内容简介
本书内容包括：系统辨识的基本概念，系统辨识的经典方法，系统辨识的最小二乘算法，系统辨识的随机逼近法、极大似然法和预报误差法，数学模型的结构辨识，闭环系统的辨识，系统辨识的发展及在生产实际中的应用，自适应控制概述，模型参考自适应控制，自校正控制，多变量自校正控制，自适应控制系统发展及其应用。本书适合自动化及相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习使用，也可供自动化专业及其相关专业人员阅读。
目录
绪 论
0.1 关于系统辨识
0.2 系统辨识的应用与发展
0.3 关于自适应控制
0.4 自适应控制系统的应用与发展
第1部分 系统辨识理论、方法及应用
第1章 系统辨识的基本概念
1.1 系统辨识的基本原理
1.2 系统描述的数学模型
1.3 随机信号的描述与分析
1.4 白噪声与伪随机码
1.5 系统辨识的步骤与内容
1.6 系统辨识的基本应用
第2章 系统辨识的经典方法
2.1 阶跃响应法系统辨识
2.2 频率响应法系统辨识
2.3 相关分析法系统辨识
第3章 系统辨识的最小二乘算法
3.1 最小二乘法原理
3.2 最小二乘估计的递推算法
3.3 慢时变参数的最小二乘递推算法
3.4 广义最小二乘法
3.5 辅助变量法
3.6 参数和状态的联合估计
3.7 多变量系统的最小二乘辨识
第4章 系统辨识的随机逼近法、极大似然法和
预报误差法
4.1 系统辨识的随机逼近法(SAA)
4.2 系统辨识的极大似然法(ML)
4.3 系统辨识的预报误差法(PE)
第5章 数学模型的结构辨识
5.1 根据汉格尔矩阵估计模型的阶次
5.2 根据积矩矩阵估计模型的阶次
5.3 根据残差平方和估计模型的阶次
5.4 根据信息的准则估计模型的阶次
第6章 闭环系统的辨识
6.1 闭环系统的可辨识性
6.2 闭环辨识方法和可辨识条件
6.3 最小二乘法和辅助变量法在闭环辨识中的应用
第7章 系统辨识的发展及在生产实际中的应用
7.1 模糊关系模型辨识及应用
7.2 应用辨识技术的故障检测及预报
7.3 自校正预报器
第2部分 自适应控制
第8章 自适应控制概论
8.1 什么是自适应控制系统
8.2 为什么需要自适应控制
8.3 自适应控制的方案
8.4 自适应控制的设计和理论问题
第9章 模型参考自适应控制
9.1 模型参考自适应控制引言
9.2 基于局部参数最优化理论的设计方法
9.3 基于李雅普诺夫稳定性理论设计模型参考自适应控制系统
第10章 自校正控制(一)
10.1 自校正控制概述
10.2 单步输出预测自校正控制
10.3 控制加权自校正控制
第11章 自校正控制(二)
11.1 极点配置自校正控制
11.2 自校正PID控制
11.3 专家式自校正PID控制器
11.4 广义预测控制
第12章 多变量自校正控制
12.1 多变量自校正调节器
12.2 多变量自校正控制器
12.3 多变量极点配置自校正控制器
12.4 多变量系统自校正解耦控制
第13章 自适应控制系统的发展及应用
13.1 自适应控制技术的发展
13.2 工业锅炉的加权广义预测自校正控制
13.3 大滞后系统自校正智能极点配置内模控制
参考文献
渝公网安备 50009802500702号
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