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系統(tǒng)辨識理論及應(yīng)用

系統(tǒng)辨識理論及應(yīng)用

定 價:¥69.00

作 者: 蕭德云 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項: 全國高等學(xué)校自動化專業(yè)系列教材·普通高等教育"十一五"國家級規(guī)劃教材
標(biāo) 簽: 工學(xué) 教材 研究生/本科/??平滩?/td>

ISBN: 9787302348535 出版時間: 2014-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 589 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  系統(tǒng)辨識是研究建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的一種理論和方法。所謂辨識就是從含有噪聲的輸入和輸出數(shù)據(jù)中提取被研究系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。一般說來,辨識模型只是系統(tǒng)輸入輸出特性在某種準(zhǔn)則意義下的一種近似,近似的程度取決于對系統(tǒng)先驗知識的認(rèn)識和對數(shù)據(jù)集性質(zhì)的了解以及所選用的辨識方法?!断到y(tǒng)辨識理論及應(yīng)用/全國高等學(xué)校自動化專業(yè)系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》主要內(nèi)容包括系統(tǒng)描述和辨識模型,辨識方法及數(shù)值計算,辨識理論與性能分析,辨識應(yīng)用與實踐等相關(guān)知識?!断到y(tǒng)辨識理論及應(yīng)用/全國高等學(xué)校自動化專業(yè)系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》突出基礎(chǔ)性、邏輯性和理論性,強(qiáng)調(diào)理論聯(lián)系實際,在有明顯應(yīng)用背景和清晰物理概念的前提下,論述辨識的理論和方法,并從較高的層次揭示各種辨識方法的內(nèi)在聯(lián)系和應(yīng)用考慮。全書共17章,各章論述詳盡,配有仿真驗證例子或工程應(yīng)用實例和適量的習(xí)題,書中還附有常用的辨識算法程序,書后給出若干辨識實驗研究指示書。這些都是為了給讀者提供學(xué)習(xí)、模仿的藍(lán)本,以幫助讀者深化對辨識知識的理解。《系統(tǒng)辨識理論及應(yīng)用/全國高等學(xué)校自動化專業(yè)系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材》可供自動化類及相關(guān)專業(yè)高校師生和工程科技人員選用。

作者簡介

  蕭德云,清華大學(xué)自動化系教授,博士研究生導(dǎo)師,中國自動化學(xué)會榮譽(yù)理事,享受國務(wù)院頒發(fā)的一次性政府特殊津貼。1970年畢業(yè)于清華大學(xué)熱工量測及自動化專業(yè),畢業(yè)后調(diào)入1970年5月組建的自動化系任教。從1982年至2011年一直擔(dān)任大學(xué)高年級學(xué)生和研究生系統(tǒng)辨識課程的主講教師,堅持嚴(yán)厲、靈活、探究式的教學(xué)方式。長期從事辨識建模、故障診斷、多傳感器信息融合、計算機(jī)控制和大型連續(xù)過程工業(yè)CIMS等領(lǐng)域的科學(xué)研究,承擔(dān)過國家863計劃、國家科學(xué)技術(shù)支撐計劃、國家自然科學(xué)基金、高校博士點(diǎn)基金、科學(xué)院基金等多項科研項目。與同事合作曾獲國家發(fā)明三等獎、國家教學(xué)成果一等獎、國家教委科技進(jìn)步一等獎、國家優(yōu)秀教材二等獎等獎項。培養(yǎng)博士生近20名、碩士研究生近30名,與學(xué)生和同事合作在國內(nèi)外發(fā)表200多篇學(xué)術(shù)論文。編著或參編《過程辨識》《現(xiàn)代數(shù)學(xué)手冊——系統(tǒng)辨識篇》《HandbookofIndustrialEngineering,Chapter7:CIMSinProcessIndustries》等著作。合作翻譯出版相良節(jié)夫《系統(tǒng)辨識》、Shinskey《過程控制系統(tǒng)——應(yīng)用、設(shè)計與正整》第3版和第4版等譯著。組織編寫過《清華大學(xué)自動化系本科生/研究生課程教學(xué)大綱》,同時是Gertler編輯的IFAC成立50周年紀(jì)念冊《HistoricControlTextbooks》貢獻(xiàn)者之一。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 系統(tǒng)
1.3 模型
1.3.1 模型概念
1.3.2 建模方法
1.4 辨識
1.4.1 辨識的定義
1.4.2 辨識的表達(dá)形式
1.4.3 辨識的基本原理
1.5 辨識的三要素
1.5.1 數(shù)據(jù)集
1.5.2 模型類
1.5.3 等價準(zhǔn)則
1.6 辨識的內(nèi)容與步驟
1.7 辨識模型的質(zhì)量
1.8 辨識的應(yīng)用
1.9 小結(jié)
習(xí)題
第2章 系統(tǒng)描述與辨識模型
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)描述
2.2.1 系統(tǒng)時域描述
2.2.2 系統(tǒng)頻域描述
2.3 辨識模型
2.3.1 線性時不變模型
2.3.2 線性時變模型
2.3.3 非線性模型
2.4 小結(jié)
習(xí)題
第3章 辨識信息實驗設(shè)計
3.1 引言
3.2 辨識信息實驗
3.2.1 開環(huán)辨識信息實驗
3.2.2 持續(xù)激勵信號
3.2.3 閉環(huán)辨識信息實驗
3.3 辨識輸入信號設(shè)計
3.4 采樣時間的選擇
3.5 數(shù)據(jù)長度的選擇
3.6 小結(jié)
習(xí)題
第4章 經(jīng)典的辨識方法
4.1 引言
4.2 相關(guān)分析法
4.2.1 頻率響應(yīng)辨識
4.2.2 脈沖響應(yīng)辨識
4.3 譜分析法
4.3.1 周期圖法
4.3.2 平滑法
4.4 由非參數(shù)模型求傳遞函數(shù)
4.4.1 Hankel矩陣法
4.4.2 Bode圖法
4.4.3 Levy法
4.5 小結(jié)
習(xí)題
第5章 最小二乘辨識方法
5,1引言
5.2 最小二乘批處理算法
5.2.1 最小二乘原理
5.2.2 最小二乘辨識問題的假設(shè)條件
5.2.3 最小二乘辨識問題的解
5.2.4 最小二乘估計的幾何意義
5.2.5 最小二乘估計的統(tǒng)計性質(zhì)
5.3 最小二乘遞推辨識算法
……
第6章 最小二乘類辨識方法
第7章 梯度校正辨識方法
第8章 極大似然與預(yù)報誤差辨識方法
第9章 遞推辨識算法的一般結(jié)構(gòu)
第10章 模型結(jié)構(gòu)辨識
第11章 增廣UD分解辨識算法
第12章 多變量系統(tǒng)辨識
第13章 EIV模型辨識
第14章 非均勻采樣系統(tǒng)辨識
第15章 閉環(huán)系統(tǒng)辨識
第16章 遞推辨識算法性能分析
第17章 辨識的一些實際考慮及應(yīng)用

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