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包郵 動態系統辨識-導論與應用

出版社:機械工業出版社出版時間:2016-04-01
開本: 其它 頁數: 537
本類榜單:工業技術銷量榜
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動態系統辨識-導論與應用 版權信息

動態系統辨識-導論與應用 本書特色

本書以一種易懂、明晰、有條理的方式論述系統辨識,而且特別注重面向應用的辨識方法。主要內容包括時域與頻域、連續時間與離散時間的非參數模型辨識和參數模型辨識,比較深入地討論了辨識的數值計算和實際應用中的若干問題;對多變量系統辨識、非線性系統辨識以及閉環系統辨識等也有較為系統的論述。全書共分9個部分,24章,各章論述系統、簡要,配有習題和數據集,供讀者練習,以加強理解。本書可供自動化類及相關專業高校師生和工程科技人員選用。

動態系統辨識-導論與應用 內容簡介

體系完整,內容全面,對較新的研究成果也有較深入的介紹。 特別強調辨識方法思路和應用的論述,沒有過多和過于嚴格的數學推導和證明。 對信號處理以及相關領域基礎知識和基本方法及辨識算法數值性能的討論恰到好處。 對各種辨識方法的適用性、特點和實際應用中的若干問題作了很多論述,而且專門介紹了辨識方法在幾類典型工程對象中的應用。 多數章節配有概念或思考類的習題,有助于對辨識方法和應用的理解。 

動態系統辨識-導論與應用 目錄

目錄中文版序ⅲpreface for the chinese translationⅳ序ⅴ譯著序言ⅵ原著序言ⅷ符號列表ⅹ第1章緒論11理論建模與實驗建模12動態系統辨識的任務和問題13辨識方法的分類及在本書中的處理14辨識方法概述141非參數模型142參數模型143信號分析15激勵信號16特殊的應用問題161輸入含有噪聲162多輸入或多輸出系統的辨識17應用領域171增加對過程特性的認識172理論模型的驗證173控制器參數的整定174基于計算機的數字控制算法設計175自適應控制算法176過程監控和故障檢測177信號預測178在線優化18文獻綜述習題參考文獻第2章線性動態系統和隨機信號的數學模型21連續時間信號的動態系統數學模型211非參數模型,確定性信號212參數模型,確定性信號22離散時間信號的動態系統數學模型221參數模型,確定性信號23連續時間隨機信號模型231特殊的隨機信號過程24離散時間隨機信號模型25特征參數的確定251利用一階系統近似252利用二階系統近似253利用n階具有相等時間常數的時滯系統近似254利用具有遲延的一階系統近似26具有積分作用或微分作用的系統261積分作用262微分作用27小結習題參考文獻第ⅰ部分頻域非參數模型辨識——連續時間信號第3章周期信號和非周期信號的譜分析方法31傅里葉變換的數值計算311周期信號的傅里葉級數312非周期信號的傅里葉變換313傅里葉變換的數值計算314加窗315短時傅里葉變換32小波變換33周期圖34小結習題參考文獻第4章利用非周期信號測量頻率響應41基本方程42非周期信號的傅里葉變換421簡單脈沖422雙脈沖423階躍函數和斜坡函數43確定頻率響應44噪聲的影響45小結習題參考文獻ⅹⅸ第5章利用周期測試信號測量頻率響應51利用正弦測試信號測量頻率響應52利用矩形和梯形測試信號測量頻率響應53利用多頻率測試信號測量頻率響應54利用連續變頻測試信號測量頻率響應55利用相關函數測量頻率響應551以相關函數測定頻率響應552利用正交相關分析測量頻率響應56小結習題參考文獻第ⅱ部分利用相關分析法辨識非參數模型——連續時間和離散時間第6章連續時間模型的相關分析61相關函數的估計611互相關函數612自相關函數62用平穩隨機信號激勵的動態過程相關分析621利用去卷積確定脈沖響應622白噪聲作為輸入信號 623誤差估計624利用實際的自然噪聲作為輸入信號63利用二值隨機信號激勵的動態過程相關分析64閉環下的相關分析65小結習題參考文獻第7章離散時間模型的相關分析71相關函數估計711自相關函數712互相關函數713相關函數的快速計算714相關函數的遞推計算72線性動態系統的相關分析721利用去卷積確定脈沖響應722隨機擾動的影響73離散時間二值測試信號74小結習題參考文獻第ⅲ部分參數模型辨識——離散時間信號第8章穩態過程的*小二乘參數估計81引言82線性穩態過程83非線性穩態過程84幾何解釋85極大似然和cramér-rao界86約束87小結習題參考文獻ⅹⅹ第9章動態過程的*小二乘參數估計91*小二乘(ls)非遞推方法911基本方程912收斂性913參數估計的協方差和模型的不確定性914參數可辨識性915未知直流分量92周期參數信號模型的譜分析921時域參數信號模型922頻域參數信號模型923系數的確定924幅值的估計93非參數中間模型的參數估計931非周期激勵響應和*小二乘法932相關-*小二乘法(cor-ls)94*小二乘的遞推方法(rls)941基本方程942隨機信號的遞推參數估計943未知直流分量95加權*小二乘方法(wls)951markov估計96指數遺忘的遞推參數估計961帶約束的*小二乘遞推方法962tikhonov正則化97小結習題參考文獻第10章*小二乘參數估計的改進101廣義*小二乘法1011廣義*小二乘的非遞推方法(gls)1012廣義*小二乘的遞推方法(rgls)102增廣*小二乘法(els)103偏差校正方法(cls)104總體*小二乘法(tls)105輔助變量法1051輔助變量的非遞推方法(iv)1052輔助變量的遞推方法(riv)106隨機逼近法(sta)1061robbins-monro算法1062kiefer-wolfowitz算法107(歸一化)*小均方法(nlms)108小結習題參考文獻第11章貝葉斯方法和極大似然法111貝葉斯方法112極大似然法(ml)1121非遞推的極大似然法1122遞推極大似然法(rml)1123cramér-rao界與*大精度113小結習題參考文獻第12章時變過程的參數估計121恒定遺忘因子的指數遺忘122可變遺忘因子的指數遺忘123協方差矩陣的調整124遞推參數估計方法的收斂性1241觀測器形式的參數估計125小結習題參考文獻第13章閉環參數估計131無額外測試信號的過程辨識1311間接過程辨識(情況a+c+e)1312直接過程辨識(情況b+d+e)132利用額外測試信號的過程辨識133閉環辨識方法1331無額外測試信號的間接過程辨識1332有額外測試信號的間接過程辨識1333無額外測試信號的直接過程辨識1334有額外測試信號的直接過程辨識133小結習題參考文獻第ⅳ部分參數模型辨識——連續時間信號第14章頻率響應的參數估計141引言142頻率響應的*小二乘逼近法(fr-ls)ⅹ?143小結習題參考文獻第15章微分方程和連續時間過程的參數估計151*小二乘方法1511基本方程1512收斂性152導數的確定1521數值微分1522狀態變量濾波器1523有限脈沖響應(fir)濾波器153一致參數估計方法1531輔助變量法1532擴展kalman濾波器,極大似然法1533相關-*小二乘法1534離散時間模型的轉換154物理參數的估計155部分參數已知的參數估計156小結習題參考文獻第16章子空間法161引言162子空間163子空間辨識164利用脈沖響應進行辨識165原始形式的一些改進166用于連續時間系統167小結習題參考文獻第ⅴ部分多變量系統辨識第17章多輸入多輸出系統的參數估計171傳遞函數模型1711矩陣多項式表示172狀態空間模型1721狀態空間形式1722輸入/輸出模型173脈沖響應模型和markov參數174順序辨識175相關分析法1751去卷積法1752測試信號176參數估計方法1761*小二乘方法1762相關-*小二乘法177小結習題參考文獻第ⅵ部分非線性系統辨識第18章非線性系統的參數估計181連續可導非線性的動態系統1811volterra級數1812hammerstein模型1813wiener模型ⅹ?1814lachmann提出的模型1815參數估計182不連續可導非線性的動態系統1821帶摩擦的系統1822具有死區的系統183小結習題參考文獻第19章迭代優化191引言192非線性優化算法193一維方法194多維優化1941零階優化器1942一階優化器1943二階優化器195約束1951序貫無約束極小化方法196利用迭代優化的預報誤差法197梯度的確定198模型不確定性199小結習題參考文獻第20章用于辨識的神經網絡和查詢表201用于辨識的人工神經網絡2011用于穩態系統的人工神經網絡2012用于動態系統的人工神經網絡2013半物理局部線性模型2014局部和全局參數估計2015局部線性動態模型2016帶子集選擇的局部多項式模型202用于穩態過程的查詢表203小結習題參考文獻第21章基于kalman濾波的狀態和參數估計211離散kalman濾波器212穩態kalman濾波器213時變離散時間系統的kalman濾波器214擴展kalman濾波器215擴展kalman濾波器用于參數估計216連續時間模型217小結習題參考文獻第ⅶ部分其 他 問 題第22章數值計算221條件數222矩陣p的分解方法223矩陣p-1的分解方法224小結225習題226參考文獻第23章參數估計的實際問題231輸入信號的選擇232采樣速率的選擇2321預期的應用2322辨識模型的精度2323數值計算問題233線性動態模型結構參數的確定2331遲延時間的確定2332模型階次的確定234不同參數估計方法的比較2341導言ⅹ2342先驗假設的比較2343辨識方法總結235具有積分作用過程的參數估計236系統輸入擾動237消除特殊的擾動2371漂移和高頻噪聲2372異常值238驗證239過程辨識所用的特殊設備2391硬件設備2392利用數字計算機辨識2310小結習題參考文獻第ⅷ部分應用第24章應用實例241執行器2411無刷直流執行器2412電磁汽車節氣門執行器2413液壓執行器242機械設備2421機床2422工業機器人2423離心泵2424熱交換器2425空調2426旋轉式干燥器2427引擎試驗臺243汽車2431車輛參數估計2432制動系統2433汽車懸掛2434胎壓2435內燃引擎244小結參考文獻第ⅸ部分附錄附錄a數學方面a1隨機變量的收斂性a2參數估計方法的性質a3向量和矩陣的導數a4矩陣求逆引理參考文獻附錄b實驗系統b1三質量振蕩器參考文獻
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動態系統辨識-導論與應用 作者簡介

羅爾夫伊澤曼(Rolf Isermann),德國達姆施塔特工業大學自動控制研究所榮休教授、控制系統與過程自動化實驗室主任,國際自動控制聯合會(IFAC)Fellow,IFAC技術過程的故障檢測、監控和安全性技術委員會委員。1965年于德國斯圖加特大學獲得博士學位,先后在斯圖加特大學和達姆施塔特工業大學任教,講授系統辨識課多年。研究方向包括工業控制、系統辨識、故障診斷等。著有德文和英文專著多部。馬克羅明奇霍夫(Macro Münchhof),德國愛科曼集團(EckelmannAG)董事,機械自動化領域負責人。2006年于德國達姆施塔特工業大學獲得博士學位,其后曾該校任教,從2006~2011年起講授“動態系統辨識”課。研究方向包括系統辨識、故障診斷等

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