飛機(jī)系統(tǒng)辨識理論與實踐

第1章 緒論
1．1 應(yīng)用于飛機(jī)的系統(tǒng)辨識
1．2 全書概要
參考文獻(xiàn)
第2章 系統(tǒng)理論
2．1 數(shù)學(xué)建模
2．1．1 線性模型
2．1．2 非線性模型
2．2 系統(tǒng)辨識和參數(shù)估計
2．3 飛機(jī)系統(tǒng)辨識
2．4 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 飛機(jī)數(shù)學(xué)模型
3．1 坐標(biāo)系和符號約定
3．1．1 坐標(biāo)系
3．1．2 符號約定
3．2 剛體動力學(xué)方程
3．3 旋轉(zhuǎn)運動學(xué)方程
3．4 導(dǎo)航方程
3．5 風(fēng)軸系力方程
3．6 動力學(xué)方程組
3．7 輸出方程
3．8 氣動模型方程
3．8．1 準(zhǔn)定常流
3．8．2 非定常流
3．9 動力學(xué)方程簡化
3．9．1 線性化
3．9．2 替換測量值
3．1 0總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 估計理論概述
4．1 估計量特性
4．2 參數(shù)估計
4．2．1 Bayesian模型估計
4．2．2 Fisher模型估計
4．2．3 最小二乘模型估計
4．3 狀態(tài)估計
4．3．1 線性狀態(tài)估計
4．3．2 Kalman濾波
4．3．3 連續(xù)一離散Kalman濾波
4．3．4 非線性狀態(tài)估計
4．4 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第5章 回歸法
5．1 普通最小二乘法
5．1．1 最小二乘估計量的特性
5．1．2 置信區(qū)間
5．1．3 假設(shè)檢驗
5．1．4 殘差分析
5．1．5 標(biāo)準(zhǔn)回歸量
5．1．6 多元正交函數(shù)
5．1．7 飛機(jī)上的應(yīng)用
5．2 廣義最小二乘法
5．3 非線性最小二乘法
5．4 模型結(jié)構(gòu)確定
5．4．1 簡化模型的特性
5．4．2 逐步回歸法
5．4．3 統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)和停止規(guī)則
5．5 數(shù)據(jù)的共線性
5．5．1 數(shù)據(jù)共線性的檢測與評定
5．5．2 數(shù)據(jù)共線性的不利影響
5．5．3 混合估計
5．6 數(shù)據(jù)分區(qū)
5．7 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第6章 極大似然法
6．1 具有過程噪聲的動態(tài)系統(tǒng)
6．1．1 最優(yōu)化算法
6．1．2 簡化算法
6．1．3 極大似然參數(shù)估計量的特性
6．2 輸出誤差法
6．3 計算方面
6．3．1 靈敏度計算
6．3．2 接近奇異的信息矩陣
6．3．3 參數(shù)估計精度
6．4 方程誤差法
6．5 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第7章 頻域法
7．1 測量數(shù)據(jù)變換至頻域
7．2 頻率響應(yīng)
7．3 極大似然估計
7．4 輸出誤差法
7．5 方程誤差法
7．6 復(fù)數(shù)線性回歸
7．7 低階等效系統(tǒng)辨識
7．8 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第8章 實時參數(shù)估計
8．1 遞歸最小二乘法
8．2 時變參數(shù)
8．2．1 指數(shù)加權(quán)最小二乘法
8．2．2 ：Kalman濾波
8．2．3 序貫最小二乘法
8．3 正則化
8．4 頻域序貫最小二乘法
8．4．1 頻域方程誤差法
8．4．2 遞歸Fourier變換
8．5 擴(kuò)展：Kalman濾波
8．6 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第9章 試驗設(shè)計
9．1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
9．2 測試儀器
9．3 輸入設(shè)計
9．3．1 機(jī)動定義
9．3．2 輸入設(shè)計目標(biāo)
9．3．3 單輸入設(shè)計
9．3．4 多輸入設(shè)計
9．4 建議
9．4．1 飛行試驗計劃
9．4．2 數(shù)據(jù)采集和輸入設(shè)計
9．4．3 最優(yōu)輸入時機(jī)
9．5 基于閉環(huán)數(shù)據(jù)估計開環(huán)參數(shù)
9．6 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第10章 數(shù)據(jù)相容性
10．1 運動學(xué)方程
10．2 數(shù)據(jù)重構(gòu)
10．3 飛機(jī)測試儀器誤差
10．3．1 校準(zhǔn)
10．3．2 傳感器對準(zhǔn)和位置誤差
10．3．3 傳感器動態(tài)特性
10．4 數(shù)據(jù)相容性檢查模型方程
10．5 測試誤差估計方法
10．5．1 濾波和平滑
10．5．2 輸出誤差
10．6 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第11章 數(shù)據(jù)分析
11．1 濾波
11．2 平滑
11．2．1 應(yīng)用于時域的頻域濾波法
11．2．2 時域局部平滑法
11．2．3 頻域全局平滑法
11．3 插值
11．4 數(shù)值微分
11．5 信號比較
11．6 有限Fourier變換
11．7 功率譜估計
11．8 機(jī)動可視化
11．9 總結(jié)和結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 數(shù)學(xué)背景
A．1 線性代數(shù)
A．1．1 基礎(chǔ)
A．1．2 有用的矩陣關(guān)系
A．1．3 矩陣求逆引理
A．1．4 不同坐標(biāo)系中矢量的表達(dá)
A．2 復(fù)數(shù)
A．3 微積分及積分變換
A．3．1 矩陣微分
A．3．2 Laplace變換
A．3．3 卷積積分
A．3．4 Fourier變換
A．4 樣條多項式
附錄B 概率、統(tǒng)計和隨機(jī)變量
B．1 隨機(jī)變量
B．1．1 概率分布和概率密度
B．1．2 期望值與方差
B．1．3 兩個隨機(jī)變量
B．1．4 不相關(guān)、正交和獨立隨機(jī)變量
B．1．5 兩個隨機(jī)變量的函數(shù)
B．1．6 條件概率和Bayes規(guī)則
B．1．7 隨機(jī)矢量
B．2 統(tǒng)計量
B．2．1 Gaussian（正態(tài)）分布
B．2．2 t分布
B．2．3 F分布
B．2．4 平方和劃分
B．2．5 Fisher信息矩陣的替代表達(dá)式
B．2．6 Cramer-Rao下界的推導(dǎo)
B．3 隨機(jī)過程理論
B．3．1 隨機(jī)過程
B．3．2 平穩(wěn)隨機(jī)過程
B．3．3 白噪聲過程
B．3．4 相關(guān)函數(shù)
B．3．5 譜密度函數(shù)
參考文獻(xiàn)
附錄C 參考信息
C．1 空氣和大氣特性
C．2 基本空氣動力學(xué)
C．3 質(zhì)量／慣性特性
c．4 希臘字母和換算因子
參考文獻(xiàn)