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第1章 绪论1

1.1辨识的基本概念1

1.2系统辨识的研究目的3

1.3数学模型的分类4

1.4几种常见的数学模型的数学表示5

1.5辨识的步骤10

思考题与习题10

第2章 传递函数的辨识12

2.1传递函数辨识的时域法12

2.2传递函数辨识的频域法20

思考题与习题32

第3章 辨识的输入信号34

3.1白噪声及其产生方法34

3.2伪随机序列38

3.3连续型伪随机信号48

思考题与习题53

第4章 相关辨识法54

4.1连续时域相关分析法54

4.2利用M序列作输入信号的相关分析法56

4.3用脉冲响应求传递函数62

思考题与习题64

第5章 辨识的最小二乘法66

5.1最小二乘估计66

5.2最小二乘估计的统计性质69

5.3最小二乘递推算法72

5.4数据递推的饱和及解决办法74

5.5广义最小二乘法77

5.6增广最小二乘法79

5.7辅助变量法82

5.8相关最小二乘法85

5.9多阶段最小二乘法89

5.10最小二乘类辨识算法的比较94

思考题与习题95

第6章 极大似然法及其他辨识算法97

6.1极大似然法97

6.2预报误差法105

6.3随机逼近法108

6.4递推辨识算法的一般形式112

6.5测量数据含有异常值时的鲁棒辨识113

6.6递推参数估计算法的收敛性描述115

6.7辨识算法的比较118

思考题与习题119

第7章 系统阶次的辨识121

7.1根据Hankel矩阵判定模型的阶次121

7.2根据残差特性判定模型的阶次122

7.3确定阶的AIC准则125

7.4阶次增加时的参数递推估计算法128

思考题与习题129

第8章 闭环系统辨识131

8.1闭环系统的可辨识性条件131

8.2闭环系统的间接辨识法与可辨识性条件133

8.3闭环系统的直接辨识法135

8.4闭环系统切换调节器辨识139

思考题与习题141

第9章 时间序列的建模分析143

9.1时间序列模型的动态特性143

9.2时间序列建模147

9.3非平稳时序的处理方法150

9.4预报152

思考题与习题155

第10章 多变量系统辨识157

10.1多变量系统脉冲响应矩阵的辨识157

10.2多变量系统规范型及其转换159

10.3多变量系统子模型的辨识161

10.4多变量系统子子模型辨识165

10.5状态空间子空间方法估计状态空间模型165

思考题与习题168

第11章 非线性系统辨识169

11.1非线性系统的表示169

11.2非线性稳态系统的参数估计171

11.3非线性动态系统辨识173

11.4 Volterra级数的辨识174

11.5 Hammnerstein模型的辨识175

思考题与习题175

第12章 基于神经网络的系统辨识176

12.1人工神经网络基础176

12.2基于神经网络的线性系统辨识186

12.3基于神经网络非线性系统辨识190

思考题与习题196

第13章 小样本系统辨识197

13.1 LKL估计法197

13.2 SSML估计法200

13.3小样本系统的阶次估计202

思考题与习题207

第14章 系统辨识的应用209

14.1辨识在自适应控制中的应用209

14.2辨识在轧钢机械系统中的应用212

14.3辨识在机床切削自适应控制系统的应用215

14.4辨识在化工系统中的应用218

14.5辨识在飞行器气动力参数辨识中的应用222

14.6建模分析方法在社会经济系统中的应用225

14.7辨识在生物医学工程中的应用228

附录A系统辨识实验说明233

实验Al利用相关分析法辨识脉冲响应函数233

实验A2机床切削加工颤振模型的辨识233

实验A3离散模型的参数与阶次的辨识234

实验A4加热设备动态特性的辨识236

实验A5 PWM驱动的电动机模型辨识236

附录B Matlab系统辨识工具箱简介239

参考文献247