准确描述整体系统行为的模型，一直是一个极具挑战性的课题。而“组合式信号源”这个概念，更是让我觉得耳目一新。它似乎暗示着一种更加灵活、更加智能的建模方式，不再是简单地输入固定信号进行辨识，而是能够根据系统的特性和辨识目标，动态地选择和组合最合适的信号源。这可能意味着，我们可以利用不同的信号源来揭示系统在不同工况下的行为，从而构建出更加全面、更加鲁棒的模型。例如，在机器人视觉系统中，我们可以组合来自不同摄像头的图像信息，或者结合深度传感器数据，来更精确地辨识机器人的运动状态和环境信息。我非常希望能在这本书中找到关于如何设计和实现这种组合式信号源的详细方法，以及如何在块结构模型辨识中有效运用它们，从而解决那些传统方法难以应对的复杂工程问题。

评分☆☆☆☆☆

一本名为《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》的书，虽然我还没有翻阅内页，但光是书名就足以勾起我的好奇心。我一直关注着智能科学技术的发展前沿，尤其对那些能够解决实际工程难题的创新性方法论充满兴趣。现有的许多模型辨识技术，往往在处理高度非线性、多输入多输出、以及具有复杂耦合特性的系统时显得力不从心。而“块结构模型”的提法，让我联想到能否通过将系统分解为一系列相互连接的子模型，从而更有效地捕捉系统的整体动态。这种分解是否能够简化辨识过程，并提高模型的鲁棒性？尤其是在某些领域，例如复杂的通信网络或者大型制造设备，系统往往具有天然的模块化属性，利用这种属性进行建模，或许能事半功倍。而“组合式信号源”更是引起了我的极大关注。在实际应用中，我们往往会面临多种不同类型、不同频率、不同特性的信号源，如何有效地利用这些信号来辨识模型，是一个值得深入研究的问题。本书提出的“组合式信号源”，是否意味着能够根据系统的不同运行阶段或故障模式，动态地选择和组合最有效的信号源来驱动模型的辨识过程？例如，在自动驾驶系统中，我们可以根据环境变化（如雨雪天气、夜间行驶）来动态组合不同的传感器数据（如摄像头、雷达、激光雷达），以实现更精确的环境感知和模型辨识。我非常期待书中能提供一些实际案例，展示这种方法在不同领域的应用潜力，以及它相较于传统方法的优势所在。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的科技类书架上瞥见这本书时，它的名字就立刻抓住了我的眼球。《智能科学技术著作丛书：基于组合式信号源的块结构模型辨识方法》，这名字本身就带有一种探索未知、解决难题的使命感。我是一名在人工智能领域摸爬滚打多年的从业者，深知模型辨识在构建可靠智能系统中的核心地位。过去，我们可能更多地依赖于全系统整体建模，但随着系统复杂度的指数级增长，这种方法常常面临计算量巨大、收敛困难、以及模型可解释性差等问题。因此，“块结构模型”的提法，让我眼前一亮。它似乎提供了一种“分而治之”的策略，将一个庞大复杂的系统分解成更小的、易于处理的“块”，每个块可以独立进行建模，从而大大降低了建模的难度和计算成本。更让我好奇的是“组合式信号源”这一概念。这意味着模型输入可能不再是静态的，而是可以根据具体场景和需求进行灵活组合和调整的。这是否意味着我们可以构建出更加智能、自适应的辨识系统？例如，在机器人控制领域，当机器人需要执行一项新任务时，我们是否可以通过组合不同的传感器信号和控制信号，来快速辨识出完成该任务所需的模型？又或者在金融风控领域，通过组合不同的市场指标和交易行为信号，来动态辨识出潜在的风险模型？我非常期待书中能够提供具体的理论框架和算法实现，指导我们如何有效地设计和应用这种组合式信号源和块结构模型。