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第1章 绪论1

1．1 系统与模型1

1．2 系统辨识的定义2

1．3 系统辨识的理论与技术3

1．4 系统辨识的应用7

1．5 本书的编排8

第2 章 非参数模型辨识10

2．1 随机过程的基本概念及其数学描述10

2．2 辨识系统的相关分析法15

2．3 伪随机二位式序列产生的方法及其性质20

2．4 用伪随机二位式序列辨识系统24

2．5 谱分析法32

2．6 小结40

第3章 最小二乘参数辨识41

3．1 引言41

3．2 最小二乘法41

3．3 最小二乘参数估计的递推算法46

3．4 辅助变量法49

3．5 广义最小二乘法51

3．6 小结52

第4章 极大似然法与预报误差法54

4．1 引言54

4．2 极大似然参数辨识54

4．3 预报误差参数辨识方法64

4．4 小结69

第5章 动力学系统参数辨识70

5．1 引言70

5．2 状态估计和卡尔曼滤波算法70

5．3 极大似然辨识算法73

5．4 水下自主航行器动力学参数辨识78

5．5 极大似然迭代辨识算法82

5．6 极大似然递推辨识算法86

5．7 单纯形寻优法90

5．8 增广的广义卡尔曼滤波算法91

5．9 小结93

6．2 数据处理的理论基础94

第6章 数据预处理及相容性检验94

6．1 前言94

6．3 数据预处理98

6．4 数据相容性检验和数据重建103

6．5 数据相容性检验应用实例106

6．6 测量数据含有异常值时的鲁棒辨识问题107

6．7 小结111

第7章 辨识技术及应用112

7．1 闭环系统可辨识的条件112

7．2 递归算法的收敛性115

7．3 模型的确认与验证118

7．4 递推辨识算法在故障检测中的应用121

7．5 小结125

第8章 鲁棒建模方法与发展126

8．1 鲁棒辨识的发展和研究现状126

8．2 Hardy空间和算子范数130

8．3 Nehari问题和插值逼近问题133

8．4 线性矩阵不等式140

第9章 基于频域数据的H∞鲁棒辨识143

9．1 引言143

9．2 H∞辨识问题的描述143

9．3 非线性两步算法146

9．4 窗函数与非线性两步算法的关系148

9．5 线性算法151

9．6 仿真算例155

9．7 小结158

第10章 基于时域数据的鲁棒辨识160

10．1 引言160

10．2 问题描述160

10．3 基于时域数据的鲁棒辨识算法162

10．4 最优误差界估计——μ分析法168

10．5 基于ι1范数的时域数据鲁棒辨识172

10．6 小结177

11．1 引言178

11．2 问题描述178

第11章 基于时域/频域混合数据的鲁棒辨识178

11．3 作为Nudelman问题形式的混合数据插值问题179

11．4 基于混合数据的鲁棒辨识插值算法182

11．5 混合数据鲁棒辨识的凸规划算法190

11．6 小结197

第12章 连续时间系统H∞辨识198

12．1 简介198

12．2 问题描述和定义198

12．3 连续系统的H∞辨识算法199

12．4 水下自主航行器系统辨识伪真算例202

13．2 问题描述205

13．1 引言205

第13章 面向鲁棒控制的模型验证205

13．3 预备知识207

13．4 非结构不确定性模型验证209

13．5 结构不确定性模型验证212

13．6 闭环系统的模型验证218

13．7 小结220

第14章 鲁棒辨识的相关问题和应用技术221

14．1 集员辨识方法221

14．2 鲁棒辨识与鲁棒控制的结合224

14．3 实验数据的获取228

14．4 鲁棒辨识理论在水下自主航行器系统中的应用231

参考文献237